自闭症儿童在线评估系统及应用研究*

陈靓影 王 璇 王广帅,2

自闭症儿童在线评估系统及应用研究*

陈靓影1王 璇1王广帅1,2[通讯作者]

（1．华中师范大学 国家数字化学习工程技术研究中心，湖北武汉 430079；2．武汉大学 国家多媒体软件工程技术研究中心，湖北武汉 430072）

早期评估是自闭症儿童接受教育干预的重要前提，而传统评估方法存在对专业人员要求高、受主观性影响较大的问题，不易普及，导致自闭症儿童的诊断延迟。对此，文章提出融合传统量表和计算机游戏的自闭症儿童在线评估方法，依据相关理论和标准化量表，设计五大能力维度的计算机游戏评估项目，构建星未来儿童在线评估系统，并在医院和特殊教育机构展开应用研究，结果表明：计算机游戏被大多数儿童接受，能有效区分典型发展和具有自闭症倾向的儿童，是一种可行的评估方法。文章的研究成果可为制定个性化干预计划提供支持，以推动自闭症儿童规模化早期筛查的开展。

自闭症；在线评估；计算机游戏

引言

自闭症谱系障碍（Autism Spectrum Disorders，ASD）简称自闭症，是一种以社会交往障碍、语言交流障碍、兴趣狭窄以及刻板重复的行为方式为核心症状的广泛性神经发育障碍[1]。近年来，自闭症发病率呈持续上升趋势。2021年，美国疾病控制中心最新的发布数据显示，美国儿童自闭症发病率已达1:44[2]；国内尚未进行过自闭症人口普查，但据部分地区调研数据及我国人口基数推测，全国自闭症人群超过1000万，其中14岁以下儿童有200万，且正以每年近20万的数字递增[3]，给儿童、家庭、社会带来了沉重的负担。

然而，自闭症的病因尚不清楚，也没有特效药物可以治愈，因此早期干预是改善自闭症不良预后的重要手段[4]。自闭症儿童需要及时接受评估和诊断，以尽早获取相应的干预资源，但现实中，诊断延迟仍是一个亟待解决的公共问题：一方面，部分家长对于自闭症的认识不足，易忽视儿童早期的症状表现，进而错过黄金干预年龄；另一方面，传统评估主要以问卷量表和半结构化测量为主[5]，评测时间需要数小时，依赖临床医师的专业经验，而专业人员和医疗资源的匮乏使很多儿童难以获得及时的早期评估。为此，本研究提出一种融合传统量表和计算机游戏的自闭症儿童在线评估方法，并研发了星未来儿童在线评估系统，在医院、特殊教育机构等环境下展开应用研究，初步探讨该在线评估方法的可行性与有效性，以期能解决传统评估方法对专业人员要求高、受主观性影响较大的问题，为自闭症儿童评估提供一条新途径，推动规模化早期筛查的开展。

一 研究现状

1 传统评估研究现状

自闭症由多重因素导致，临床上的评估主要基于监护人对自闭症儿童的行为描述或临床医师对儿童的观察结果。但目前主流的评估工具均为国外引进，在国内应用时，评估结果常存在偏差，如李洪成等[6]使用孤独症谱系商（Autism-Spectrum Quotient，AQ）儿童中文版对225名自闭症儿童及正常儿童进行评估，借助ROC曲线，发现取72.5分为界限阈值时，该量表的分类效能最佳，这与原表作者提出的76分存在差异；韦秋宏等[7]也用类似的方法以2571名儿童为对象，提出自闭症行为量表（Autism Behavior Checklist，ABC）的最佳阈值为47.5分，同样与原表设定的67分存在较大差异。

另外，这些传统评估工具在线下应用中还面临所需专业人员不足及量表评估固有的主观性问题，如骆名进等[8]在基于社区开展自闭症筛查评估的过程中发现，医院评估虽专业性强，但人员不足、成本高，无法提供规模化评估服务；基于社区的筛查评估虽覆盖面广，但专业度低，常被家长误解。和雯婷等[9]也表示量表或问卷的评估结果受填写人的文化水平和理解能力影响较大，在国内，不少儿童由祖辈照养，对于题目的理解不足会直接导致评估结果的不准确性。

