Computer programming a chatbot to improve social-communication skills in autistic children: A feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A pilot study evaluated the feasibility of a curriculum that overtly teaches computer programming while covertly scaffolding social-communication skills for autistic children aged 8–12 years. Methods Participants were taught the Python programming language so they could program their own chatbots to greet a human user and discuss different topics, taking turns during the discussion, as though the chatbot were a human itself. The students were challenged with creating chatbots that pass the ‘Turing Test’, where a human evaluator would not be able to tell whether their chatbots were humans or computer programs. The curriculum included didactic instruction, peer-group discussion, homework and the chatbot project. Six autistic children participated in the six-session program. Feasibility was assessed using questionnaires and qualitative feedback. Results The curriculum is deemed feasible and desirable. There was no measurable change in social-communication skills immediately following the six-session program. Participants and their parents were highly interested in similar programs in the future, suggesting promising potential for further development and refinement. Conclusion A curriculum of programming a chatbot that also covertly scaffolds social communication is feasible for autistic children who are interested in computer programming.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».