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導入情境式學習理論探討高齡者樂齡玩具設計之研究

為了解決iadl量表評分標準的問題，作者蕭巧欣 這樣論述：

人口老化是全球近十年來面臨的問題，高齡者生理、心理的退化也伴隨著失智症的風險，其中認知退化的主因是因剛脫離職場的長者其社交活動機會及學習意願大幅的下降所致。為解決以上問題並促進認知功能活化，故本研究導入情境式學習理論加以探討高齡者透過樂齡玩具是否帶來影響和改善。本研究總共招募了高齡者34名，分別為男性及女性各17名，年齡為65歲以上，平均年齡73.7歲。然後進行情境式學習的樂齡玩具記憶力之檢測。實驗項目包括:1.老年心理健康檢測2.工具性日常生活活動檢測3.樂齡玩具的圖形記憶測驗4.樂齡玩具的聲音記憶測驗5.受測者訪談6.參與式觀察。研究結果發現:1.不論年齡在各變數中皆無顯著差異2.導入情

境式學習對於圖形記憶有顯著的差異3.老年心理健康量表(GDS)檢測於前後測有顯著的差異4. 工具日常生活活動量表(IADL)檢測於前後測有顯著的差異5. 老年心理健康量表(GDS)檢測分數對無導入情境圖形記憶有顯著影響6. 工具日常生活活動量表(IADL) 檢測分數對圖形及聲音記憶無顯著效果。受測者訪談分析中可得知受測者喜歡使用樂齡玩具的主因為:1.促進人際關係發展2.訓練認知避免退化造成家人的困擾3.玩具的遊戲機制簡單易上手。而本研究同時也透過老年心理健康量表(GDS)、工具日常生活活動量表(IADL)，了解高齡者在實驗前後生理及心理的變化，從檢測得分中可得知樂齡玩具對高齡者日常活動能力及老

年心理健康皆有正面的影響。

以物聯網雲端運算控制運動治療設備效能之研究

為了解決iadl量表評分標準的問題，作者林書齊 這樣論述：

　　台灣在2019年已正式進入“高齡化社會”的社會。台灣慢性老化的失能人口大幅增加，慢性病與功能障礙患者相當普遍，許多醫療及長照產業陸續著重於中老年人與失能患者的服務與開發；如果將物理治療應用的等速運動治療設備，加入雲端運算的物聯網架構，可以延緩老人失能速率與提高失能患者的回復效率。　　本研究使用的運動治療設備是針對局部關節所設計的機器，它可以固定患者的肌肉運動軌道，並保持一樣的運動速度，訓練失能患者肌肉關節的肌力與肌耐力；患者必須經過幾個月甚至半年的物理治療評估之後，依據恢復的狀態，才會調整不同的運動速度進行復健。　　運動治療設備是透過感測器將失能患者的運動過程轉成數位訊號，上傳至資料庫伺

服器，利用雲端運算系統，計算出適合失能患者的運動速度，並且即時調整運動治療設備，進而提升失能患者肌力與肌耐力的恢復效率。　　COVID-19疫情肆虐全球，接觸診療會提高傳染COVID-19的風險。使用物聯網雲端運算系統，可以遠距離操作運動治療設備，拉開治療師與失能患者的距離，可以降低傳染COVID-19的風險。