2 在线评估研究现状

近年来，传统的医疗服务模式因疫情受到影响，而线上门诊、远程医疗等形式具有跨地域连通性和跨时空交互性等特点，在优化医疗资源配置方面表现出巨大潜力[10]，得到了国家的政策指导和大力发展[11]。国外已有不少学者借助计算机、信息、通讯等技术开展一系列研究，发展出多种不同形式的远程评估方法，如Reese等[12][13]通过视频会议由医生指导父母实施评估活动，医生远程观察并进行诊断，结果表明在传统面对面和视频会议条件下，评估结果没有显著性差异；Smith等[14]也提出一种自然观察诊断评估（Naturalistic Observation Diagnostic Assessment，NODA）方法，家长分别在家庭用餐、儿童和他人玩耍、儿童独自玩耍以及家长比较担忧的某个场景下录制10分钟的儿童表现视频并上传，由专业的临床医师后台查看评估，其结果也与传统现场评估达到了较高的一致性；Bishop等[15]则基于ADI-R开发了自闭症症状访谈（Autism Symptom Interview，ASI），其结果在289名儿童中表现出良好的内部一致性和重测信度，该访谈只需15～20分钟，且采访人员不需要提前接受过多培训，对专业人员要求较低。

以上研究为自闭症儿童评估提供了时空上的便利，有利于自闭症儿童及早获得评估、诊断和干预，但其主要是将传统的面对面评估通过在线会议、视频分析等方式在线化，没有从实质上解决专业人员不足的问题，不具有普及性，电话访谈或网络问卷仍然基于家长对儿童表现的描述和评价，易受到家长已有经验和对儿童期望的影响，评估结果并不准确。

二 自闭症儿童在线评估系统设计

针对传统评估工具及现有在线评估方法存在的问题，本研究依据自闭症相关理论，针对感觉、社交、运动、语言、自我照顾五大能力维度设计了相应的计算机游戏评估项目，并开发星未来儿童在线评估系统，通过问卷访谈获取医师、教师等专业人士的建议，确保系统的可用性。

1 理论基础

（1）自闭症相关理论

自闭症的病因尚无定论，但已有一些相关理论可以解释自闭症患者在认知和社会交往方面表现异常的原因。其中，比较重要的理论是心理理论、执行功能、弱中央统合及眼睛回避理论等。心理理论（Theory of Mind，ToM）认为自闭症儿童在推测他人信念、愿望、意图、情绪等能力方面低于普通儿童，造成了自闭症儿童在语言交流和社会交往上的障碍[16]；执行功能（Executive Function，EF）是负责控制高水平活动的过程，包括计划、抑制、控制等，自闭症患者的执行功能缺陷可能导致其重复刻板的行为[17]；弱中央统合（Weak Central Coherence，WCC）认为自闭症患者信息加工是对局部意义的提取，难以将细节整合成有意义的整体，这导致自闭症患者认知风格的差异[18]；眼睛回避（Eye Avoidance，EA）理论认为自闭症患者会回避他人眼睛的直视，干扰其对他人面孔的加工能力，进而阻碍其提取身份、表情、意图等信息，加重了社交困难[19]。这些理论从不同侧面解释了自闭症儿童在认知和社会交往方面表现异常的内在原因，为本研究的游戏评估项目设计提供了依据。

