AR-Based Educational Software for Nonspeaking Autistic People - A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Approximately one-third of individuals with autism are nonspeaking: They cannot communicate effectively using speech. Some traditional accounts suggest that these individuals cannot talk because they lack the symbolic capacity for language. And yet, recent studies have shown that these individuals’ cognitive abilities are vastly underestimated by standardized tests, and that difficulties with motor skills and movement contribute to their difficulty with speech. One consequence of the traditional accounts of nonspeaking autism is that life skills (rather than academic content) tend to be emphasized in schooling. Without access to meaningful academic content, their educational and vocational opportunities are significantly limited. Recent studies have proposed the use of head-mounted Augmented Reality (AR) applications as a means of providing engaging, customizable, and age-appropriate content to this population. Specifically, such applications can address the unique sensory and motor needs of nonspeaking autistic students, e.g., allow them to move freely around the room as they interact with lessons in the application. This paper describes the design and evaluation of the first AR application aimed to facilitate tailored educational experiences for nonspeaking autistic students. After extensive consultations with nonspeaking people, parents, and professionals, we developed our application to run on HoloLens 2 offering lessons and multiple-choice comprehension and spelling questions. We conducted a study involving five nonspeaking autistic participants and two specialized educators. Through a design critique process and an iterative design refinement approach, we show that most of our participants successfully interacted with the application and completed different types of lesson tasks. Based on quantitative data from the study sessions and qualitative feedback from participants and educators, we provide recommendations for UI and UX design that will promote the development and use of such software for this under-served and under-researched population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».