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Enregistrement W4388142922 · doi:10.2196/52157

Promoting Self-Efficacy of Individuals With Autism in Practicing Social Skills in the Workplace Using Virtual Reality and Physiological Sensors: Mixed Methods Study

2023· article· en· W4388142922 sur OpenAlexvenueno aff
Sung-In Kim, So-youn Jang, Taewan Kim, Bogoan Kim, Dayoung Jeong, Taehyung Noh, Mingon Jeong, Kaely Hall, Meelim Kim, Hee Jeong Yoo, Kyungsik Han, Hwajung Hong, Jennifer G. Kim

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismPsychologySelf-efficacyAnxietyApplied psychologyVirtual realitySoftware deploymentSocial anxietyAutism spectrum disorderPerceptionDevelopmental psychologySocial psychologyComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with autism often experience heightened anxiety in workplace environments because of challenges in communication and sensory overload. As these experiences can result in negative self-image, promoting their self-efficacy in the workplace is crucial. Virtual reality (VR) systems have emerged as promising tools for enhancing the self-efficacy of individuals with autism in navigating social scenarios, aiding in the identification of anxiety-inducing situations, and preparing for real-world interactions. However, there is limited research exploring the potential of VR to enhance self-efficacy by facilitating an understanding of emotional and physiological states during social skills practice. OBJECTIVE: This study aims to develop and evaluate a VR system that enabled users to experience simulated work-related social scenarios and reflect on their behavioral and physiological data through data visualizations. We intended to investigate how these data, combined with the simulations, can support individuals with autism in building their self-efficacy in social skills. METHODS: We developed WorkplaceVR, a comprehensive VR system designed for engagement in simulated work-related social scenarios, supplemented with data-driven reflections of users' behavioral and physiological responses. A within-subject deployment study was subsequently conducted with 14 young adults with autism to examine WorkplaceVR's feasibility. A mixed methods approach was used, compassing pre- and postsystem use assessments of participants' self-efficacy perceptions. RESULTS: The study results revealed WorkplaceVR's effectiveness in enhancing social skills and self-efficacy among individuals with autism. First, participants exhibited a statistically significant increase in perceived self-efficacy following their engagement with the VR system (P=.02). Second, thematic analysis of the interview data confirmed that the VR system and reflections on the data fostered increased self-awareness among participants about social situations that trigger their anxiety, as well as the behaviors they exhibit during anxious moments. This increased self-awareness prompted the participants to recollect their related experiences in the real world and articulate anxiety management strategies. Furthermore, the insights uncovered motivated participants to engage in self-advocacy, as they wanted to share the insights with others. CONCLUSIONS: This study highlights the potential of VR simulations enriched with physiological and behavioral sensing as a valuable tool for augmenting self-efficacy in workplace social interactions for individuals with autism. Data reflection facilitated by physiological sensors helped participants with autism become more self-aware of their emotions and behaviors, advocate for their characteristics, and develop positive self-beliefs.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeQualitatif
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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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