（2）评估框架

自闭症的诊断主要依据美国精神医学学会发布的《精神障碍诊断与统计手册（第五版）》（），其主要从两方面对自闭症进行定义：①社会交流和社会交往缺陷；②行为、兴趣或活动内容形式的狭隘、重复。现有的评估工具多从这两大核心症状出发，从更加多元的角度对自闭症患者进行评估，以实现更好的识别效果。本研究综合考虑适用年龄、本土化、便捷性等因素，选择国内使用较为广泛的自闭症行为量表作为传统评估工具。该量表由美国Krug等[20]编制，并由杨晓玲等[21]引进和汉化，耗时短，快捷、方便、经济，无须专业人员参与，适用于普及性筛查。ABC量表包括57个项目，从感觉、社交、运动、语言、自我照顾五个维度对儿童进行综合评估，以总分判断是否为自闭症患者。本研究同样以此作为在线评估框架，分别设计具有针对性的计算机游戏，对儿童的五大维度能力进行评估。

2 游戏评估项目设计

计算机游戏是自闭症儿童评估的新思路，相关研究发现，自闭症儿童不善与人交往，但易被电子产品吸引，并且注意力集中时间更长[22][23]。同时，计算机游戏具有安全、有趣、便携、客观等特点[24]，可以在医院、学校、家庭等环境下使用，适合规模化筛查。由此，本研究充分考虑自闭症儿童特点及核心症状，依据自闭症相关理论，针对ABC量表五大能力维度设计五大类计算机游戏评估项目。经初步测试且和专业医师讨论后，考虑到时间和儿童实际完成情况，本研究在五大领域能力维度各保留2个游戏，共计10个计算机游戏评估项目，计算机评估游戏简介如表1所示。

表1 计算机评估游戏简介

3 系统功能介绍

星未来儿童在线评估系统基于跨平台的QT开发框架，可在不同系统的设备上进行迁移和部署，利于普及；用户数据存储于后端服务器的数据库中，研究人员可以远程查看。系统主要功能包括量表评估、游戏评估及评估报告三大模块，具体如下：

（1）量表评估模块

量表评估模块提供ABC量表的填写功能，由熟悉儿童的家长或其他人员填写，系统会自动计算和上传各维度得分及总分，并给出评估结果。为帮助家长理解相应题项，尽可能避免由于理解困难而导致的主观误差，该模块为每一题项添加了图示化介绍，采用卡通漫画生动地表现题项中所描述的行为，如重复转圈、目光回避等，量表评估界面如图1（a）所示。

（2）游戏评估模块

游戏评估模块提供依据自闭症相关理论设计的游戏评估项目，该模块基于ABC量表五大能力维度分为5个子菜单，每个菜单下各包括2个游戏，菜单界面如图1（b）所示。在每个游戏内，左部区域为游戏窗口，展示具体的评估游戏内容；右部功能区显示游戏时间、得分、评级以及控制按钮，部分评估游戏可以根据儿童实际年龄调整难度，评估界面如图1（c）所示。每个游戏完成后会自动上传数据，若未正常结束游戏，则会记为0分，这代表该儿童的基础能力可能还不足以进行该游戏。每个评估游戏项目耗时约2分钟，为保证结果的可靠性，系统规定至少在每个维度下各完成一个游戏才能正常生成评估报告，同时建议儿童及家长完成所有项目。

（3）评估报告模块

评估报告模块负责展示儿童的量表及游戏评估结果，界面如图1（d）所示。其中，条形图和表格分别展示儿童的ABC量表及各游戏得分。根据游戏得分和时间，系统自动为儿童进行能力评级，并为各能力维度的量表得分和游戏结果添加不同权重，融合得到儿童能力评估的实际分数，以减少家长的主观影响。下方的雷达图可清晰地显示儿童各个维度实际能力之间的差异，在界面左下角点击打印报告按钮可生成包含所有评估内容的PDF文件，供家长和相关人员参考。

图1 星未来儿童在线评估系统功能界面

初次使用星未来儿童在线评估系统前，家长需填写儿童信息进行账号注册，儿童的所有数据与该账号绑定，可随时重新登陆查看历史数据或再次评估。具有管理员权限的人员可在服务器后端查看所有儿童的相关信息，并且对儿童隐私信息进行脱敏加密。

