Evaluación de diferentes organizaciones visuales de teclado en personas con discapacidades sensoriomotoras complejas (SK4All)

Las tecnologías de información y comunicación (TIC) ocupan un lugar cada vez más importante en nuestra vida diaria (Credoc, 2021). Del mismo modo, para la población general que enfrenta estas tecnologías de información y comunicación, las personas con discapacidades sensoriomotoras desean y pueden reclamar la integración socioprofesional, el acceso al conocimiento a través de la integración escolar facilitada por Internet, el acceso a las actividades de Leisure y la participación social (Folan et al., 2015) (Picard, 2007) (Angelo et al., 2007) (Cornes & Bochel, 1987). En consecuencia, las tecnologías de información y comunicación son esenciales para las personas con discapacidades sensoriomotoras y restaurar esta comunicación es fundamental.

Con respecto al acceso a las herramientas digitales, las personas con discapacidades sensoriomotoras tienen dificultades para acceder al dispositivo de puntería (mover el cursor del mouse, pero también los diversos clics) y el texto de entrada (acceder al teclado estándar). Existen muchos dispositivos de asistencia dependiendo de las discapacidades y habilidades de las personas, pero también de sus hábitos de vida, limitaciones ambientales y usos esperados de la herramienta informática (Lopresti y Brienza, 2004) (Devries et al., 1998) (Yu-Luen Chen et al., 2003) (Y.-L. Chen et al., 2003) (Biard et al., 2011).

Sin embargo, para las personas con discapacidades sensoriomotoras complejas, cuando son posibles pocos movimientos funcionales, se prefiere el acceso de escaneo en un teclado visual. En esta etapa, el movimiento del cursor del mouse, los clics del mouse y la entrada de texto se agrupan en la misma interfaz (teclado visual) controlado por uno o dos interruptores. El teclado visual presenta las letras, las flechas para la dirección del cursor del mouse y los diferentes clics (Figura 1).

En el objetivo de aumentar la velocidad de entrada del texto de las personas, varios estudios han demostrado que la adición de módulos de predicción lingüística (de palabras o caracteres), en teoría, haría que el texto de entrada sea más rápido (Schadle y Poirier, 2004) (Trnka et al., 2007):

La predicción de palabras (o finalización) permite que se propongan palabras o terminaciones para reducir el número de caracteres que se ingresarán. Al reducir la entrada de los caracteres de ciertos, la velocidad de entrada del texto debería aumentarse teóricamente. De hecho, este no es necesariamente el caso (Raynal y Badr, 2022) (Pouplin et al., 2014).

La predicción de los caracteres reorganiza el diseño de caracteres después de cada entrada, de acuerdo con la probabilidad de que cada uno sea seleccionado. De esta manera, el personaje más probable se convierte en el que se puede acceder más rápido, con el menor escaneo. Se ha demostrado que en el caso de un teclado puntual, esta predicción no satisface más a los usuarios que la predicción de palabras (Mackenzie, 2008). Sin embargo, para escanear teclados, que nos interesan aquí, a pesar de que hay pocos estudios con usuarios reales, podemos ver que en algunos casos, la predicción del carácter parece interesante (Pouplin et al., 2014). Sin embargo, el principal inconveniente de la predicción de los personajes es que resulta en una pantalla dinámica del teclado. De hecho, la integración de la predicción de los personajes parece tener lugar de la misma manera desde un estudio hasta el siguiente, lo que significa una reorganización del conjunto de caracteres y, por lo tanto, de toda la pantalla. Esto evita cualquier memorización del diseño del personaje para el usuario y, por lo tanto, una cierta cantidad de aprendizaje.

Por lo tanto, proponemos integrar la predicción de los personajes mientras mantiene la pantalla lo más estática posible.