Mobile Apps for Children's Health and Wellbeing: Design Features and Future Opportunities
本研究审查了43款面向儿童的移动健康应用,分析了其健康焦点、用户期望及参与方法,并为设计师和决策者提出了通过移动技术促进儿童健康与福祉的策略建议。
2023-07-31 cs.HC
A Conceptual Design of Mobile Learning Applications for Preschool Children
本文重点介绍了在保加利亚幼儿学前教育中使用移动学习的可能性。介绍并讨论了国家学前教育条例。揭示和分析了儿童在使用移动设备访问互联网信息时的安全问题。两个概念模型的应用程序,移动学习,旨在学龄前儿童的设计。它们的优点和缺点进行了概述和讨论。关键词-儿童行动应用程式、行动学习、行动学习构件设计、软件工程
2016-06-18 cs.CY cs.HC
Designing Mobile EEG Neurofeedback Games for Children with Autism: Implications from Industry Practice
神经反馈游戏是一种有效和有趣的方法,以提高自闭症儿童的某些社会和注意力的能力,这是有希望成为广泛使用的移动脑电图模块的商业化。然而,很少有基于行业的经验是共享的,关于如何更好地设计神经反馈游戏,以微调其可玩性和自闭症儿童的用户体验。在本文中,我们回顾了我们从行业实践中获得的经验,其中一系列的移动脑电神经反馈游戏已经开发的学龄前自闭症儿童。我们简要介绍了我们的设计和开发在一个为期一年的合作,涉及一组利益相关者的特殊教育中心:自闭症儿童和他们的照顾者和父母。然后,我们总结了四个具体的影响,我们学到的关于游戏角色的设计,游戏叙事,以及游戏元素,其目的是支持未来的工作,创造更好的神经反馈游戏的学龄前自闭症儿童。
2021-07-22 cs.HC
Sense me: Supporting awareness in parent-child relationships through mobile sensing
我们介绍了Senseμ(发音为“sense me”),这是一个移动应用程序,旨在通过移动设备的感知功能来支持对亲子关系的感知。我们讨论了三种类型的意识信息的相关性:从加速度计推断的身体活动,在课堂上从麦克风推断的口头活动,从蓝牙成对接近传感推断的社交活动。我们描述了我们如何尝试将这些传感数据与支持父母对孩子的教育表现和社会福祉的认识相结合,以及激励和维持父母和教师之间的长期双向沟通。
2012-07-07 cs.HC
Wrist movement classification for adaptive mobile phone based rehabilitation of children with motor skill impairments
针对脑瘫儿童康复训练枯燥的问题,提出基于手机传感器的腕部动作分类方法,结合运动游戏与自适应难度系统,经健康受试者预实验和脑瘫儿童测试验证,分类效果良好且提升了交互体验。
2024-01-30 cs.HC
ChildCI Framework: Analysis of Motor and Cognitive Development in Children-Computer Interaction for Age Detection
Universidad Autonoma de Madrid(马德里自治大学);Hospital Universitario Infanta Leonor(莱昂公主大学医院)
本文分析ChildCI框架,提出100多个运动与认知全局特征,在单测试和多测试场景下基于ChildCIdb_v1数据库实现超93%的儿童年龄组检测准确率,证明儿童年龄与移动设备交互方式高度相关。
2024-03-18 cs.CV cs.HC
In Need of Creative Mobile Service Ideas? Forget Adults and Ask Young Children
创新是移动服务领域成功的关键因素。拥有创造性的想法是创新过程中的第一个关键步骤。许多研究表明,客户是创意的宝贵来源。然而,文献也表明,成年人可能会受到现有技术框架的限制,这是众所周知的阻碍创造力。相反,幼儿(7-12岁)被认为是数字原生代,但不受现有技术框架的影响。这促使我们将其作为创造性移动服务想法的潜在来源进行研究。2006年,我们从一个研究项目中获得了41,000个移动想法,这为我们提供了一个独特的机会来研究幼儿的移动服务想法。我们随机选择了两个想法样本(N=400),一个包含幼儿的想法,另一个来自成年人(17-50岁)。这些想法由几位评估人员使用现有的创造力框架进行评估。结果表明,幼儿的移动服务理念比成人的移动服务理念更具有原创性、变革性、可实施性和相关性。因此,这项研究表明,在移动服务领域,幼儿比成年人更能产生新颖和高质量的想法。本研究对创造力和创新研究具有重要的贡献。它也为那些寻求创新产品和服务的公司提供了一个新的有价值的来源。
