تعتبر اضطرابات طيف التوحد (Autism Spectrum Disorder - ASD) من التحديات الكبرى التي تواجه العديد من الأطفال، خصوصاً أولئك الذين يعانون من توحد عميق مما يجعلهم عرضة لسلوكيات صعبة مثل العدوانية أو السلوكيات الذاتية الضارة. وفي دراسة جديدة، تم استخدام المستشعرات القابلة للارتداء (Wearable Sensors) والتعلم الآلي (Machine Learning) لتحليل هذه السلوكيات في بيئات تعليمية حقيقية.

جمعت الدراسة بيانات على مدار حوالي 110.7 ساعة من تسعة أطفال وشباب تتراوح أعمارهم بين 10 و21 عامًا، وذلك خلال جلسات تعليمية عادية. تم استخدام أساليب متطورة لتحليل البيانات المتعددة الأنماط مثل النشاط الحركي (Accelerometry) والنشاط الكهربائي للجلد (Electrodermal Activity) ودرجة حرارة الجلد (Skin Temperature).

نتائج الدراسة أظهرت إمكانية التنبؤ بسلوكيات التحدي قبل حدوثها بـ10 دقائق بدقة تصل إلى 0.78 باستخدام نموذج (AUC-ROC)، مما يمهد الطريق لتطوير أنظمة تدخل استباقية تعمل على تقليل المخاطر المرتبطة بسلوكيات التحدي في الفصول الدراسية الخاصة. هذه النتائج تمثل خطوة هامة نحو تحسين أمان البيئة التعليمية للأطفال المصابين بالتوحد، مما يساعد المعلمين على التفاعل بشكل أفضل مع احتياجاتهم الخاصة.

ما رأيكم في استخدام المستشعرات القابلة للارتداء في التعليم؟ شاركونا أفكاركم في التعليقات.