Leerkrachten worden vaak geconfronteerd met uitdagingen bij het omgaan met de grote verscheidenheid aan leerbehoeften in inclusieve klaslokalen met studenten met een autismespectrumstoornis. De uitdaging van dit project is om sensorgegevens, waaronder gezichtsuitdrukkingen, hartslag, huidtemperatuur en lichaamshouding te gebruiken als indicatoren, voor het meten van de betrokkenheid van studenten en voor het voorspellen van rumble-momenten en meltdown-gebeurtenissen. Dit zou op zijn beurt kunnen helpen bij het creëren van gepersonaliseerde leertrajecten, om ervoor te zorgen dat alle studenten met ASS hun volledige potentieel kunnen bereiken.
Het is de bedoeling dat een reeks sensoren wordt gebruikt, geselecteerd uit vele mogelijke beschikbare apparaten, waaronder slimme horloges, smartphones, iPads, polsbandjes, borstbanden, camera's, eyetrackers en microfoons. Deze apparaten kunnen een hele reeks fysiologische, bewegings- en audio/visuele gegevens meten, waaronder hartslagvariatie, bewegingsgegevens, lichaamshouding, enz. Er zal een algoritme worden ontwikkeld om de correlaties te vinden tussen deze sensorische gegevens, aandachtsniveaus en rumble-momenten.
Onze doelstelling is dat deze technologie de leerkracht kan waarschuwen, zodat deze vervolgens kan ingrijpen met behulp van verschillende benaderingen, waaronder aangepaste lestechnieken, leermateriaal, klasopstellingen en omgevingsfactoren. Het doel is om de aandacht en betrokkenheid te behouden of om rumble/meltdown-gebeurtenissen in de klas te voorkomen.
Het kost u niets om deel te nemen.
Alle informatie die tijdens het onderzoek over u wordt verzameld, wordt strikt vertrouwelijk behandeld en van alle informatie over u worden uw naam en identiteit verwijderd (indien u dit opgeeft) , zodat u niet kunt worden geïdentificeerd voor dat de resultaten worden geanalyseerd of gepubliceerd alsook erna.
Onze oprechte dank alvast voor uw deelname.
Karel Van Isacker
info@phoenixkm.eu
Partner in het Erasmus+ project
AI-TOP.