4 系统可用性分析

系统可用性会影响用户体验及系统推广，进而影响其在自闭症群体中的普及，因此应受到重视。本研究使用系统可用性量表（System Usability Scale，SUS）[25]快速了解相关用户对本系统的使用感受，并通过访谈获取家长和医师的专业建议。本研究中共有8名对象参与预评估测试并完成了相关问卷和访谈，包括3名具有多年临床评估经验的医师、3名特殊教育机构的一线教师以及2名具有自闭症相关背景的医学和教育学专业研究生，系统可用性量表得分如表2所示。

表2 系统可用性量表得分

SUS量表的得分表明该系统的用户反映基本良好，均值达到75.31，属于中上评价。但评价者的得分差异也表明该系统有需要改进的地方。其中，评价较低的项目为“我认为我需要技术人员的支持才能使用该系统”以及“我发现这个系统使用起来不够流畅”，这主要是因为系统研发初期存在功能性、操作性的不足，同时医师和一线教师习惯于传统的评估方式，对于计算机游戏不够熟悉，在初次使用时需要一定的帮助。事后访谈中，除系统本身的功能和操作外，各位医师和教师也为游戏评估提供了宝贵的建议，如自闭症儿童易受外部干扰，应去除画面中的多余元素，如与评估内容无关的背景图片和背景音乐；游戏难度调整过于单一，除增加题项和干扰项数目外，可以从元素空间距离、移动速度等角度调整难度。根据各位医师和教师的建议，本研究团队对系统进行更新和改进，为后续研究做了充分的准备。

三 应用与分析

1 应用过程

为验证星未来儿童在线评估系统的可用性以及游戏化在线评估的可行性和有效性，本研究团队联系相关机构，招募具有自闭症评估意向的家庭进行实验。评估实验在两所医院的儿科部门及两所特殊教育机构展开，评估环境及过程示例如图2所示，所有医院和特殊教育机构都提供了一个环境安静的评估室，无外部干扰，由本研究团队提供具有触控功能的台式一体机。

图2 评估环境及过程示例

评估过程共有四个环节：①熟悉系统和环境，由工作人员向家长介绍该系统和注意事项，同时让儿童自由操作电脑或平板，减轻其由陌生环境引起的紧张和恐慌等情绪；②量表评估，为避免儿童游戏表现对家长主观判断的影响，先由家长注册账号并根据儿童实际情况填写问卷，工作人员在必要时进行指导；③游戏评估，由家长引导儿童独立完成游戏评估项目，仅在必要时给予一定的辅助和指示；④生成结果，供家长和相关人员参考。

评估实验持续4个月，自2021年7月～10月期间，医院和特殊教育机构安排专门人员为具有自闭症评估意向的家庭提供服务和指导，所有家长均事先了解该实验项目并签署知情同意书。但受限于门诊工作时间安排，医院仅在周一和周五下午提供该服务，这影响了最终的使用人次。评估结束后，本研究从后台获取所有数据，采用Excel、SPSS等工具进行整理分析。

2 参与对象

本研究的儿童信息及评估数据统一保存在后台数据库，筛除系统开发及实验过程中的测试数据和少数评估过程不完整的样本，如仅有量表或游戏数据，最终保留33名儿童的完整数据，参与对象的基本信息如表3所示。

表3 参与对象的基本信息

在33名保留样本中，男生有26人（占比78.8%），女生有7人（占比21.2%），这是由于自闭症的发生存在性别差异，男生显著高于女生[26]；同时，在自闭症干预领域，多数综合干预模式都强调了早期干预的重要性[27]，因此本研究将儿童分为低龄组（年龄≤4，共17人）和高龄组（年龄＞4，共16人），以探讨本系统在不同年龄段的适用性。

3 数据分析和讨论

（1）游戏评估项目完成度分析

游戏评估项目的完成度可以侧面反映系统的可用性以及在线评估的可行性，本研究按照儿童年龄组别及评估能力维度进行分类，统计儿童在计算机游戏评估项目中的完成度，结果如表4所示。

