El Impacto de la Tecnología en Personas Autistas: Una Revisión Sistemática de la Literatura | National Center of Biotechnology

Katherine Valencia, Cristian Rusu, [...] y Erick Jamet

Las personas dentro del Trastorno del Espectro Autista (TEA) tienden a divertirse y a participar cuando interactúan con las computadoras, ya que estas interacciones ocurren en un entorno seguro y confiable. En este artículo presentamos una revisión sistemática de la literatura sobre el estado de la investigación sobre el uso de la tecnología para enseñar a las personas autistas. Revisamos 94 estudios que muestran cómo el uso de la tecnología en contextos educativos ayuda a las personas autistas a desarrollar varias habilidades, cómo estos enfoques consideran aspectos de la experiencia del usuario, usabilidad y accesibilidad, y cómo se utilizan los elementos del juego para enriquecer los entornos de aprendizaje. Esta revisión sistemática de la literatura muestra que el desarrollo y la evaluación de sistemas y aplicaciones para usuarios autistas es muy prometedor. El uso de avances tecnológicos como agentes virtuales, inteligencia artificial, realidad virtual.

1. Introducción

Actualmente, el Trastorno del Espectro Autista (TEA) afecta a un número importante de personas que tienen dificultades de comunicación y socialización, lo que genera complejidades para su aprendizaje. Los estudios han examinado el uso de la tecnología y las intervenciones informáticas para enseñar a las personas autistas el lenguaje y las habilidades sociales [ 1 ]. Específicamente, los estudiantes en el Espectro del Autismo disfrutan de los juegos, lo que proporciona un entorno seguro [2 ]. Por lo tanto, revisamos la literatura existente sobre la relación entre la tecnología, los juegos, la experiencia del usuario, la accesibilidad y la educación y el desarrollo de habilidades de las personas autistas. Este artículo está organizado de la siguiente manera: la Sección 2 presenta los antecedentes teóricos, la Sección 3describe la metodología de investigación, la Sección 4 analiza los resultados obtenidos y, finalmente, la Sección 5 destaca las conclusiones y recomendaciones para trabajos futuros.

2. Antecedentes teóricos

2.1. Trastorno del Espectro Autista

El Síndrome de Asperger fue definido en 1944 por Hans Asperger [ 3 ]. La quinta edición del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM-5) [ 4 ] define el Trastorno del Espectro Autista (TEA) como una condición caracterizada por déficits en dos dominios centrales: (1) comunicación social e interacción social y (2) patrones repetitivos restringidos de comportamiento, intereses y actividades. Desde 2013, el DSM-5 ha reconocido el Síndrome de Asperger, el Trastorno Desintegrativo Infantil, el Trastorno de Rett y varios otros trastornos relacionados como parte del Trastorno del Espectro Autista.  Sin embargo, muchos estudios todavía usan el Síndrome de Asperger y el TEA casi de manera separada. 

En un estudio realizado por el Instituto Nacional de Salud (NIH) de EE. UU. [ 5 ] publicado en junio de 2018, se estimó que el 2,41% de los niños en los EE. UU. son autistas. Esto muestra un aumento del 0,94% en comparación con 2010.

2.2. Experiencia de usuario

La norma internacional sobre ergonomía de la interacción del sistema humano, ISO 9241-210 [6 ], define la experiencia del usuario como "las percepciones y respuestas del usuario que resultan del uso y / o uso anticipado de un sistema, producto o servicio". En otras palabras, la experiencia del usuario es el grado de "satisfacción" que tiene el usuario final con el sistema o servicio después de usarlo, que se basa en cada una de las interacciones que tiene.

Según Peter Morville [ 7 ], la experiencia del usuario es significativa y valiosa cuando un producto, servicio o sistema es útil (es decir, su contenido es original y satisface una necesidad), utilizable (el producto es fácil de usar), deseable (el imagen, identidad, marca y otros elementos de diseño producen emociones positivas hacia el producto), localizable (el contenido es accesible para personas con discapacidad), creíble (los usuarios tienen confianza en el producto) y valioso (se genera un valor agregado a partir de la producto).

2.3. Accesibilidad

El estándar internacional sobre ergonomía de la interacción del sistema humano, ISO 9241-171 [8 ] define la accesibilidad como “el grado en que los productos, sistemas, servicios, entornos e instalaciones pueden ser utilizados por personas de una población con la más amplia gama de necesidades de los usuarios , características y capacidades para lograr los objetivos identificados en contextos de uso identificados ”. Es decir, la accesibilidad es la condición que deben cumplir los entornos, servicios, procesos y objetos (todo lo que implica una interacción), que deben ser comprensibles y utilizables por el más amplio abanico de personas, independientemente de sus capacidades.

2.4. Aprendizaje basado en juegos

Los juegos que utilizan tecnología, se utilizan ampliamente para enseñar a las personas conocimientos y habilidades conceptuales. Existen diferentes implementaciones de este tipo de juegos, como juegos serios, gamificación y e-learning.

2.4.1. Juegos serios

Los juegos serios son juegos cuyo objetivo principal no es la diversión o el entretenimiento, sino el aprendizaje o la práctica de habilidades. En 1970, Clark Abt [ 9 ] definió este concepto de la siguiente manera en su libro titulado “Juegos serios”: “juegos que tienen un propósito educativo explícito y cuidadosamente pensado y que no están destinados principalmente a ser divertidos. Esto no significa que los juegos serios no sean, o no deban ser, entretenidos.”