2015-07-24 cs.CY cs.HC
Playful but Persuasive: Deceptive Designs and Advertising Strategies in Popular Mobile Apps for Children
本研究揭示了儿童移动应用中普遍存在的欺骗性设计和广告问题,指出现有保护措施不足,呼吁加强监管和以儿童为中心的设计标准。
2025-12-19 cs.HC
A holographic mobile-based application for practicing pronunciation of basic English vocabulary for Spanish speaking children
本文提出一款基于移动设备的全息应用,通过改编 HolograFX 游戏引入 3D 虚拟教师与多通道刺激,帮助西班牙语学龄前儿童练习英语词汇发音,实验证明其能显著提升儿童学习积极性与发音表现。
2024-02-12 cs.HC
Longitudinal Analysis and Quantitative Assessment of Child Development through Mobile Interaction
本文提出ChildCIdbLong纵向数据库和Test Quality(Q)定量指标,通过平板交互评估儿童运动与认知发展,并引入百分位数成长表示以支持专家早期识别发展障碍。
2024-10-04 cs.HC
Eggly: Designing Mobile Augmented Reality Neurofeedback Training Games for Children with Autism Spectrum Disorder
针对孤独症儿童,研究开发了基于EEG头带和平板电脑的移动AR神经反馈训练游戏Eggly,通过十个月迭代设计和实地研究验证了其有效性与设计贡献。
2025-03-06 cs.HC
Catroid: A Mobile Visual Programming System for Children
Catroid是一个免费开源的可视化程序设计语言、编程环境、图像处理程序和网站。Catroid允许8岁以上的临时用户和首次用户仅使用Android手机或平板电脑开发自己的动画和游戏。Catroid还允许通过蓝牙无线控制外部硬件,如Lego Mindstorms机器人,蓝牙Arduino板,以及Parrot的流行和廉价的AR.Drone四轴飞行器。
2012-04-28 cs.CY cs.HC cs.PL
"My lollipop dropped..."-Probing Design Opportunities for SEL Agents through Children's Peer Co-Creation of Social-Emotional Stories
本研究通过与4-6岁儿童开展同伴协同创作社会情感故事的活动,探究儿童对SEL叙事智能体的需求偏好,为适配儿童的智能体交互设计提供参考,助力未来HCI领域的SEL工具研发。
2024-03-06 cs.HC
Usability Evaluation of a Mobile Application in Extraordinary Environment for Extraordinary People
在当今世界,人们变得依赖电子设备。技术有助于澄清和结构的生活在许多方面,以满足儿童的需求为导向的要求。患有残疾(如自闭症)的儿童迫切需要得到解释,并建立自己的生活。Mumies是一个基于研究的系统,旨在支持和管理他们的生活。本文以Mumies系统为研究对象,对系统在特殊环境下的可用性进行了评估。通过调查观察发现,使用者需要辅助工具来挖掘儿童的潜力和挑战,并给予他们克服残疾的全力支持。可用性评估一直被认为是MumIES系统的关键挑战之一。本文阐述了面向特殊用户环境的可用性研究的分析、设计。
2017-08-10 cs.HC
TaleMate: Exploring the use of Voice Agents for Parent-Child Joint Reading Experiences
TaleMate利用对话代理构建亲子共读平台,支持角色选择,以增强互动并弥合传统与数字阅读的差距。
2024-05-22 cs.HC
Mind the Dark: A Gamified Exploration of Deceptive Design Awareness for Children in the Digital Age
本文针对儿童对技术中欺骗性设计(暗模式)易感性强且相关教育研究匮乏的问题,开发了一款博弈化应用以教育儿童识别和应对暗模式,评估表明早期教育能显著提升儿童的防范意识并改变其数字平台使用行为。
