Co-Design of a Virtual Reality Multiplayer Adventure Game for Adolescents With Autism Spectrum Disorder: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual reality (VR) adventure games can offer ideal technological solutions for training social skills in adolescents with autism spectrum disorder (ASD), leveraging their support for multisensory and multiplayer interactions over distance, which may lower barriers to training access and increase user motivation. However, the design of VR-based game environments for social skills training is still understudied and deserves the deployment of an inclusive design approach to ensure its acceptability by target users. OBJECTIVE: We aimed to present the inclusive design process that we had followed to develop the Zentastic VR adventure game to foster social skills training in adolescents with ASD and to investigate its feasibility as a training environment for adolescents. METHODS: The VR game supports multiplayer training sessions involving small groups of adolescents and their therapists, who act as facilitators. Adolescents with ASD and their therapists were involved in the design and in an explorative acceptability study of an initial prototype of the gaming environment, as well as in a later feasibility multisession evaluation of the VR game final release. RESULTS: The feasibility study demonstrated good acceptability of the VR game by adolescents and an enhancement of their social skills from baseline to posttraining. CONCLUSIONS: The findings provide preliminary evidence of the benefits that VR-based games can bring to the training of adolescents with ASD and, potentially, other neurodevelopmental disorders.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».