2.4.2. Gamificación

El concepto de gamificación se desarrolló en 2003, y su uso se generalizó en 2010 gracias al trabajo de múltiples profesionales. La gamificación se define formalmente como "el uso de elementos de juego y técnicas de diseño de juegos en contextos ajenos al juego" [ 10 ]. Cuando hablamos de gamificación tendemos a interpretarlo como una metodología donde el propósito es brindar recompensas a los usuarios para inspirar un compromiso personal y colectivo, pero esta interpretación está muy lejos de la realidad. Muchos autores sostienen que el éxito de un sistema o proceso gamificado radica en un buen diseño y una retroalimentación adecuada, entre muchos otros factores. Otros autores han apoyado este argumento: por ejemplo, Kapp [ 2] declaró: "No pienses en la gamificación como solo el uso de insignias, recompensas y puntos. En su lugar, piensa en los elementos atractivos de por qué la gente juega, no es solo por los puntos, es [sic] por el sentido de el compromiso, la retroalimentación inmediata y el éxito de luchar contra un desafío y superarlo ".

2.4.3. Aprendizaje electrónico

El término "e-Learning" proviene de la abreviatura de "aprendizaje electrónico". Khan [11 ] definió el e-Learning como "un programa de instrucción hipermedia que utiliza los atributos y recursos de Internet para crear entornos de aprendizaje significativos". Es decir, e-Learning se refiere a la enseñanza y el aprendizaje en línea a través de Internet y la tecnología.

2.5. Elementos del juego

Los elementos del juego son los componentes que componen un juego para crear una experiencia atractiva para los jugadores. Werbach [ 10 ] describió 25 de estos elementos del juego. Para el propósito de nuestro estudio, identificamos los elementos relevantes del juego que son los siguientes:
• Narrativa: Contar una historia coherente.
• Progresión: crecimiento y desarrollo del jugador.
• Desafíos: Tareas que requieren un esfuerzo para realizarlas.
• Competición: Jugadores o grupos que ganen o pierdan. 
• Recompensas: Beneficios otorgados después de una determinada acción.
• Comentarios: información sobre el rendimiento del jugador.
• Avatares: Representación visual de un personaje jugador.
• Colecciones: Conjunto de elementos acumulables.
• Niveles: Pasos definidos en la progresión de un jugador.
• Tabla de clasificación: Representación visual de la progresión del jugador con respecto a los demás.
• Puntos: Representación numérica de la progresión del jugador.
• Logros: Cumplimiento de los objetivos definidos.
• Equipos: grupo de jugadores que trabajan juntos para lograr un objetivo común.
3. Metodología de investigación 
Esta revisión sistemática de la literatura se llevó a cabo siguiendo el proceso propuesto por Kitchenham [ 12 ]. Kitchenham describió tres fases fundamentales para realizar una revisión de la literatura: (1) planificar la revisión, que incluye la creación de las preguntas de investigación y la revisión del protocolo; (2) realizar la revisión, que incluye la revisión, la selección y la calidad de los estudios, la extracción de datos y la síntesis de datos; y (3) publicar los resultados después de la revisión. A continuación, detallamos el proceso seguido para este documento.
3.1. Preguntas de investigación
Para cubrir todos los temas de interés en esta revisión sistemática de la literatura, formulamos tres preguntas de investigación. Estas preguntas consideran aspectos relevantes y generales importantes para la comprensión de los conceptos que creemos importantes para este estudio. Estas preguntas se pueden ver entabla 1.

Table 1 

Preguntas de investigación para la revisión sistemática de la literatura.

3.2. Fuentes de datos y estrategias de búsqueda

Para realizar esta revisión sistemática de la literatura, buscamos artículos científicos en cinco bases de datos: IEEE Xplore Digital Library, ACM Digital Library, Science Direct, Scopus y Web of Science. Para estas fuentes, consideramos solo los documentos que eran relevantes en categorías relacionadas con la informática, como tecnología, ingeniería e informática, excluyendo las categorías relacionadas con la medicina o la química. Adicionalmente, seleccionamos artículos publicados durante los últimos 10 años, entre enero de 2009 y junio de 2019.

3.3. Selección de artículos

Una vez que elegimos las bases de datos para buscar, determinamos las cadenas de búsqueda específicas para encontrar artículos para responder a las preguntas de investigación y definimos los criterios de exclusión e inclusión para refinar y filtrar los artículos encontrados.

3.3.1. Cadenas de búsqueda

Formulamos las cadenas de búsqueda en función de los temas relevantes para nuestra revisión sistemática de la literatura. Determinamos un conjunto de palabras clave específicas para usar en nuestras consultas, es decir, "Trastorno del espectro autista", "Accesibilidad", "Experiencia del usuario", "Gamificación", "Juegos serios" y "Elementos del juego" que serían útiles para responder. nuestras preguntas de investigación.

Estas cadenas se enfocaron en encontrar estudios que analizaran o experimentaran con el uso de juegos con personas autistas, considerando aspectos como la experiencia de usuario, accesibilidad y elementos del juego. EnTabla 2, presentamos las cadenas de búsqueda específicas que se utilizaron en las bases de datos seleccionadas.

Tabla 2

Cadenas de búsqueda.

