EmoLand: Utilizing narrative animations, multilevel games, and affective computing to foster emotional development in children with autism spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
• We designed an interactive system that utilizes narrative animations, multilevel games, and affective computing to support children with autism spectrum disorder (ASD) learning neurotypical emotions and facial expressions in social contexts. • Children with ASD achieved generalized learning gains in recognizing and producing neurotypical facial expressions. • The three-step design approach is feasible for developing interactive AI systems for children with ASD. • Narrative animations provide value social contexts, while multilevel games and interactivity help children to stay focused. • Blending AI and human support enables children's personalized, engaging, and effective learning. Emotional skills are crucial for a child's success, though children with autism spectrum disorder (ASD) face challenges in understanding social contexts, as well as recognizing and expressing facial expressions. We present EmoLand, a web-based interactive system that utilizes narrative animations, multilevel games, and artificial intelligence (AI) affective computing to instruct children with ASD about neurotypical emotions and facial expressions in social contexts. The paper sets out the iterative design process used, which was informed by ASD intervention theories, empirical studies focused on children with ASD and their educators (tutors, therapists, parents), and multiple discipline expert inputs. A preliminary evaluation involving twelve children with ASD (aged 4 to 7 years) and five tutors suggests that EmoLand is a viable teaching aid for ASD educators and effectively assists children in learning and applying generalized knowledge about emotions and facial expressions. In this paper, we discuss the design approach and key lessons learned for creating interactive AI systems for children with ASD and explore beneficial considerations for enhancing emotional development.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».