論文の概要: Learning from Elders: Making an LLM-powered Chatbot for Retirement Communities more Accessible through User-centered Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08985v1
• Date: Fri, 11 Apr 2025 21:30:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:50:16.522388
• Title: Learning from Elders: Making an LLM-powered Chatbot for Retirement Communities more Accessible through User-centered Design
• Title（参考訳）: 高齢者から学ぶ: ユーザ中心設計による退職コミュニティのためのLCMを利用したチャットボットの開発
• Authors: Luna Xingyu Li, Ray-yuan Chung, Feng Chen, Wenyu Zeng, Yein Jeon, Oleg Zaslavsky,
• Abstract要約: 退職地域に住む高齢者の低技術とeヘルスリテラシーは、デジタルツールとの関わりを妨げている。 住民とのパイロット試験では高い満足感と使いやすさを示したが、さらなる改善のための地域も明らかにした。 次のステップは、音声からテキストまでの機能と、縦断的介入の研究を可能にすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8968722634502098
• License:
• Abstract: Low technology and eHealth literacy among older adults in retirement communities hinder engagement with digital tools. To address this, we designed an LLM-powered chatbot prototype using a human-centered approach for a local retirement community. Through interviews and persona development, we prioritized accessibility and dual functionality: simplifying internal information retrieval and improving technology and eHealth literacy. A pilot trial with residents demonstrated high satisfaction and ease of use, but also identified areas for further improvement. Based on the feedback, we refined the chatbot using GPT-3.5 Turbo and Streamlit. The chatbot employs tailored prompt engineering to deliver concise responses. Accessible features like adjustable font size, interface theme and personalized follow-up responses were implemented. Future steps include enabling voice-to-text function and longitudinal intervention studies. Together, our results highlight the potential of LLM-driven chatbots to empower older adults through accessible, personalized interactions, bridging literacy gaps in retirement communities.
• Abstract（参考訳）: 退職地域に住む高齢者の低技術とeヘルスリテラシーは、デジタルツールとの関わりを妨げている。 そこで我々は,LLMを利用したチャットボットのプロトタイプを,地域退職者コミュニティを対象とした人間中心のアプローチを用いて設計した。 インタビューやペルソナ開発を通じて,内部情報検索の簡易化と技術向上,eヘルスリテラシーといった,アクセシビリティと二重機能を重視した。 住民とのパイロット試験では高い満足感と使いやすさを示したが、さらなる改善のための地域も明らかにした。 フィードバックに基づき, GPT-3.5 Turbo と Streamlit を用いてチャットボットを改良した。 チャットボットは、簡潔な応答を提供するために、カスタマイズされたプロンプトエンジニアリングを使用している。 調整可能なフォントサイズ、インターフェーステーマ、パーソナライズされたフォローアップ応答などのアクセシブルな機能が実装された。 今後のステップには、音声からテキストまでの機能と、縦断的介入研究の実施が含まれる。 以上の結果から, 高齢者のコミュニケーションやリテラシーのギャップを解消し, 高齢者のコミュニケーションを促進できるLLM型チャットボットの可能性が示唆された。

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