3.3.2. Criterios de selección de estudios

Para responder a las preguntas de investigación en base a los artículos seleccionados y desarrollar un conocimiento general de los conceptos con los que estábamos trabajando, incluimos las condiciones enumeradas en Tabla 3.

Tabla 3

Criterios de inclusión.

Los tipos de trabajos presentados en Cuadro 4fueron excluidos.

Cuadro 4

Criterio de exclusión.

3.4. Selección de documentos

Aplicando los criterios de selección, reunimos un total de 94 artículos. Figura 1 muestra el flujo general del proceso de búsqueda y selección de estudios para esta revisión, detallando los criterios de inclusión y exclusión aplicados en cada paso.

Figura 1

Diagrama de flujo con los resultados del proceso de selección de artículos.

3.5. Síntesis de datos

Después de la búsqueda, extrajimos la información de cada uno de los 94 estudios, resumiendo y tabulando la información en base a diferentes métricas, como el año de publicación, el tipo de documento y la categoría del artículo. En los siguientes pasos, detallamos cada una de las métricas.

3.5.1. Año de publicacion

Como se detalla anteriormente en la sección de criterios de inclusión, se consideraron los estudios publicados durante los últimos 10 años, entre 2009 y 2019. Como se muestra en Figura 2, graficamos el número de estudios que se encontraron que se publicaron entre 2009 y 2018, y observamos un aumento en la publicación sobre este tema durante este período. Los estudios encontrados en 2019 no se presentan en esta gráfica porque hubiera sido engañoso mostrar datos incompletos, ya que esta revisión se terminó en junio de 2019. Se encontraron diecisiete estudios publicados en 2019 (casi igual al número de publicaciones en 2018), lo que nos llevó a pensar que este número sin duda aumentará significativamente durante los meses restantes de 2019.

Figura 2

Año de publicacion.

3.5.2. Tipo de Documento

Analizamos el origen de los estudios revisados ​​y determinamos si se trataba de actas de congresos o se habían enviado a una revista científica. figura 3 muestra un equilibrio relativo entre el número de artículos que se publicaron como actas de congresos y en revistas.

figura 3

Tipo de Documento.

3.5.3. Categorías de documentos

Los estudios se categorizaron de la siguiente manera:

• Revisión: se proporciona un resumen actualizado de un tema en particular.

• Estudio de caso: Se da solución a un problema presentado en base a una herramienta, metodología, etc.

• Datos empíricos: se analiza un contexto o situación con base en datos históricos.

Figura 4muestra que el 74,5% de los estudios analizados fueron casos de estudio. Se cree que esto se debe a que los investigadores se enfocaron principalmente en realizar investigaciones y lograr sus objetivos de estudio, como la enseñanza de habilidades conceptuales.

Figura 4

Categorías de documentos.

4. Resultados y discusión

Después de aplicar cada uno de los filtros descritos en la sección "Criterios de selección de estudios", como se muestra en Figura 1, se obtuvieron un total de 94 estudios. Estos estudios se analizaron bajo diferentes métricas, como se ve en la sección "Síntesis de datos". Con base en nuestra revisión de estos estudios, ahora respondemos nuestras preguntas de investigación, considerando aquellos estudios que son relevantes para el contexto específico de cada pregunta.

Pregunta y Respuesta 1. 

¿De qué manera el uso de la tecnología contribuye a la educación de las personas dentro del Trastorno del Espectrp Autista?

Como se mencionó en las secciones anteriores, el TEA es una condición que se clasifica como una discapacidad debido a los trastornos cognitivos que enfrentan las personas con TEA [ 13 ]. Varios estudios mostraron que la mayoría de las personas con autismo muestran una afinidad natural por la tecnología y una buena disposición para usar la tecnología y aprender a través del uso de computadoras [ 14 ]. Esto se debe a que el entorno y el contexto que proporcionan estas experiencias son predecibles y estructurados, lo que ayuda a las personas autistas a mantener sus rutinas y comportamientos repetitivos sin afectar su comodidad [ 15 ].

Varios estudios propusieron el uso de tecnologías modernas para ayudar a enseñar habilidades a personas autistas. Algunos ejemplos interesantes de nuevos enfoques tecnológicos son el uso de sensores, realidad virtual, agentes virtuales, realidad aumentada, geolocalización y Kinect, como se presenta en los siguientes estudios. Wojciechowski y col. [15] desarrolló una aplicación móvil que, junto con el uso de sensores Estimote Beacon para identificar objetos, ayuda a los niños autistas a pronunciar nuevas palabras e identificar sus significados. Lorenzo et al. [ 16 ] propuso una aplicación que utiliza realidad virtual y robots con cámaras para detectar las emociones de los niños, adaptar las interacciones del sistema y así desarrollar habilidades sociales en estudiantes autistas. Bernardini et al. [ 17] presentó ECHOES, que es un juego serio que se enfoca en el desarrollo de actividades para promover la comunicación social en niños autistas utilizando un agente virtual autónomo que actúa como acompañante de los niños durante sus interacciones con el sistema. Sorce et al.. [ 18 ] desarrolló un estudio exploratorio para evaluar la efectividad del uso de Kinect como herramienta para permitir a las personas autistas explorar obras de arte en un entorno virtual sin contacto y evaluar si esto genera un mayor interés en ellas. Escobedo et al. [ 19 ] presentó la aplicación Mobile Social Compass (MOSOCO), que hace uso de la realidad aumentada a través de la cámara de un dispositivo móvil para incluir elementos de juego en situaciones sociales reales con el objetivo de desarrollar habilidades sociales en niños autistas. Silva et al. [20 ] presentó un juego  serio que, a través de la geolocalización, la realidad virtual y la realidad aumentada, crea un entorno virtual con monstruos virtuales 3D posicionados en todo el mundo que tienen como objetivo enseñar a los niños autistas  contenido educativo relevante, como vocabulario.

