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Hintergrund: Ziel des wissenschaftlichen Projekts MigrAVE (Multilinguales Online-Lernportal und transkultureller Roboter-Lernassistent für Autismus-Spektrum-Störungen) ist die Entwicklung eines Lernassistenz-Roboters, der autistische Kinder und ihre Therapeuten bei der Durchführung von Lernprogrammen im Rahmen verhaltenstherapeutischer Interventionen unterstützt. Die Ausstattung mit einem KI-basierten Zustandserkennungssystem ermöglicht es dem Roboter, Übungen zu initiieren und die Aufmerksamkeit der Kinder während der Ausführung zu überwachen. Weiterhin soll der Roboter intervenieren, wenn Verhaltensweisen erkannt werden, die den Lernprozess beeinträchtigen. Als Reaktion auf identifiziertes, abgelenktes Verhalten soll der Roboter mit kindgerechter Ansprache die Aufmerksamkeit und Motivation des Kindes wiederherstellen. Die in anderen Studien genutzte Analyse von Sprache oder Gesichtsausdruck zur Erkennung von Emotionen stellt in der Anwendung bei autistischen Kindern aufgrund häufig eingeschränkter Mimik und sprachlicher Limitierungen eine technisch schwer umzusetzende Herausforderung dar. Zur Realisierung wird im Projekt MigrAVE stattdessen ein technologischer Ansatz vorgeschlagen, der sich auf die automatische Erkennung von Engagement auf der Grundlage von Blickrichtungs- und Gesichtsmerkmalsanalysen konzentriert. Um die Erkennung von Engagement zu ermöglichen, entwickeln wir in MigrAVE einen datenbasierten Algorithmus. Hierfür sind Trainingsdaten notwendig, die die reale Interaktion zwischen Kindern und Roboter spiegeln und eine Lerndatenerhebung erforderlich machen. Methode: Im Rahmen der Lerndatenerhebung interagierten 30 Teilnehmer mit einer gesicherten Diagnose aus dem autistischen Spektrum im Alter zwischen fünf und 21 Jahren (M = 10.44, SD = 3.43) mit dem Roboter. Während die Probanden zwei verhaltenstherapeutische Lernprogramme in Interaktion mit dem Roboter bearbeiteten, wurden Audio- und Videodaten aufgezeichnet. Die erhobenen Daten werden im Folgenden annotiert und dienen als Basis für das Training von Engagementdetektions-Modellen und entsprechenden Coping-Reaktionen. Ergebnisse: Da der Prozess der Annotation noch andauert, liegen aktuell keine abschließenden Ergebnisse vor. Diese werden zum Zeitpunkt der Konferenz präsentiert. Schlussfolgerungen: Aufgrund der Besonderheiten des mimischen und sprachlichen Ausdrucks bei Personen im autistischen Spektrum stellt der technologische Ansatz auf Basis von Blickrichtungs- und Gesichtsmerkmalsanalysen eine vielversprechende Alternative zu bisherigen klassischen Mimik- und Sprachanalysen dar.

Hintergrund: Im BMBF-geförderten Forschungsprojekt MigrAVE (Multilinguales Online-Lernportal und transkultureller Roboter-Lernassistent für ASS) wurde neben einer Online-Informationsplattform ein Assistenzroboter zur Förderung autistischer Kinder im Rahmen verhaltenstherapeutischer Interventionsprogramme auf der Basis am Markt verfügbarer Hardware entwickelt. Der Roboter ist mit einem KI-basierten Zustandserkennungssystem ausgestattet, das das Engagement durch Blickrichtungs- und Gesichtsmerkmalsanalysen automatisiert auswertet. Dies ermöglicht dem Roboter, Aufgaben eigenständig zu initiieren und die Aufmerksamkeit der Kinder während der Ausführung zu überwachen. Zudem interveniert der Roboter mit einer kindgerechten Ansprache, sobald z.B. Ablenkung des Kindes festgestellt wird. Methodik: Zunächst wurde eine umfassende Anforderungsanalyse zu den Bedürfnissen der möglichen Nutzer, ihrer betreuenden Therapeuten und Angehörigen durchgeführt. Im Rahmen einer Lerndatenerhebung wurden im nächsten Schritt Audio- und Videodaten von Kind-Roboter-Interaktionen gesammelt. Die so erhobenen Daten wurden annotiert und bildeten die Grundlage für das Training von Engagementdetektions-Modellen und entsprechenden Coping-Reaktionen des Roboters. Feldversuche evaluierten die Klassifikationsergebnisse der Detektionsalgorithmen und die Wirksamkeit der Roboter-Coping-Reaktionen. Basierend auf den Ergebnissen erfolgten im Anschluss Redesign- und Verfeinerungsarbeiten. Eine abschließende Online-Studie bewertete schließlich die Akzeptanz bei den Endnutzern. Ergebnisse: Für den Roboter-Lernassistenten wurde ein KI-basiertes Engagement-Erkennungs-System entwickelt, welches die Besonderheiten von Kindern im Autismus-Spektrum berücksichtigt und die Durchführung verhaltenstherapeutischer Lernprogramme ermöglicht. Im Rahmen der durchgeführten Feldevaluation des Roboters wurde sein Einsatz als hilfreich bewertet, um Lernerfolg und Motivation der Kinder zu steigern. Weiterer technischer Entwicklungsbedarf besteht hinsichtlich der Handlungs-, Reaktions- und Bewegungsmöglichkeiten des Roboters sowie der Personalisierbarkeit. Schlussfolgerungen: Grundsätzlich ist der Einsatz von Assistenzrobotern als Unterstützung im Rahmen verhaltenstherapeutischer Förderprogramme möglich; mittlerweile weisen die am Markt verfügbaren Systeme in Verbindung mit der im Projekt entwickelten Software dem Grunde nach zentrale Fähigkeiten für Zustandserkennung und eine adressatengerechte Kommunikation auf. Reaktionsrepertoire, -geschwindigkeit und -individualisierung müssen bis zur Praxistauglichkeit noch erweitert werden.

