Aurora แอปพลิเคชันมือถือ by Ping Chen is a highly esteemed winner of the very prestigious 2026 A' Design Award ระดับเหล็ก in การออกแบบเทคโนโลยีมือถือ แอปพลิเคชัน และซอฟต์แวร์ Competition Category.

เหล็กมือถือ· 2026

Aurora แอปพลิเคชันมือถือ

by Ping Chen

Client: Aurora

A' Design Award ระดับเหล็ก Winner in มือถือ Category

6,542
Verified Award Winner
Verify Award Status for #182515

View at A' Design Award Press Release Award Badge

Colors

The Design

About Aurora แอปพลิเคชันมือถือ

Aurora คือแอปพลิเคชันมือถือที่ช่วยสนับสนุนการควบคุมอารมณ์สำหรับผู้ที่มีภาวะสมาธิสั้น (ADHD) ผ่านการปฏิสัมพันธ์ที่ใช้ดนตรีเป็นพื้นฐาน อินเทอร์เฟซผสานการสร้างเพลย์ลิสต์ที่เข้ากับสภาวะอารมณ์ สมุดบันทึกอารมณ์แบบหลากหลาย และสรุปรูปแบบประจำวันเข้าไว้ด้วยกัน แต่ละรายการบันทึกจะเชื่อมโยงเพลงที่กำลังฟังกับแถบเลื่อนวัดความเข้มข้นของอารมณ์และโน้ตสั้นๆ มุมมองแนวโน้มจะเน้นช่วงเวลาสำคัญที่ดนตรีช่วยเพิ่มสมาธิหรือลดความเครียด โหมดภาพที่ซิงค์กับจังหวะดนตรีมอบสัญญาณการเคลื่อนไหวที่นุ่มนวลระหว่างการฟังเพื่อช่วยให้รู้สึกมั่นคงและสงบ

The Recognition

About the A' Design Award ระดับเหล็ก

Aurora แอปพลิเคชันมือถือ เป็นผู้ชนะ A' Design Award ระดับเหล็ก ซึ่งเป็นการยอมรับอันทรงเกียรติที่มอบให้แก่ผลงานออกแบบที่ดีซึ่งตอบสนองข้อกำหนดทางวิชาชีพและอุตสาหกรรมที่คาดหวังจากผลงานที่ออกแบบมาอย่างดี ผู้ชนะระดับเหล็กแสดงทักษะอันยอดเยี่ยม ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางขั้นสูง ความเข้าใจระดับผู้เชี่ยวชาญ และความสามารถเชิงสร้างสรรค์ของผู้สร้าง Aurora แอปพลิเคชันมือถือ คาดหมายว่าจะเป็นสรรค์สร้างที่ได้รับการยกย่อง ชื่นชม และทะนุถนอม ซึ่งใช้งานได้จริงและมีนวัตกรรม ผลงานออกแบบที่ชนะ A' Design Award ระดับเหล็กนี้ผสานแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของอุตสาหกรรมและมีคุณสมบัติทางเทคนิคที่เหมาะสมควบคู่กับความรู้ความชำนาญและพรสวรรค์ Aurora แอปพลิเคชันมือถือ ได้รับความเคารพในความละเอียดรอบคอบและออกแบบมาเพื่อมอบการยกระดับคุณภาพชีวิตที่ช่วยทำให้โลกเป็นสถานที่ที่ดีขึ้น

Behind the Design

Press Kit

Credits, team members and technical details provided by the designer.

Unique Properties: Aurora is a music-based emotional support app for people with ADHD. Unlike traditional music platforms that recommend by genre or history, Aurora learns from users' mood journals to generate state-matched playlists, highlight moments when music helped, and reveal daily regulation patterns. Rhythm-synced visuals add gentle grounding during listening. The result is a low-effort tool that turns everyday songs into long-term self-regulation habits for wellbeing support.
Dimensions & Packaging: Platform: Mobile app (iOS and Android concept). Core inputs: current track metadata, time stamp, multi-mood intensity sliders, and short text notes. Core outputs: state-matched playlists, daily mood pattern summaries, highlighted key moments, and rhythm-synced visual modes. Data model links each journal entry to a song and a time period to support calendar navigation and trend views. Visual modes include multiple selectable patterns designed for low stimulation.
Tags: ADHD support, emotional regulation, mood based playlists, music journaling, rhythm synced visuals, neurodiverse wellness, focus support, calm support, behavior design
Production Technology: Aurora is designed as a mobile app concept with interactive prototypes. The experience is structured around three modules: playlist generation, mood journaling, and visual listening mode. Mood inputs are captured with multi-dimensional sliders and saved as time-stamped entries linked to the current music track. The app then summarizes entries into daily patterns and generates state-matched playlists based on past mood and listening records. Rhythm-synced visuals are designed to respond to BPM and audio energy.
Design Challenge: The main challenge was designing for mixed emotional states without adding cognitive load. Many mood trackers force a single label, while detailed journaling can feel too demanding for ADHD users. This was addressed by using a small set of mood dimensions with quick sliders, blended visual cues to reflect mixed states, and an insight-first trend view that highlights only the most meaningful moments instead of showing every entry.
Research: Research Objectives: Understand how people with ADHD use music to manage focus and mood.
Methodology: Semi structured interviews and concept testing. Data Collection and Research Tools Used: Interview notes, affinity mapping, storyboard and UI prototypes.
Participants: 10 adults with ADHD. Results: Music helps regulation but playlists rarely match the moment and helpful tracks are hard to recall.
Insights and Impacts: Led to mood logging, pattern highlights, and state matched playlists. Effect of the Research in Real-Life Phenomena such as Business, Society and Design Itself: Supports neurodiverse wellbeing and reframes music as intentional support.
Inspiration: After interviewing 10 people with ADHD, I saw a repeated pattern: music helps them focus or calm down, but generic playlists rarely match the moment, and it is hard to remember what worked later. This gap inspired Aurora. I combined mood journaling, pattern insights, and rhythm-synced visuals to turn listening into a repeatable self-regulation tool.
Project Duration: Aurora was designed over approximately 8 weeks in the United States (Boston, MA). Work included user interviews, synthesis, concept development, wireframing, and high-fidelity UI prototyping.
Operation Flow: Users listen to music, then log a quick moment: what they are listening to, how they feel across a few mood sliders, and a short note. Aurora turns these moments into state matched playlists and a daily trend view that highlights when music helped stabilize focus or calm. A visual mode adds gentle rhythm synced motion during listening to support grounding and reduce overstimulation.
Patents: Copyrights belong to Ping Chen, 2025.
Team Members: Ping Chen
Haowei Zang