表4 计算机游戏评估项目的完成度

统计结果显示，整体而言，所有参与对象游戏评估项目的完成度较高，达到95.8%。事后访谈中，医师和家长也表示儿童很容易被计算机游戏吸引，参与积极性较高，这说明星未来儿童评估系统的游戏可以被大多数儿童接受和使用，通过计算机游戏进行评估是可行的。从年龄角度分析，低龄组儿童的平均完成度为92.8%，低于高龄组的98.8%，这是由于儿童发展存在个体差异，低龄组儿童在各能力维度上相对高龄组儿童较弱，故无法参与游戏评估项目的概率也较大。从能力维度分析，社交、语言、自我照顾维度的游戏评估项目完成度较低，这可能是因为相比于基本的感觉和运动能力，儿童的社交、语言和自我照顾能力属于高级能力，发展较晚，尤其体现在语言能力的游戏评估项目上，完成度最低。美国儿科学会制定了考察表达性语言行为的指南，指出儿童应在24个月之前产生他们的第一个单词组合[28]，这表明儿童在两岁之后才开始逐渐发展语言理解和表达能力，因而低龄组儿童难以参与语言能力的游戏评估项目。

（2）游戏及量表评估结果分析

本系统共有5类计10项评估游戏，但每项游戏最高分值不同。为保证数据的统一性，本研究以儿童每项游戏的实际得分和最高分值的比值（得分率）作为分析指标，遵循以下规则：某个能力维度内，若儿童仅完成单个游戏，则保留该游戏得分率；若同时完成两个游戏，则计算两个游戏得分率的平均值作为该能力维度的游戏评估最终结果。得分率越高，游戏表现越好。同时，根据ABC量表结果，以31分作为分界点，将参与对象分为典型发展组（=13）和疑似自闭症组（=20），对各能力维度的游戏评估结果进行独立样本T检验，均满足方差齐性，如表5所示。T检验结果表明，典型发展组儿童和疑似自闭症组儿童在感觉能力（t=4.987，＜0.001）、社交能力（t=3.737，=0.001）、运动能力（t=2.699，=0.011）、语言能力（t=2.773，=0.009）的计算机游戏评估结果上均存在显著差异，且在所有能力维度上，典型发展组儿童平均得分率均高于疑似自闭症组儿童。这说明，计算机评估游戏可以区分典型发展儿童和具有自闭症倾向的儿童，是一种有效的评估方法。

表5 典型发展组和疑似自闭症组各能力维度游戏结果T检验分析

注：*＜0.05，**＜0.01。

量表分数和游戏评估结果均为定量数据，量表分数越高，表明自闭症倾向越大；游戏得分率越高，表明自闭症倾向越小。为更直观地比较传统量表和游戏的评估结果，本研究计算了各能力维度的游戏失分率，并使用Kendall W协调系数对量表分数及游戏失分率进行一致性检验，如表6所示。结果表明，ABC量表总分与游戏平均失分率具有很高的一致性（W＞0.85，=0.008），在感觉能力和社交能力维度上，量表因子分数和对应的游戏评估结果也具有较高的一致性，这说明计算机游戏结果可以正确地反映了传统量表评估结果，为其补充更多了客观真实的量化数据，并进一步为后续个性化干预提供支持。但在运动能力、语言能力、自我照顾能力维度，两种评估方法不具有显著一致性，这可能是由于受限于评估手段，ABC量表和游戏评估项目在各能力维度上的评估倾向有所不同导致的，如在运动能力维度，ABC量表侧重于评估儿童是否存在旋转、磕头等重复的刻板行为，捏蚂蚁和接水果两项计算机游戏则主要测量儿童的精细动作能力发展水平，后续的研究可以结合动作建模等工智能技术，设计更有效的游戏评估项目。