Además de examinar los estudios desde una perspectiva tecnológica, categorizamos los 94 estudios basados ​​en los siguientes temas de aprendizaje con el objetivo de comprender la contribución de la tecnología a la educación de las personas autistas en términos de las habilidades específicas que se enfocan en enseñar: Conceptual Habilidades (subtemas: lenguaje, dinero, colores, matemáticas, programación y ciencia), habilidades prácticas (subtemas: salud, vida diaria y transporte), habilidades sociales (subtemas: comunicación, emociones y relaciones interpersonales) y habilidades generales (subtema : General). Cuadro 5 muestra el porcentaje de estudios para cada uno de los temas y subtemas, y de la misma forma, Cuadro A1(disponible en el Apéndice A ) detalla cada uno de los temas y subtemas según los cuales se categorizaron los artículos. Los resultados obtenidos tras categorizar los estudios se presentan en los siguientes apartados.

Cuadro 5

Tema de aprendizaje.

4.1. Habilidades conceptuales

En primer lugar, el 25,53% de los estudios se centró en analizar y potenciar habilidades dentro del rango de Habilidades Conceptuales. Estudios en la subcategoría Lenguaje enfocados a promover el aprendizaje de expresiones, pensamientos y sentimientos a través de las palabras. Ejemplos de esto incluyen estudios [ 13, 21 ]. Arciuli y Bailey [ 13] analizaron un pequeño grupo de niños autistas que sabían leer y escribir usando la aplicación ABRACADABRA y observaron mejoras significativas en la precisión de lectura en los participantes que interactuaron con el sistema, pero NO en los niños que NO usaron la aplicación. Para los niños que no utilizaron la aplicación, se creía que su falta de mejora se debía a la falta de aspectos de socialización que los niños deben exhibir al interactuar con un maestro para desarrollar la capacidad de lectura. Khowaja et al. [ 21] desarrolló un prototipo de un juego serio para que los niños autistas aprendan vocabulario. La efectividad del juego se evaluó mediante la comparación del rendimiento de los niños al comienzo de la intervención, después del uso del prototipo y 1 o 2 semanas después del uso del prototipo, lo que permitió a los investigadores rastrear la mejora en el vocabulario de los niños. .

Otra subcategoría de Habilidades conceptuales es la subcategoría Dinero y solo se asignó un estudio [ 22 ] a esta subcategoría. Caria et al. presentó el diseño de un juego que ayuda a las personas autistas a adquirir habilidades que les ayuden a comprender el concepto de dinero y sus aplicaciones en la vida real, el cual fue probado obteniendo resultados positivos y prometedores.

Además, al igual que la subcategoría Dinero, la subcategoría Colores también incluyó solo un estudio, [ 23 ]. En este estudio, basado en teorías cognitivas, Tuğbagül et al. desarrolló una interfaz de computadora para estudiantes autistas y discapacidad mental leve que usaba sus colores preferidos y los ayudaba a mantener la concentración.

Además, los estudios en la subcategoría de Matemáticas tenían como objetivo desarrollar habilidades relacionadas con los números. Ejemplos de estudios en esta subcategoría son [ 24 , 25 ]. Tashnim y col. [ 24 ] desarrolló la aplicación Play and Learn Number (PLaN), que enseña aritmética y cálculo a niños autistas y ayuda a los niños a memorizar y reconocer números (en secuencias o no) a través de imágenes animadas. Muñoz-Soto [ 25] desarrolló una aplicación para apoyar a los profesionales en la enseñanza de matemáticas funcionales y cálculo a niños autistas. A través de pruebas, se pudo demostrar que esta aplicación promueve el desarrollo de habilidades matemáticas. Sin embargo, se sugirió que la aplicación debería ser probada por más usuarios y en diferentes instituciones.

La subcategoría de Programación incluyó estudios que tenían como objetivo desarrollar habilidades relacionadas con la programación computacional, por ejemplo, para diseñar y ordenar acciones y comandos. Sólo dos estudios se asignaron a esta subcategoría, es decir, [ 26 , 27 ]. Eiselt y Carter [ 26] planificó y realizó clases de programación a través de Scratch para niños autistas con el objetivo de desarrollar sus habilidades técnicas y sociales. A pesar de sus esfuerzos, no se encontró evidencia real de un aumento en el aprendizaje o comportamiento social de los estudiantes. Sin embargo, si bien los estudiantes no desarrollaron las habilidades sociales como se esperaba, los autores sugirieron que los estudiantes sabían más sobre programación después del experimento, ya que al principio no tenían ninguna noción de programación, pero después del experimento, podían leer y escribir. programas de procesamiento. Schmidt y Beck [ 27] propuso una intervención de aprendizaje basada en juegos digitales para que los jóvenes autistas desarrollaran sus habilidades sociales mientras trabajaban en equipos para resolver problemas de introducción a la programación informática con robots virtuales y programables. Según los autores, esta intervención tiene el potencial de ayudar a los participantes a desarrollar habilidades sociales, sin embargo, debido a que este estudio solo se ocupó de las etapas iniciales de desarrollo, no hubo análisis de los datos, por lo que no se pudieron sacar conclusiones sobre las habilidades cognitivas con certeza.

