From Letterboards to Holograms: Advancing Assistive Technology for Nonspeaking Autistic Individuals with the HoloBoard
Notice bibliographique
Résumé
About one-third of autistic individuals are nonspeaking, i.e., they cannot use speech to convey their thoughts reliably. Many in this population communicate via spelling, a process in which they point to letters on a letterboard held upright in their field of view by a trained Communication and Regulation Partner (CRP). This paper focuses on transitioning such individuals to more independent, digital spelling that requires less support from the CRP, a goal most nonspeakers we consulted with desire. To enable this transition, we followed an approach that mimics an environment familiar to the nonspeaker and that harnesses the skills they already possess from physical letterboard training. Using this approach, we developed HoloBoard, a system that allows a nonspeaker, their CRP, and others, e.g., researchers, to share a common Augmented Reality (AR) environment containing a virtual letterboard. We configured the system to offer a brief (less than 10 minutes, on average) training module with graduated spelling tasks on the virtual letterboard. In a study involving 23 participants, 16 completed the entire module. These participants were able to spell words on the virtual letterboard without the CRP holding that board, an outcome we had not expected. When offered the opportunity to continue interacting with the virtual letterboard after the training module, 14 performed more complicated tasks than we had anticipated, spelling full sentences, or even offering feedback on the HoloBoard using solely the virtual board. Furthermore, five of these participants used the system solo, i.e., with the CRP and researchers absent from the virtual environment. These results suggest that training with the HoloBoard can lay the foundation for more independent communication, providing new social and educational opportunities for this marginalized 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».