表6 量表得分和游戏评估结果Kendall W检验

注：*＜0.05，**＜0.01。

四 结语

早期评估可使自闭症儿童及时接受教育干预，有效改善不良预后。本研究基于自闭症相关理论设计五大维度计算机游戏评估项目，并结合自闭症行为量表研发了星未来儿童在线评估系统，其在医院和特殊教育机构开展的应用研究结果表明，计算机游戏评估项目整体完成度高，能被大多数儿童接受，是一种可行的评估方法；计算机游戏评估结果在典型发展儿童和具有自闭症倾向的儿童之间存在显著性差异，是一种有效的评估方法。该方法在很大程度上解决了传统评估人力资源不足以及量表评估主观性强的问题，有利于自闭症儿童早期评估的普及。但本研究提出的在线评估方法仍在探索阶段，还存在一些不足和局限，主要表现为：首先，低龄儿童参与度不高，这主要是由于低龄儿童能力发展不足，无法理解或完成评估项目，后续研究将充分考虑儿童发展规律，分层次设计相应的计算机游戏评估项目；其次，在部分能力维度上，游戏评估结果和传统评估结果一致性不高，这主要是受限于评估手段，两种评估侧重点不同，后续将借助动作建模、语音识别等技术对儿童的行为特征、表达能力等进行评估，实现在线评估的多元化；最后，样本数据较少，后续将扩充样本量，并基于机器学习算法建立分类模型，确立在线评估的筛查标准。

[1]陈顺森,白学军,张日昇.自闭症谱系障碍的症状、诊断与干预[J].心理科学进展,2011,(1):60-72.

[2]Maenner M J, Shaw K A, Bakian A V, et al. Prevalence and characteristics of autism spectrum disorder among children aged 8 years—autism and developmental disabilities monitoring network, 11 sites, United States, 2018[J]. MMWR Surveillance Summaries, 2021,(11):1-16.

[3]五彩鹿自闭症研究所.中国自闭症教育康复行业发展状况报告(Ⅲ)[M].天津:天津教育出版社,2019:28-30.

[4]Dahiya A V, DeLucia E, McDonnell C G, et al. A systematic review of technological approaches for autism spectrum disorder assessment in children: Implications for the COVID-19 pandemic[J]. Research in Developmental Disabilities, 2021,109:103852.

[5]赵丽琴.自闭症谱系障碍儿童的早期筛查与诊断[J].中国特殊教育,2014,(2):49-55.

[6]李洪成,刘靖,贾美香,等.孤独症谱系商儿童版-中文版的效度和信度[J].中国心理卫生杂志,2018,(12):1000-1005.

[7]韦秋宏,谢小芬,戴婧婧,等.孤独症筛查量表在早期识别孤独症谱系障碍中的临床价值[J].中国当代儿科杂志,2021,(4):343-349.

[8]骆名进,宋海东,刘健.基于社区开展家长自评式孤独症早期筛查研究[J].中国全科医学,2020,(17):2219-2222.

[9]和雯婷,张越,吕军.上海市某区儿童孤独症早期筛查工作的质性研究[J].医学与社会,2020,(2):101-103、116.

[10]顾海,奉子岚,吴迪,等.我国远程医疗研究现状及趋势——基于CiteSpace的文献量化分析[J].信息资源管理学报,2020,(4):119-129.

[11]姚侃敏,潘自来,张宁芳,等.“互联网+”时代远程影像会诊运营模式探讨[J].中国医学计算机成像杂志,2021,(4):369-372.

[12]Reese R M, Jamison R, Wendland M, et al. Evaluating interactive videoconferencing for assessing symptoms of autism[J]. Telemedicine and e-Health, 2013,(9):671-677.

[13]Reese R M, Jamison T R, Braun M, et al. Brief report: Use of interactive television in identifying autism in young children: Methodology and preliminary data[J]. Journal of Autism and Developmental Disorders, 2015,(5):1474-1482.

[14]Smith C J, Rozga A, Matthews N, et al. Investigating the accuracy of a novel telehealth diagnostic approach for autism spectrum disorder[J]. Psychological Assessment, 2017,(3):245-252.

[15]Bishop S L, Huerta M, Gotham K, et al. The autism symptom interview, school-age: A brief telephone interview to identify autism spectrum disorders in 5-to-12-year-old children[J]. Autism Research, 2017,(1):78-88.