Finalmente, los estudios de la subcategoría de Ciencias investigaron e interpretaron fenómenos naturales, sociales y artificiales. Para esta subcategoría, solo encontramos un estudio [ 28 ], en el que Eder et al. desarrolló una aplicación de juego móvil como material de aprendizaje complementario para enseñar a los niños autistas partes del cuerpo humano. Después de la intervención, se observó que la aplicación resultó muy útil para la docencia y que los niveles de motivación de los participantes aumentaron significativamente.

4.2. Habilidades prácticas

En segundo lugar, la categoría de Habilidades prácticas incluyó solo el 8,51% de los estudios identificados y se subdividió en varias subcategorías. En primer lugar, la subcategoría de atención médica se refería a la enseñanza sobre la atención médica que las personas deberían tener. Un ejemplo de un estudio en esta subcategoría es [ 29 ]. De Urturi et all. [29] desarrolló un sistema consistente en un conjunto de juegos serios destinados a enseñar primeros auxilios (como qué hacer en determinadas situaciones y conocimientos básicos sobre atención médica y especialidades médicas) a personas autistas. Debido a que la aplicación aún estaba en desarrollo, solo se disponía de resultados parciales, por lo que para determinar si estos resultados eran prometedores, los autores administraron un sencillo cuestionario a los participantes, como obtuvieron resultados positivos, decidieron seguir desarrollando el proyecto.

Otra subcategoría de habilidades prácticas es la subcategoría Vida diaria. Los estudios en esta subcategoría se enfocaron en la construcción de conocimiento sobre el desarrollo de actividades diarias recurrentes, y algunos ejemplos son [ 30 , 31 ]. Pérez-Fuster et al. [ 30] analizaron el impacto de una intervención con tecnología digital (DT) en comparación con el de una intervención de tratamiento habitual (TAU) en adultos autistas. La intervención DT buscó mejorar las habilidades para la vida diaria, como lavar los platos y lavar la ropa. Los resultados mostraron que la intervención DT mejoró significativamente las habilidades de la vida diaria de los participantes y fue más efectiva que la intervención TAU. Santarosa y Conforto [ 31] presentó una aplicación de Tablet para niños autistas y niños con discapacidad intelectual (DI) que busca enseñar y desarrollar rutinas en el aula y comunicación verbal involucrando directamente a los maestros y asistentes en las escuelas. Los niños  autistas se adaptaron con éxito a la aplicación, y sus comportamientos socioadaptativos tanto en el aula como relacionados con la comunicación verbal mejoraron enormemente. Por otro lado, los niños con discapacidad intelectual no lograron un uso autónomo de la aplicación, y solo tuvieron mejoras en las rutinas no verbales del aula.

La subcategoría final dentro de la categoría Habilidades prácticas es la subcategoría Transporte. Los estudios de esta categoría se ocuparon de enseñar el conocimiento necesario que los individuos necesitan para poder transportarse de manera efectiva. Algunos ejemplos de esto se encuentran en [ 32 , 33 ]. McKissick y col. [ 32 ] investigó el impacto de un paquete de instrucción por computadora para enseñar habilidades de lectura de mapas a tres estudiantes de primaria autistas. Se obtuvieron resultados muy prometedores para las intervenciones que utilizaron la tecnología con niños autistas, como el aumento de los niveles de aprendizaje y la mejora de los hábitos de aprendizaje entre los estudiantes. De Los Ríos [ 33] propuso un borrador de estudio para evaluar plataformas e interfaces que ayuden a los usuarios a transportarse, como Google Maps o Apple Maps con Seguimiento Ocular. Compararon estas plataformas e interfaces con un sistema propuesto que proporcionaría un entorno más personalizado, adaptado y accesible a las necesidades de las personas autistas.
4.3. Habilidades sociales

En tercer lugar, la categoría de Habilidades Sociales incluyó el 36,17% del total de estudios resultantes y se subdividió en tres subcategorías. Los estudios de la primera subcategoría, Comunicación, se centraron en el desarrollo de habilidades como el intercambio de información entre dos o más individuos y los ejemplos de esta subcategoría se encuentran en [ 34 , 35 ]. Milne y col. [ 34] investigó el uso de humanos virtuales autónomos (autodirigidos) para enseñar y facilitar la práctica de habilidades sociales básicas en saludos, conversación, escucha y cambios en la conversación a personas autistas. Los resultados fueron positivos, ya que los usuarios aumentaron su conocimiento y desarrollo de habilidades sociales. Además, se ha indicado que este enfoque fue bien recibido por los participantes y cuidadores. Ribeiro y Barbosa [35] desarrolló un juego llamado ComFiM, cuyo objetivo es fomentar la comunicación entre personas con grados severos de autismo. El juego fue evaluado en base a las percepciones de los interlocutores de cada jugador y las intenciones comunicativas observadas entre los jugadores para colaborar entre sí y los resultados mostraron que la aplicación influyó positivamente en las intenciones comunicativas de los jugadores.

