AAC 애플리케이션 디자인 및 사용성 평가를 위한 성과지표 개발

Development of Performance Indicators for AAC Application Design and Usability Evaluation

배경 및 목적: 과학 기술 진보와 함께 다양한 AAC 애플리케이션(이하 앱)이 개발되고 있으며, 이러한 상황에서 AAC 사용자는 자신의 특성 및 요구에 맞는 AAC를 찾고자 한다. AAC 성과지표는 AAC에 대한 사용성 평가와 함께 사용자의 의사소통 능력 향상과 만족도를 측정하는 도구로 사용될 수 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 AAC 사용자및주변관련인이 AAC 앱을 다각적으로 평가할 수 있는 성과지표를 개발하게 되었다. 방법: 모바일 앱 및 사용성 평가 관련 선행연구 및 기존 사용성 평가들을 분석하여 키워드를 추출하였으며, 그를 바탕으로 성과지표 문항을 개발하였다. 전문가 타당도 및 AAC 사용자·주변관련인 대상으로 설문조사를 실시하여 최종 문항수를 조정하고 타당도 및 신뢰도를 평가하였다. 결과: 성과지표 문항 개발을 위한 선행연구 분석 결과는 워드 클라우드의 형태로 시각화하였으며, AAC 사용자와 관련된 단어가 여러 연구에서 높은 빈도로 나타났다. AAC 앱 성과지표에 대한 신뢰도 평가 결과, Cronbach’s α 값 .9 이상으로 나타났으며, 내용타당도 실시 결과, 전문가 타당도는 S-CVI가 .978, AAC 사용자 및 주변관련인 설문조사에서는 .754로 나타났다. 탐색적 요인분석을 통한 구인타당도 실시 결과, 모든 변수는 .4 이상의 공통성을 보였으며, 문항들은 사용성, 사회적 의사소통, 사용자 중심 설계, 적용, 역량 강화의 5개 요인으로 구분되었다. 논의 및 결론: AAC 앱 성과지표는 사용자 중심으로 개발 및 활용되어야 하며, 주변관련인들의 의견과 다양한 요인을 포함하여야 한다.

Objectives: With advancements in scientific and technological progress, various Augmentative and Alternative Communication (AAC) applications (apps) have been developed. AAC users require AAC systems that align with their personal characteristics and needs. AAC performance indicators, which encompass usability evaluation, aim to measure communication effectiveness and satisfaction. These indicators can be utilized to assist AAC users in selecting appropriate AAC systems. The goal of this study was to develop performance indicators that would allow AAC users and stakeholders to evaluate AAC apps from multiple perspectives. Methods: Mobile apps and usability evaluations in prior studies were analyzed to extract keywords. Performance indicator items were developed based on this analysis. Expert validity was evaluated, and a survey of AAC users and stakeholders was done to adjust the number of items included and measure validity and reliability. Results: The analysis of prior studies for the development of performance indicator items was visualized in the form of a word cloud. The reliability assessment of AAC app performance indicators yielded a Cronbach’s α value of 0.9 or higher. Regarding content validity, the expert validity showed an S-CVI of 0.978, while the survey with AAC users and stakeholders resulted in 0.754. Exploratory factor analysis was performed to assess construct validity, revealing that all variables demonstrated a communalities value of 0.4 or higher. The items were categorized into five factors: usability, social communication, user-centered design, adoption, and empowerment. Conclusion: AAC app performance indicators should be user-centered, incorporating diverse perspectives and evaluating various aspects of app usage.