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

Hintergrund: Lernpsychologisch fundierte Förderprogramme für Autismus-Spektrum-Störungen sollen möglichst vor dem 4. Lebensjahr beginnen, um das Entwicklungspotential optimal zu nutzen und so den bestmöglichen Therapieerfolg zu erzielen. Am wirkungsvollsten sind nachweislich in der Lebenswirklichkeit verankerte, verhaltensbasierte Interventionen, die auf Alltagskompetenzen, Emotionserkennung, Selbstregulation und den Aufbau sozialer Kompetenzen abzielen. Aufgrund vielfältiger finanzieller, struktureller und administrativer Hindernisse ist eine solche evidenzbasierte Versorgung autistischer Kinder in Deutschland jedoch nicht flächendeckend gewährleistet. Das Projekt MigrAVE entwickelt zwei komplementäre technische Module in Form eines Roboter-Lernassistenten und einer Online-Plattform, um die Kinder im Lern- und Therapieprozess zu unterstützen und untersucht das Potenzial dieser Tools, einen niedrigschwelligen Zugang zur Therapie zu ermöglichen und Familien und Therapeuten im therapeutischen Prozess zu entlasten. Methode: Durch den Zusammenschluss von drei Hochschulen im Projekt werden die Expertisen aus Neuropsychologie, Robotik und Verhaltenstherapie zusammengeführt. Zusätzlich ermöglicht die Kooperation mit verschiedenen Praxispartnern die Nähe zur Zielgruppe. Um die Anforderungen der Nutzer zu ermitteln, wurde eine Analyse durchgeführt, deren Ergebnisse die Basis für den weiteren Entwicklungsprozess der Lernassistenzmodule bilden. In einer ersten Studie werden im Rahmen einer Kind-Roboter-Interaktion Lerndaten erhoben, die der Entwicklung von Detektionsalgorithmen zur Erkennung von dysfunktionalen Ablenkungsereignissen dienen und den Roboter befähigen sollen, durch entsprechende Coping-Reaktionen die Lernsituationen im Therapiekontext aufrechtzuerhalten. Anschließend werden im Rahmen einer zweiten Studie in Feldversuchen mit Eltern und Therapeuten autistischer Kinder die Online- Lernmaterialien und die Portalarchitektur evaluiert. Zusätzlich findet in einer weiteren Kind-Roboter-Interaktion eine Evaluation der Klassifikationsergebnisse der Detektionsalgorithmen sowie der Roboter-Coping Reaktionen statt. Abschließend erfolgt eine Online-Studie zur Evaluation der Akzeptanz bei den Endnutzern. Alle Anforderungen des Datenschutzes und der Datensicherheit sowie ethische und rechtliche Notwendigkeiten werden berücksichtigt. Ergebnisse: Die Datenlage zum Zeitpunkt der Konferenz wird präsentiert, hierzu gehören die Ergebnisse der Anforderungsanalyse sowie Daten erster Feldversuche. Schlussfolgerungen: Technikbasierte Methoden können Versorgungsdefiziten in der Förderung und Unterstützung junger Kinder mit ASS und ihrer Familien entgegenwirken. Das Projekt überprüft die Eignung zweier konkreter Zugänge. Sponsoren/ Interessenskonflikte: Das Projekt MigrAVE wird gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF). Es bestehen keine Interessenskonflikte. Beteiligte Projekt-Partner: FH Münster, Rheinische Fachhochschule Köln, Hochschule Bonn-Rhein-Sieg Kontaktadresse: Monika Bühren, FH Münster, FB Sozialwesen/Forschungsstelle Autismus, Friesenring 32, 48147 Münster, buehren@fh-muenster.de