La subcategoría Emociones incluyó estudios que examinaron el desarrollo de habilidades como la identificación de emociones faciales. Algunos estudios de esta subcategoría son [ 36 , 37 ]. Romero [ 36 ] llevó a cabo una intervención informática para enseñar el reconocimiento de emociones a estudiantes con déficit de habilidades comunicativas y sociales. Todos los participantes mostraron mejoras al evaluar y reconocer las emociones en los rostros, pero se sugirió que la efectividad de la intervención debería probarse en una población más grande. Christinaki et al. [ 37] presentó un juego serio con una interacción de interfaz de usuario natural (NUI) que tiene como objetivo enseñar a los niños autistas pequeños a reconocer y comprender diferentes emociones faciales. Los autores concluyeron que las intervenciones tecnológicas con NUI mejoran el proceso de aprendizaje e indicaron que el estado emocional de los jugadores está directamente relacionado con sus habilidades de aprendizaje.

Además, los estudios en la subcategoría Relaciones interpersonales enfatizaron el desarrollo de las relaciones de los individuos. Algunos de los estudios que se asignaron a esta subcategoría son [ 38 , 39 ]. Boyd et al. [ 38 ] describió cómo las tecnologías de asistencia colaborativa, como el juego colaborativo Zody, se pueden utilizar para facilitar las relaciones sociales en niños autistas. Discutieron cómo el diseño puede fomentar tres niveles de relación social, es decir, membresía, asociación y amistad, incluso sin la ayuda de adultos. Los resultados indican que las tecnologías colaborativas brindan apoyo para el desarrollo de habilidades sociales en diferentes niveles de intimidad entre jugadores sin un mediador durante la intervención. Hourcade et al. [ 39] realizó una intervención con Tablets multitáctiles con niños autistas para promover sus habilidades sociales y ayudarlos a desarrollar su creatividad, alterar sus intereses y ser capaces de comprender las emociones. El resultado de la intervención fue que aumentó los comportamientos prosociales, como la colaboración, la coordinación y el interés en las actividades sociales, en los niños autistas.

4.4. Habilidades generales

Finalmente, la categoría de Competencias Generales incluyó el 29,79% de los estudios. Como esta categoría se refería a una variedad de temas, definimos solo una subcategoría, la subcategoría General; algunos estudios de ejemplo son [ 40 , 41 ]. Backman et al. [ 40 ] investigó un método para evaluar a los niños autistas a través de juegos de computadora, que proporcionan una evaluación objetiva, motivadora y segura de los participantes. Aunque se recomendó más investigación, los resultados mostraron que los juegos de computadora tienen un gran potencial en educación especial como una herramienta de evaluación para aclarar las dificultades asociadas con el TEA. Hulusic y Pistoljevic [ 41] presentó el proceso de desarrollo inicial del marco LeFCA, que se utilizó para enseñar a los niños autistas conceptos y habilidades básicas. LeFCA consta de cuatro juegos que se centran en el desarrollo de habilidades básicas (como etiquetar, señalar y emparejar en referencia a estímulos visuales y auditivos) necesarias para el aprendizaje. Cada uno de los participantes estaba constantemente motivado para jugar, y las habilidades aprendidas podían extrapolarse a nuevos medios o entornos sin necesidad de formación.

Después de revisar todos los estudios y clasificarlos según sus temas de aprendizaje, como se muestra en Cuadro 5, podemos ver que existen algunos estudios que utilizaron tecnologías modernas y / o complejas, como la realidad virtual o los sensores. Estos enfoques tecnológicos son ejemplos interesantes de cómo esta área se está desarrollando de manera innovadora.

Cabe destacar que la mayoría de los estudios se centraron en la enseñanza de Habilidades Sociales, como Emociones (12,77%), Comunicación (9,57%) y Lenguaje (14,89%), que son las áreas más importantes con las que las personas dentro del Espectro Autista tienen dificultades.

Pregunta y Respuesta 2.

¿Qué elementos / métodos de accesibilidad y experiencia del usuario se consideran al analizar el impacto de la tecnología en las personas dentro del Trastorno del Espectro Autista?

Si bien muchos de los estudios sugirieron que la accesibilidad y la experiencia del usuario son conceptos fundamentales para las intervenciones con personas autistas, estos aspectos no fueron tratados con la importancia que deberían.

Varios de los estudios que se revisaron del conjunto de artículos informaron haber utilizado y / o considerado la experiencia del usuario y / o la accesibilidad, pero la mayoría de estos estudios no proporcionaron suficientes detalles sobre el uso de estos conceptos. Cuadro A2(disponible en el Apéndice A ) muestra un total de 23 estudios que de alguna manera utilizaron y / o proporcionaron "detalles" sobre el uso de estos conceptos en sus investigaciones. Podemos ver que los términos más recurrentes utilizados en los estudios fueron experiencia de usuario, usabilidad y accesibilidad.

Por ejemplo, muchos de los estudios afirmaron haberse centrado en la accesibilidad al desarrollar aplicaciones de pantalla táctil, como [ 23 , 24 , 39, 42 , 43 ]. Sin embargo, las afirmaciones de los autores no fueron respaldadas por evidencia empírica u otros detalles.

