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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: 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.