2025-06-28 cs.HC
Metabook: A Mobile-to-Headset Pipeline for 3D Story Book Creation in Augmented Reality
本文提出Metabook系统,通过移动端到头显端流水线实现文本到3D书的端到端自动生成,降低创作门槛,并验证了AR 3D书能显著提升儿童学习兴趣与记忆保持并降低认知负荷。
2025-08-09 cs.HC
"Do You Trust It... or Check It?": Exploring Children's Verification Behaviors in Game-Based Human-AI Collaboration
Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学);Communication University of China(中国传媒大学)
本研究设计了嵌入AI建议的生物知识推理游戏,对比三种智能体互动风格,探究8-10岁儿童在人机协作中的验证行为,为儿童合理使用AI提供设计见解。
2026-10-16 cs.HC
Children Age Group Detection based on Human-Computer Interaction and Time Series Analysis
本研究提出基于儿童-计算机交互的年龄组检测方法,通过分析儿童与移动设备交互的时间序列,结合序列选择与分类算法,实现超85%的准确率,优于现有方法,可支撑适配年龄的儿童技术应用开发。
2024-03-07 cs.HC
From Phreaking to Sneaking: Children's Circumvention of Social Media Age Verification Systems
School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne(墨尔本大学计算与信息系统的学院);Department of Communication, Lund University, Sweden(隆德大学传播系)
本文通过五次焦点小组研究,探讨儿童如何理解并规避社交媒体年龄验证系统,提出'溜过'理论框架,揭示儿童主动参与和挑战技术监管的行为。
2026-05-01 cs.HC
What concerns do Chinese parents have about their children's digital adoption and how to better support them?
数字设备被儿童广泛使用,现在的儿童在网上花费的时间比其他媒体来源更多,例如看电视或玩离线视频游戏。在英国,44%的5至10岁儿童拥有自己的平板电脑,这一比例每年都在增加,而在美国,2011年至2013年,这一年龄组儿童的平板电脑拥有量增长了五倍。我们之前的研究发现,英国儿童和家长在应对在线隐私风险方面需要更好的支持。有趣的是,很少有人对中国儿童和父母进行研究。在本报告中,我们介绍了2019年2月和3月对593名6-10岁儿童的中国父母进行的在线调查结果。我们的研究特别关注了解中国父母对子女在线隐私风险的认识和管理。调查的目的是研究中国有幼儿的家庭目前对数字设备的采用模式,中国父母对孩子在线活动的担忧以及他们目前用于保护孩子在线的做法。我们的研究结果意味着,我们需要继续向父母提供具体的指导,以支持他们为年幼的孩子选择数字内容。此外,我们需要更深入地研究学校在儿童在线活动中所扮演的角色,我们如何支持学校和教师向家长和儿童提出建议。
2019-06-26 cs.HC
Actions Speak Louder Than Chats: Investigating AI Chatbot Age Gating
University of California, Irvine(加州大学尔湾分校);The University of Alabama(阿拉巴马大学)
本文研究流行聊天机器人是否能通过对话估计用户年龄并采取行动限制儿童访问,发现其未能履行自身政策。
2026-02-10 cs.CR cs.HC
Exploring the Perspectives of Social VR-Aware Non-Parent Adults and Parents on Children's Use of Social Virtual Reality
本研究通过对149名含79名父母的成年人开展混合方法问卷调查,探究社交VR生态中不同群体对儿童使用社交VR的看法,揭示了相关使用现状与安全问题,并提出多维度的安全提升方向与循证指南需求。
2025-03-19 cs.HC
Content and Quality Analysis of Parent-Facing Applications for Feeding Children with Autism Spectrum Disorder
