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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

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.