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Enregistrement W2970826655 · doi:10.2196/12176

The Use of Information Communication Technologies Among Children With Autism Spectrum Disorders: Descriptive Qualitative Study

2019· article· en· W2970826655 sur OpenAlexvenueno aff
Theoneste Ntalindwa, Tanjir Rashid Soron, Mathias Nduwingoma, Evariste Karangwa, Rebecca White

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation and Communications TechnologyFocus groupAutismContext (archaeology)Qualitative researchPsychologyAutism spectrum disorderAugmentative and alternative communicationMedical educationFacilitatorDevelopmental psychologyMedicineComputer scienceSocial psychologyPsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of Autism Spectrum Disorder (ASD) appears to be increasing globally due to the complex interaction of multiple biopsychosocial and environmental factors. Mobile phones, tablets, and other electronic gadgets have transformed our means of communication, and have also changed both healthcare and how we learn. These technological enhancements may have a positive impact on the lives of children, but there is currently a global scarcity of information on how information technology influences the education of children with ASD. OBJECTIVE: This study was conducted in Rwandan schools and communities, and aimed to understand the perceptions of students with ASD, their parents, and their teachers, on the use of Information and Communication Technology (ICT) in the education of those with ASD. METHODS: This qualitative descriptive study was conducted from December 2017 to July 2018. Researchers conducted four focus group discussions (FGDs) with 54 participants from different backgrounds: teachers, parents, and students with ASD. Each of the FGDs took approximately two and a half hours. A predefined set of open-ended questions were selected to discover people's perceptions regarding assistive technologies used in ASD, their effectiveness, the scope of using them in their context, and upcoming challenges during implementation. The interviews were recorded, transcribed, and analyzed. RESULTS: The findings of the study revealed seven key themes: (1) the use of ICT for the education of children with ASD; (2) existing augmentative facilities for learning; (3) current patterns of use of ICT in education; (4) preferred areas of learning for ASD students; (5) integration of ICT into educational programs; (6) areas of interest outside the classroom; and (7) future opportunities and challenges in Rwanda. We found most of the study participants assumed that appropriate technology and related innovations might solve the challenges faced by learners with ASD in classrooms. Moreover, they thought that children with ASD more so enjoyed watching television, playing digital games, and drawing objects using gadgets than interacting with people or playing with other children. CONCLUSIONS: The use of various low-cost technical devices can aid with teaching and the education of children with autism in Rwanda. However, this area requires further research to discover the impact ICT can have on the education of children with ASD, so this study may become a starting point for further research in the area.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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