The Application of AI as Reinforcement in the Intervention for Children With Autism Spectrum Disorders (ASD)
Notice bibliographique
Résumé
Autism Spectrum Disorders (ASD) is a neuro-developmental disorder. There is a tremendous variability in individuals with ASD; however, it is mainly characterized by social behavioral deficits. Across the globe, the prevalence of ASD is fairly consistent and the most current estimates are 1 in 59. There is no biological cure for people with ASD and intervention is widely accepted as the only solution for them to improve the quality of their lives. Among all the treatments, Applied Behavior Analysis (ABA) has more quantity of evidence than other methods and it has more studies with the strongest levels of evidence. Using reinforcement is a vital and indispensable part of ABA. Many researches reveal that children with ASD are more likely to become interested in robots or other forms of Artificial Intelligence (AI) and in fact AI is used in the intervention for children with ASD. The application of AI has been proven to be feasible and effective in the interventions. This essay aims at analyzing the effects of the application of AI as reinforcement in ABA and providing suggestions for application of AI in other aspects of ABA intervention. Hopefully this essay will be suggestive for the future application of AI in terms of assisting the intervention for children with ASD in order to reduce the workload and cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».