Por otro lado, otros estudios como [ 27 , 33 ] propusieron la evaluación de la usabilidad y / o experiencia de usuario de los sistemas en trabajos futuros. De Los Rios [ 33 ] sugirió evaluar la usabilidad de la aplicación basándose en el seguimiento ocular. Schmidt y Beck [ 27 ] propusieron el uso de rastreo ocular, electroencefalograma (EEG) y entrevistas de grupos focales para evaluar la usabilidad del sistema.

Estudios como el [ 28 , 40 , 42 , 44 , 45 ] tuvieron como objetivo evaluar la usabilidad y la experiencia del usuario a partir de cuestionarios posintervención con los usuarios, así como con las personas que los rodean (como sus profesores o padres). Estos estudios trabajaron con grupos de control y de prueba de niños fuera y dentro del TEA. Pocos estudios indicaron el número de sujetos involucrados en los experimentos: 14 en [ 42 ], 11 en [ 28 ] y 30 en [ 40 ]. Cuarenta profesores también participaron en el experimento descrito en [ 42]. Además de los cuestionarios, Santarosa y Conforto [ 45 ] y Backman et al. [ 40] llevaron a cabo métodos como grupos focales en sus intervenciones para poder evaluar la usabilidad y la experiencia del usuario.

Además, en estudios como los de Khowaja y Salim [ 46 ] y Naziatul et al. [ 47 ], los sistemas propuestos se evaluaron con base en evaluaciones heurísticas. En estos estudios, los autores adaptaron las heurísticas propuestas por Nielsen [ 48 ] a los contextos de sus intervenciones. En ambos casos, tres evaluadores experimentados evaluaron la usabilidad del sistema.

Además, en el estudio de Vallefuoco et al. [ 49 ], se realizó una prueba de usabilidad de usuario con 10 niños de entre 5 y 12 años bajo la metodología propuesta por Moreno Ger [ 50 ] para evaluar el sistema, su usabilidad y la efectividad de los elementos personalizados desarrollados para cumplir con el objetivo de el estudio.

Finalmente, Caria et al. [ 22 ] trabajó con chicos autistas entre 16 y 22 años, y Almeida et al. [51] trabajó con 40 niños de entre 3 y 13 años utilizando la “Escala de usabilidad del sistema” (SUS) para evaluar la usabilidad de sus aplicaciones.

Como podemos ver, pocos estudios proporcionaron detalles sobre cómo utilizaron conceptos como usabilidad, experiencia de usuario y accesibilidad, cómo se evaluaron estos conceptos y qué tipo de usuarios participaron en sus experimentos. Creemos que es importante tener en cuenta todos estos conceptos al desarrollar nuevas soluciones.

Pregunta y Respuesta 3.  

¿Qué elementos del juego se tienen en cuenta al utilizar la gamificación o los juegos serios en la educación de personas dentro del Trastorno del Espectro Autista?

Varios de los estudios identificados describieron el uso del aprendizaje basado en juegos (en su mayoría juegos serios), pero no especificaron ni proporcionaron detalles sobre los elementos de los juegos que se utilizaron. Sin embargo, un número significativo de estudios presentó explícitamente algunos elementos del juego que permiten que estos sistemas sean más atractivos y atractivos para los usuarios. EnCuadro A3(disponible en el Apéndice A ), podemos ver los elementos del juego utilizados en los estudios, donde los elementos más frecuentes fueron puntos, niveles y recompensas. En la Sección 2.5se presentan breves definiciones de los elementos del juego, tal como las presenta Werbach [ 10 ] .

Por ejemplo, Vallefuoco et al. [ 49 ] analizó un juego serio que se enfocaba en mejorar las habilidades matemáticas en niños autistas y para el cual uno de los elementos principales era la retroalimentación. Asimismo, Sorce et al. [18 ] utilizó avatares en una aplicación con Kinect para fomentar el interés de los participantes autistas en representaciones digitales de obras de arte, pinturas y esculturas. Además, Romero [ 36 ] llevó a cabo una intervención informática con recompensas y puntos intrínsecos para enseñar el reconocimiento de emociones. Del mismo modo, Chen et al. [ 52] diseñó y desarrolló un juego de computadora con puntos y recompensas para desarrollar y evaluar habilidades emocionales y habilidades de comprensión conceptual (como reconocer frutas) en niños dentro del trastorno del espectro autista. Además, Harrold et al. [53] añadido a los conceptos descritos anteriormente mediante el uso de niveles en CopyMe, un juego serio para iPad, que proporciona a los niños autistas un medio para aprender las emociones a través de la observación y la mímica. Del mismo modo, Sturm et al. [ 42 ] utilizó historias además de recompensas, puntos y niveles en un juego con tecnología Kinect que tiene como objetivo promover el reconocimiento de emociones y fomentar la colaboración entre personas autistas y sus compañeros. Finalmente, Boyd et al. [ 38] describió el uso de Zody, como una aplicación de asistencia colaborativa, para enseñar relaciones sociales a niños autistas mediante el uso de colaboración, puntos, niveles y recompensas.

La mayoría de los estudios considerados en esta revisión no identificaron explícitamente qué elementos del juego utilizaron en el desarrollo de sus soluciones. Incluso cuando lo hicieron, no dieron suficientes detalles sobre la efectividad de los elementos específicos del juego. Aunque algunos autores afirmaron que sus usuarios estaban más comprometidos con las soluciones que proponían, no proporcionaron evidencia empírica para respaldar tales afirmaciones.