[16]秦铭培,任桂琴,杜增敏,等.自闭症谱系障碍者心理理论的研究进展[J].中国特殊教育,2020,(2):49-56.

[17]兰继军,陈晶晶.孤独症儿童心理理论与执行功能的关系研究[J].现代特殊教育,2017,(13):46-49.

[18]郑玉玮,王盛华,崔磊.自闭症谱系障碍的理论阐释、神经机制及干预进展[J].济南大学学报(自然科学版),2017,(5):452-458.

[19]Tanaka J W, Sung A. The “eye avoidance” hypothesis of autism face processing[J]. Journal of Autism and Developmental Disorders, 2016,(5):1538-1552.

[20]Krug D A, Arick J, Almond P. Behavior checklist for identifying severely handicapped individuals with high levels of autistic behavior[J]. Journal of Child Psychology and Psychiatry and Allied Disciplines, 1980,(21):221-229.

[21]杨晓玲,黄悦勤,贾美香,等.孤独症行为量表试测报告[J].中国心理卫生杂志,1993,(6):275、279-280.

[22]Bernardini S, Porayska-Pomsta K, Smith T J. ECHOES: An intelligent serious game for fostering social communication in children with autism[J]. Information Sciences, 2014,264:41-60.

[23]Chen J, Wang G, Zhang K, et al. A pilot study on evaluating children with autism spectrum disorder using computer games[J]. Computers in Human Behavior, 2019,90:204-214.

[24]蔡淑莹.计算机辅助的特殊儿童评估系统设计与实证研究[D].武汉:华中师范大学,2016:13.

[25]Bangor A, Kortum P, Miller J. Determining what individual SUS scores mean: Adding an adjective rating scale[J]. Journal of Usability Studies, 2009,(3):114-123.

[26]戴琼,徐海青,汪鸿,等.2000-2016年中国儿童孤独症谱系障碍患病率Meta分析[J].中国儿童保健杂志,2017,(12):1243-1246.

[27]卢晓洁,田琳,张婕,等.美国自闭症综合干预模式概述及其发展趋势[J].中国特殊教育,2021,(10):44-51.

[28]刘玉娟.0-3岁儿童语言和言语障碍的早期诊断与干预[J].中国特殊教育,2018,(9):53-57、71.

Research on the Application of Online Evaluation System for Children with Autism

CHEN Jing-ying1WANG Xuan1WANG Guang-shuai1,2[Corresponding Author]

Early evaluation is an essential prerequisite for educational interventions for children with autism. However, traditional evaluation methods have high demands on professionals and are greatly affected by subjectivity, which is not easy to popularize and results in delayed diagnosis of children with autism. Therefore, this paper proposed an online evaluation method for children with autism that integrated traditional checklists and computer games. According to relevant theories and standardized checklists, computer game evaluation projects with five ability dimensions were designed. An online evaluation system for future children was constructed, and its application research was conducted in hospitals and special education institutions. The results showed that the computer games were accepted by most children and could effectively distinguish between children with typical development and autism tendency, which were feasible evaluation methods. The results of this paper can support the development of personalized intervention plans and promote large-scale early screening of children with autism.

autism; online evaluation; computer games

G40-057

A

1009—8097（2023）02—0089—10

10.3969/j.issn.1009-8097.2023.02.010

本文为国家自然科学基金面上项目“孤独症儿童个性化智能干预与精细评估”（项目编号：61977027）、国家自然科学基金青年项目“自闭症谱系障碍儿童个别教育计划智能推荐与自适应干预”（项目编号：62107031）、教育部人文社会科学项目“基于虚拟现实技术的孤独症儿童自适应多源反馈社交干预方法研究”（项目编号：22YJAZH065）的阶段性研究成果。

陈靓影，教授，博士，研究方向为教育信息技术、特殊儿童教育、人机交互、机器学习等，邮箱为chenjy@mail.ccnu.edu.cn。

2022年8月25日

编辑：小时