本研究系统评估了应用商店中面向自闭症儿童喂养问题的家长端应用,发现仅两个iOS应用符合标准,虽具中等以上可用性但缺乏临床验证,揭示了高质量循证工具的严重不足。
2025-08-19 cs.CY cs.HC
Ask Me Anything: Exploring children's attitudes toward an age-tailored AI-powered chatbot
本文构建并测试面向儿童的主题限定AI聊天机器人AMA,通过63名K-8学生的互动与问卷,揭示其好奇、信任、拟人化及主动验证信息可信度的态度。
2025-02-20 cs.HC
A Wearable Social Interaction Aid for Children with Autism
Stanford University(斯坦福大学)
在美国,自闭症谱系障碍(ASD)的发病率为1/68,是一个日益严重的公共卫生危机。这些孩子中的许多人很难进行眼神交流,识别面部表情,并参与社交互动。今天,治疗自闭症相关核心缺陷的标准集中在一种被称为应用行为分析的行为训练形式上。为了解决表情识别中的感知缺陷,ABA方法通常涉及使用诸如闪卡的提示,通过记忆进行重复的情绪识别训练。这些技术必须由受过训练的从业人员管理,而且往往在临床中心,这些中心的数量远远超过许多需要关注的儿童和家庭。等待进入的名单长达18个月,这种等待可能导致儿童倒退到孤立的道路上,这会影响他们的长期预后。迫切需要创新新的护理提供方法,适当增强有风险或被诊断患有自闭症的儿童的护理人员的能力,并利用移动工具和可穿戴设备在临床环境之外使用。
2020-04-19 cs.CV cs.HC cs.LG
Tinker Tales: A Tangible Dialogue System for Child-AI Co-Creative Storytelling
Department of Computer Science, Emory University(埃默里大学计算机科学系);Department of Computer Science, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学计算机科学系);School of Nursing, Emory University(埃默里大学护理学院)
提出Tinker Tales有形对话系统,通过结合物理故事板、NFC玩具和移动应用,支持儿童与AI在四个叙事阶段进行协作故事创作,并发现提示框架影响儿童叙事贡献的形式和一致性。
2026-09-14 cs.AI cs.HC
Investigating Opportunities to Support Kids' Agency and Well-being: A Review of Kids' Wearables
可穿戴设备在促进儿童健康和福祉方面具有巨大潜力。然而,关于儿童可穿戴设备的研究很少,而且往往集中在父母监控的情况下使用。为了深入了解儿童可穿戴设备的现状,我们调查了47款针对儿童的可穿戴设备。我们收集了有关这些设备功能的丰富数据,并评估了不同功能如何满足父母的信息需求,并确定了可穿戴设备支持儿童需求和兴趣的机会。我们发现,许多儿童的可穿戴设备都是技术先进的设备,专注于父母与孩子沟通并保护他们安全的能力,以及鼓励体育活动和培养良好习惯的能力。我们讨论了我们的研究结果如何为可穿戴设备的设计提供信息,这些可穿戴设备不仅仅是监控设备,而是支持儿童和父母作为平等的利益相关者,为儿童的代理,长期发展和整体福祉提供影响。最后,我们确定了未来的研究工作相关的设计孩子的自我跟踪和与父母的协作跟踪。
2021-04-13 cs.HC
Mathemyths: Leveraging Large Language Models to Teach Mathematical Language through Child-AI Co-Creative Storytelling
本文提出儿童-AI共创故事智能体Mathemyths,通过提示工程将数学术语融入叙事;35名4至8岁儿童实验显示,其数学语言学习效果与人类伙伴相当。
2024-02-26 cs.HC
A user co-designed digital INtervention for Child LangUage DisordEr: The INCLUDE Project Protocol
针对儿童语言障碍的词汇干预需求,本研究提出联合患儿、家长、专业人员与开发团队,共同设计基于词网的移动数字化定制干预方案,探索该协作开发模式及干预的可接受性。
2024-04-11 cs.HC
Are Children Fully Aware of Online Privacy Risks and How Can We Improve Their Coping Ability?