5. Conclusiones y labor futura

Nuestra revisión sistemática de la literatura se centra en analizar el impacto de la tecnología en las personas dentro del trastorno del espectro autista con base en investigaciones publicadas durante los últimos 10 años y disponibles en las bases de datos científicas relevantes. El análisis muestra un aumento en los artículos publicados sobre este tema a lo largo de los años, lo que indica un creciente interés por la investigación en el área. Curiosamente, el mayor porcentaje de los trabajos presentados son estudios de casos (74%). Los estudios se clasificaron en cuatro categorías: habilidades conceptuales, habilidades prácticas, habilidades sociales y habilidades generales. Predominan los estudios que se centran en Habilidades Sociales (36,17%).

En cuanto a PR1, observamos que las nuevas investigaciones se han centrado en apoyar a los niños autistas mediante el uso de tecnologías como la realidad virtual, la realidad aumentada, los agentes virtuales, los sensores y la geolocalización a través de juegos educativos. Estos estudios enfatizan la enseñanza de diferentes habilidades a personas autistas en contextos educativos, con un mayor porcentaje de estudios centrados en Habilidades Sociales (36,17%) que en Habilidades Conceptuales (25,53%) o Prácticas (8,51%), lo que evidencia la necesidad de más investigación. y desarrollo de nuevas soluciones para la enseñanza de temas tan importantes. Explorar estas alternativas y ampliar las soluciones tecnológicas para enseñar habilidades a las personas autistas parecen ser temas de investigación prometedores.

Los resultados relacionados con PR2 muestran que varios estudios mencionan que aspectos como la experiencia de usuario, la usabilidad y la accesibilidad son cruciales a la hora de trabajar con personas autistas. Sin embargo, estos aspectos generalmente no se consideran ni se validan en detalle. Aunque el uso de nuevas tecnologías, como la exploración EEG y el seguimiento ocular en [ 27 ], para evaluar la usabilidad de sus sistemas es realmente interesante, los estudios han demostrado que la actividad cerebral puede estar correlacionada negativamente con el cuestionario de TEA [ 54 ] y puede ser más débil para las personas autistas cuando observan las acciones de otras personas [ 55]. Los estudios futuros deben tener cuidado con el uso de tales enfoques tecnológicos, ya que la actividad cerebral puede ser engañosa cuando se trabaja con personas autistas, especialmente en tareas que requieren reconocer emociones a partir depresiones o movimientos faciales. Creemos que la experiencia del usuario es importante y que los estudios futuros deben considerar pruebas de accesibilidad y usabilidad para asegurar experiencias positivas y comodidad con el uso de sus soluciones, ya que faltan investigaciones que apliquen estos conceptos correctamente y que brinden detalles sobre los grupos de usuarios. que participan en las intervenciones.

Con respecto a PR3, hemos observado en la literatura que los elementos del juego son una buena manera de involucrar a los usuarios con el aprendizaje y mejorar la efectividad de los enfoques de enseñanza para las personas autistas, pero nuestros hallazgos muestran que hay una falta de evidencia sobre el efecto del uso. de elementos de juego en gamificación, e-learning y soluciones de juego serios. Creemos que los estudios futuros deberían considerar y validar el uso de elementos del juego. Werbach [10 ] destacó que los elementos del juego son efectivos, tienen una relación positiva con el compromiso de los usuarios y han sido ampliamente utilizados con resultados prometedores.

Creemos que el uso de tecnologías junto con elementos de juego adecuados, la experiencia del usuario, el diseño y evaluación de la accesibilidad son temas de investigación prometedores relacionados con la enseñanza de personas autistas.

Contribuciones de autor

Conceptualización, KV; metodología, KV y CR; validación, KV, CR, DQ y EJ; análisis formal, KV y CR; investigación, KV; recursos, KV y EJ; redacción: preparación del borrador original, KV; redacción: revisión y edición, CR, DQ y EJ; visualización, KV; supervisión, CR

Fondos

Katherine Valencia es beneficiaria de la Beca de Doctorado CONICYT en Chile 2019, número: 21191170.

Conflictos de interés

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.

Información del artículo

Sensores (Basilea). 2019 Oct; 19 (20): 4485.

Publicado en línea el 16 de octubre de 2019 doi:  10.3390 / s19204485

PMCID: PMC6832622

PMID: 31623200

Katherine Valencia , * Cristian Rusu , * Daniela Quiñonesy  Erick Jamet

Escuela de Ingeniería en Computación, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso 2340000, Chile; lc.vcup@senoniuq.aleinad (DQ); moc.liamg@temaj.kcire (EJ)

* Correspondencia: moc.liamg@52aicnelavenirehtak(KV); lc.vcup@usur.naitsirc (CR); Tel .: + 56-942-954-648 (KV); + 56-988-244-506 (CR)

Recibido el 4 de septiembre de 2019; Aceptado el 11 de octubre de 2019.

Copyright © 2019 por los autores.

Licenciatario MDPI, Basilea, Suiza. Este artículo es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos y condiciones de la licencia Creative Commons Attribution (CC BY) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

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Los artículos de Sensors (Basilea, Suiza) se proporcionan aquí por cortesía del Instituto Multidisciplinario de Publicaciones Digitales (MDPI)

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Original https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6832622/#!po=96.4286
Traducción @Marisol Picón | @Neurodiverletras Âû