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Digitale Fördermöglichkeiten für Kinder im autistischen Spektrum
Anforderungsanalyse für eine Online-Plattform und einen Roboter-Lernassistenten zur Unterstützung der autismusspezifischen Verhaltenstherapie
Monika Bühren (1), Aike C. Horstmann (2), Lisa Mühl (2), Louisa Köppen (2), Wanja Mössing (2), Maike Lindhaus (2), Dunja Storch (2), Jarek Krajewski (2) & Hanns Rüdiger Röttgers (1)
(1) Fachhochschule Münster
(2) Rheinische Fachhochschule Köln
Obwohl evidenzbasierte, verhaltenstherapeutische Frühinterventionsprogramme als „Goldstandard“ in der Therapie autistischer Kinder gelten und ihnen nachweislich helfen, ihre sozio-emotionalen und funktionalen Fähigkeiten zu verbessern, stehen diese aufgrund mangelnder personeller, finanzieller und struktureller Ressourcen sowie administrativer Hindernisse in Deutschland nicht ausreichend und flächendeckend zur Verfügung.
Diesem im internationalen Vergleich erheblichen Versorgungsdefizit könnte durch eine Erweiterung und Verbesserung des Angebots mit Hilfe niedrigschwelliger, technologiebasierter Unterstützungsangebote entgegengewirkt werden. Im Projekt MigrAVE werden eine Online-Plattform und ein komplementärer Roboter-Lernassistent zur digitalen Unterstützung von Interventionen bei Autismus-Spektrum-Störungen (ASS) entwickelt.
Um die Anforderungen und Erwartungen der zukünftigen Nutzer zu erfassen und zielgerichtet umzusetzen, wurden Tiefeninterviews mit sieben Eltern autistischer Kinder und sechs Therapeuten im Bereich der autismusspezifischen Verhaltenstherapie durchgeführt.
Die Befragten nannten vielfältige Herausforderungen, wie äußerst zeitintensive Betreuung und Therapie, fehlende professionelle Unterstützung sowie zunehmend sprachliche Hürden in Beratung und Therapie welche die Relevanz technologiebasierter Ergänzungssysteme verdeutlichen.
Die gewonnenen Erkenntnisse stellen die Basis für den weiteren Entwicklungsprozess und die Gestaltung der Lerntechnologien dar.
Die Online Plattform sollte gesicherte, detaillierte Informationen zum Thema ASS bieten, sowie eine umfangreiche Auswahl an Therapiematerialien zur Verfügung stellen.
Der Roboter sollte in der Lage sein, Lerneinheiten zu initiieren und aufrechtzuerhalten. Voraussetzung hierfür sind neben einer automatischen Zustandserkennung komplexe und individualisierbare Kommunikations- und Interaktionsfähigkeiten.
Durch eine multilinguale Gestaltung der Tools würden insbesondere auch Kinder mit Migrationshintergrund profitieren.
Vielversprechende Grundlagen für die erfolgreiche Implementierung der Lernmodule in autismusspezifische Förderprogramme sind die hohe technische Affinität sowohl der Befragten als auch der Kinder und die Offenheit gegenüber Technologien im therapeutischen Kontext.
Sponsoren:
Das Projekt MigrAVE wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung
Beteiligte Projekt-Partner:
FH Münster, Rheinische Fachhochschule Köln, Hochschule Bonn-Rhein-Sieg
Interessenskonflikte:
Es bestehen keine Interessenskonflikte
Kontaktadresse:
Monika Bühren, FH Münster, FB Sozialwesen/Forschungsstelle Autismus, Friesenring 32, 48147 Münster, E-Mail: buehren@fh-muenster.de
Early therapeutic intervention programs help children diagnosed with Autism Spectrum Disorder (ASD) to improve their socio-emotional and functional skills. To relieve the children’s caregivers while ensuring that the children are adequately supported in their training exercises, new technologies may offer suitable solutions. This study investigates the potential of a robotic learning assistant which is planned to monitor the children’s state of engagement and to intervene with appropriate motivational nudges when necessary. To analyze stakeholder requirements, interviews with parents as well as therapists of children with ASD were conducted. Besides a general positive attitude towards the usage of new technologies, we received some important insights for the design of the robot and its interaction with the children. One strongly accentuated aspect was the robot’s adequate and context-specific communication behavior, which we plan to address via an AI-based engagement detection system. Further aspects comprise for instance customizability, adaptability, and variability of the robot’s behavior, which should further be not too distracting while still being highly predictable.