采用平板电脑或智能手机等数字技术的儿童年龄越来越小。然而,11岁以下的儿童通常被认为太小,无法理解在线隐私的概念。有限的研究集中在这个年龄组的儿童。在2018年夏天,我们对来自牛津郡小学的29名6-10岁的儿童进行了12项焦点小组研究。我们的研究表明,儿童对某些隐私风险有很好的理解,例如信息过度共享或避免在网上透露真实身份。他们可以使用一系列的描述来阐明风险,并描述他们的风险应对策略。然而,与此同时,我们发现儿童对其他风险的认识较少,例如在线跟踪或游戏促销。受Vygotsky的近端发展区(ZPD)的启发,这项研究确定了儿童对在线隐私的理解的关键知识差距,以及未来教育和技术发展的几个方向。我们呼吁关注提高儿童对在线建议和数据跟踪相关风险的认识和理解的需求,这些风险在儿童遇到的游戏和内容中变得越来越普遍。我们还呼吁注意儿童使用语言描述风险的情况,这可能是适当的,但不一定表明他们充分了解这些威胁。
2019-02-06 cs.CY cs.HC
Application of Machine Learning in Identification of Best Teaching Method for Children with Autism Spectrum Disorder
一个好的教学方法对一个自闭症儿童来说是难以理解的。自闭症谱系障碍是一种非常多样的现象。据说没有两个自闭症儿童是一样的。所以,对一个孩子有效的东西可能不适合另一个孩子。他们的教育也是如此。不同的孩子需要不同的教学方法。但是很难找到合适的教学方法。正如这个术语本身所解释的那样,自闭症谱系障碍就像一个谱系。有多种因素可以确定儿童自闭症的类型。一个孩子甚至可能在9岁时被诊断出患有自闭症。这样一个不同年龄的儿童群体,但专门的教育机构仍然倾向于他们或多或少相同的方式。这就是机器学习技术可以应用于寻找更好的方法来为他们每个人确定合适的教学方法的地方。通过分析他们的身体,语言和行为表现,与诊断结果相比,可以更准确地建议适当的教学方法。因此,更多患有自闭症谱系障碍的儿童可以得到最适合他们需要的更好的教育。
2023-02-10 cs.HC
Reaching Motion Characterization Across Childhood via Augmented Reality Games
本研究利用增强现实伸手游戏采集的儿童上肢运动数据,分析不同年龄组的运动模式差异,揭示儿童发育过程中的手臂运动特征,为提升类儿童数字角色真实感、深化运动技能发展研究提供支持。
2025-02-20 cs.GR cs.HC
Designing Smarter Conversational Agents for Kids: Lessons from Cognitive Work and Means-Ends Analyses
University of Regina(里贾纳大学)
本文通过认知工作分析考察巴西儿童使用会话代理的方式,并在1,200个模拟对话中验证结构化提示“配方”可提升交互质量。
2025-08-28 cs.CL cs.HC
Children Are Not the Enemy: Child-Fit Security as an Alternative to Bans and Surveillance
University of Bristol(布里斯托大学);University of Bath(巴斯大学)
提出“儿童适配安全”设计范式,将儿童视为合法用户而非威胁,以儿童福祉、发展、隐私、安全、自主权和权利为核心安全需求,保护儿童及其参与。
2026-06-17 cs.CR cs.CY cs.HC
VACO: a Multi-perspective Development of a Therapeutic and Motivational Virtual Robotic Agent for Concentration for children with ADHD
本文提出VACO虚拟机器人代理,通过激励性注意力训练帮助ADHD儿童提高专注力,并采用家长调查、临床医生反馈和最终用户可行性测试三种参与式方法进行多视角开发。
2024-05-06 cs.HC
EXPLORA: A teacher-apprentice methodology for eliciting natural child-computer interactions
提出EXPLORA多模态多阶段在线方法,通过师徒关系和观察前访谈收集态度数据,结合手段-目的分析框架,系统研究9-11岁巴西儿童在作业信息搜索中的技术使用情境与交互过程。
2024-03-25 cs.HC cs.IR
Designing for Engaging Communication Between Parents and Young Adult Children Through Shared Music Experiences
本文探索音乐介导的亲子沟通实践与需求,开发DJ-Fam移动应用促进分居父母与成年子女共享歌曲并引发对话,经韩国7个家庭4周研究,证明其能提升沟通频率、丰富渠道话题并改善亲子关系。
2025-07-30 cs.CY cs.HC
Could Interaction with Social Robots Facilitate Joint Attention of Children with Autism Spectrum Disorder?
