ロボットは自閉症の子供がライフスキルを学ぶのを助けるかもしれない

南カリフォルニア大学（USC）の新しい研究によると、ヒューマノイドロボットは、自閉症スペクトラム障害の子供が新しいスキルを学び、社会的行動を改善できることを発見しました。

研究者によると、ロボットは行動を模倣し、新しい行動を学習するための特定のプロンプトまたは段階的な手がかりを提供することで、子供たちの学習を支援します。

USCビタビスクールオブエンジニアリングの研究者は、第23回ロボットと人間の対話型通信に関するIEEE国際シンポジウム（RO-MAN）会議で結果を発表しました。

パイロット研究は、アルツハイマー病の患者や自閉症スペクトラム障害（ASD）の子供など、さまざまな特別なニーズを持つ人々をロボット工学がどのように支援できるかに焦点を当てた研究であるMajaMatarić博士が主導しました。

彼女の研究チームには、博士課程の学生のJillian Greczek、博士研究員のAmin Atrash、Ph.D。、および学部のコンピューターサイエンスの学生であるEdward Kaszubskiが含まれていました。

「すべての年齢の人々が孤独を緩和し、リハビリテーションの練習をし、社会的行動を学ぶのを助けることができるインテリジェントマシンによって支援できる広範なヘルスケアニーズがあります」と、コンピューターサイエンス、神経科学、およびUSCの小児科。

「人間のケアだけでなく、その他の新しいテクノロジーを補完するためにできることがたくさんあります。」

この研究では、研究者は、ASDの子供が段階的な手がかりを提供するヒューマノイドロボットにどのように反応するかを調査しました。

マタリッチと彼女のチームは、ASDのある高機能の子供12人のグループを、1つの実験グループと1つのコントロールグループの2つに分けました。その後、各子供は、25の異なる腕のポーズを模倣するように子供に要求するNaoロボットで模倣ゲーム（「模倣」）を行いました。

「この研究では、模倣のゲームを通じて模倣の社会的スキルを発達させるために段階的な手がかりを使用しました」と研究を監督した博士課程の学生であるJillian Greczekは言いました。

「私たちの希望は、そのようなスキルの学習が一般化されることです。だから、自閉症の子供が友達と一緒に休憩していて、何人かの子供がレッドライト/グリーンライトを遊んでいる場合、子供はゲームを見て、「ああ、私は遊ぶ方法を見て、私も一緒に遊ぶことができます「」

どちらかのグループの子供がポーズを正しく模倣したとき、ロボットは目を緑色に点滅したり、うなずいたり、「よくできました！」コントロールグループの子供がポーズを正しく模倣できなかった場合、ロボットはバリエーションなしでコマンドを単純に繰り返しました。

ただし、実験グループの参加者に対して、Naoロボットは、子供がポーズを正確にコピーしなかった場合にさまざまなプロンプトを提供しました。最初は口頭での手がかりのみを提供し、その後、より詳細な指示とポーズのデモンストレーションを行いました。

この研究では、正しい行動が達成されるまでさまざまなプロンプト（段階的な手がかりのフィードバック）を受けた子供は改善または維持されたパフォーマンスを示したが、段階的な手がかりを受けなかった子供は退行したか、同じままであった。

「これらの結果は、さまざまなフィードバックが、ポーズを正しく模倣しなかったときに同じプロンプトを繰り返し受信するよりも、研究参加者にとってより効果的でイライラしないことを示唆しています」と研究者たちは述べています。さらに、社会的支援ロボットがそのようなフィードバックを提供するのに効果的である可能性があることを示しています。

この研究では段階的キューイングモデルを最大限に活用していませんが、予備的な結果は、ロボットを介した介入を通じてユーザーの自律性を向上させるためにこの手法を使用することを約束しています。

Matarić氏は、10年以内に、ASDの子供たちが自分のパーソナルロボットを手に入れ、治療を支援したり、日常の作業を促したり、他の人との対話を通じて指導したり、仲間と遊ぶように促したりすることを期待しています。

「最終的には、動機付けと称賛を提供するための専用のロボットをすべての子供に与え、統合を促進することを目的としています」とマタリッチは語った。

出典：南カリフォルニア大学