Co-Designing Digital Assistive Technologies for Autism Spectrum Disorder (ASD) Using Qualitative Approaches
Notice bibliographique
Résumé
This study conducted a critical review to analyse qualitative studies related to the research, design, and implementation of digital assistive technologies for ASD, by evaluating their features in relation to conducting a co-design study for learners with ASD. This study identified 23 approaches used to study, design, configure, or develop digital assistive technologies for learners with ASD with studies focusing mostly on children, preschool, and adolescents. Qualitative approaches for co-design enabled collaboration from a wider community and the use of a multi-disciplinary approach; active involvement of learners with a user-centred approach; and the use of iterative or incremental design and development. Limitations and challenges revolved around restricted engagement to high-functioning learners; limited generalisability; implementation barriers in the real-world setting; lack of long-term evaluation or plan to assess effectiveness; and various implementation barriers. To engage people with moderate to severe ASD in co-design, researchers should scaffold their end-to-end design process using participatory design frameworks; embed various qualitative approaches within an iterative design, development, and testing process; and leverage tools that would enable structured customisation and personalisation of approach for participants.
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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 | 0,125 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».