Modeling Touch Input for Users with Motor Impairments: Empirical Insights into Training Size Requirements

Abstract: În acest articol prezentăm perspective empirice privind modelarea performanței interacțiunii tactile, în ceea ce privește timpul și abaterea față de ținte, utilizând modele Gaussiene și un cadru de validare încrucișată bazat pe acoperirea predicțiilor, biasul scorurilor z și analiza log-verosimilității. Rezultatele noastre, obținute din date colectate de la șapte participanți cu dizabilități motorii la nivelul membrelor superioare, indică o fereastră optimă de 8 până la 24 de observații tactile înainte ca performanța modelelor să atingă un platou. Interpretăm aceste rezultate prin prisma designului bazat pe abilități și propunem o procedură în patru pași — observare, modelare, revizuire și partajare — pentru implementarea unor ținte tactile adaptate abilităților motorii ale utilizatorilor. Procedura este simplă și necesită doar calcule numerice de bază ale timpului și abaterii atingerilor, disponibile pe toate platformele, ceea ce o face ușor de implementat pe o varietate de dispozitive touchscreen.

Conferință: CHI EA ’26: Proceedings of the Extended Abstracts of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, April 13 – 17, 2026

Publicație: Association for Computing Machinery, New York, NY,  United States

Link: https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/3772363