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Importantes Perspectivas Preliminares para Diseñar una Comunicación Exitosa entre un Asistente de Aprendizaje Robótico y Niños con Trastorno del Espectro Autista en Alemania

Autores: Horstmann, Aike C.; Mühl, Lisa; Köppen, Louisa; Lindhaus, Maike; Storch, Dunja; Bühren, Monika; Röttgers, Hanns Rüdiger; Krajewski, Jarek

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Importantes Perspectivas Preliminares para Diseñar una Comunicación Exitosa entre un Asistente de Aprendizaje Robótico y Niños con Trastorno del Espectro Autista en Alemania


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Programas de intervención terapéutica
Trastorno del espectro autista
Nuevas tecnologías
Asistente de aprendizaje robótico
Requisitos de las partes interesadas
Sistema de detección de compromiso basado en IA

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los programas de intervención terapéutica temprana ayudan a los niños diagnosticados con Trastorno del Espectro Autista (TEA) a mejorar sus habilidades socio-emocionales y funcionales. Para aliviar a los cuidadores de los niños mientras se asegura que los niños reciban el apoyo adecuado en sus ejercicios de entrenamiento, las nuevas tecnologías pueden ofrecer soluciones adecuadas. Este estudio investiga el potencial de un asistente de aprendizaje robótico que está diseñado para monitorear el estado de compromiso de los niños e intervenir con empujones motivacionales apropiados cuando sea necesario. Para analizar los requisitos de las partes interesadas, se realizaron entrevistas con padres y terapeutas de niños con TEA. Además de una actitud general positiva hacia el uso de nuevas tecnologías, recibimos algunas ideas importantes para el diseño del robot y su interacción con los niños. Un aspecto que se destacó fuertemente fue el comportamiento comunicativo adecuado y específico del contexto del robot, que planeamos abordar a través de un sistema de detección de compromiso basado en IA. Otros aspectos incluyen, por ejemplo, la personalización, la adaptabilidad y la variabilidad del comportamiento del robot, que no deberían ser demasiado distractores, pero que aún sean altamente predecibles.

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