这项研究探讨了与社交机器人的互动是否可以促进自闭症谱系障碍(ASD)的共同注意力。两个条件的发起人,即“人类”与“机器人”进行了测量与15名儿童与ASD和15名年龄匹配的典型发展(TD)的儿童。除了注视和注视转换,一个新的最长共同子序列(LCS)的方法被提出来分析眼动轨迹。结果显示,ASD儿童表现出联合注意缺陷。与人类智能体相比,机器人对目标的注视更少,但它吸引了更多的注意力,并允许儿童表现出凝视过渡并遵循联合注意逻辑。这一结果突出了LCS分析在眼动跟踪研究和社交机器人干预方面的潜在应用。
2018-03-04 cs.HC q-bio.NC
"Alexa doesn't have that many feelings": Children's understanding of AI through interactions with smart speakers in their homes
Centre for Research in Digital Education(数字教育研究中心);The University of Edinburgh(爱丁堡大学)
本研究通过混合方法调查苏格兰6-11岁儿童与语音对话助手的互动,发现他们高估AI智能、对隐私缺乏准确理解,为AI素养教育提供依据。
2023-05-09 cs.AI cs.HC
Design and development a children's speech database
South-West University "Neofit Rilski"(西南大学“Neofit Rilski”)
报告介绍了规划、设计和开发母语为保加利亚语的儿童口语数据库的过程。所提出的模型是专为4至6岁之间的儿童没有言语障碍,并反映了他们的具体能力。在这个年龄段,大多数儿童不能阅读,没有持续的注意力,他们是情绪化的,等等,目的是团结所有的媒体信息伴随着记录和处理的口语,从而促进工作的研究人员在该领域的语音识别。该数据库将用于儿童的语音识别,儿童的语音合成系统,游戏,允许话音控制等系统的开发。作为一个结果,提出了一个原型系统的语音识别模型。
2016-05-25 cs.CL cs.HC cs.SD
Designing Child-Centered Content Exposure and Moderation
本文从人机交互、AI歧视、隐私问责和儿童在线公民身份四个交叉视角出发,探讨如何设计以儿童为中心、家庭引导的内容审核系统,并总结核心挑战与设计考量。
2024-06-12 cs.HC cs.SI
Toys that listen, talk, and play: Understanding Children's Sensemaking and Interactions with AI Toys
University of Washington(华盛顿大学);Rutgers University(罗格斯大学)
研究探讨儿童与AI玩具互动时对边界、自主性与关系的理解,通过参与式设计发现儿童对玩具充满好奇,但频繁互动失败和智能与玩具形式的不匹配导致对抗性游戏,提出透明、适龄、负责任的设计建议。
2026-04-03 cs.AI cs.HC
Layer-Wise Analysis of Self-Supervised Representations for Age and Gender Classification in Children's Speech
Department of Electronics and Communication Engineering(电子与通信工程系);Signal Analysis and Interpretation Lab (SAIL)(信号分析与解释实验室(SAIL))
本文利用PFSTAR和CMU Kids数据集对四种Wav2Vec2变体进行逐层分析,发现早期层更有效捕获儿童说话者特征,结合PCA可进一步提升分类性能,为儿童感知语音界面提供了自适应策略。
2025-08-14 cs.AI cs.HC cs.LG