Serwis Naukowy UWSerwis Naukowy UWSerwis Naukowy UW
  • HUMANISTYCZNE
  • SPOŁECZNE
  • ŚCISŁE i PRZYRODNICZE
  • Wykorzystanie treści
Serwis Naukowy UWSerwis Naukowy UW
  • HUMANISTYCZNE
  • SPOŁECZNE
  • ŚCISŁE i PRZYRODNICZE
  • Wykorzystanie treści
Obserwuj nas
Copyright © 2024 Uniwersytet Warszawski
Serwis Naukowy UW > Artykuły > społeczne > psychologia > Oto jak osoba w spektrum widzi świat. Sztuczna inteligencja pomaga zrozumieć autyzm 
psychologia

Oto jak osoba w spektrum widzi świat. Sztuczna inteligencja pomaga zrozumieć autyzm 

Jak osoby w spektrum autyzmu (ASD) opowiadają historie? Aby odpowiedzieć na to pytanie, naukowcy z Uniwersytetu Warszawskiego przeanalizowali setki wypracowań przy użyciu sztucznej inteligencji. Wyniki mogą pomóc w lepszym zrozumieniu specyfiki komunikacji osób z ASD oraz wspomóc proces diagnostyczny.

12/03/2025
artificial-intelligence-4694502_1280-fot-geralt-pixabay-jasniej
Sztuczna inteligencja może wspomóc diagnozę i edukację osób w spektrum autyzmu. Fot. Geralt/Pixabay
Udostępnij

Spektrum autyzmu – co to właściwie oznacza? 

Autyzm to całościowe zaburzenie rozwoju, które wpływa na sposób, w jaki dana osoba postrzega świat i komunikuje się z innymi. Szacuje się, że obecnie na świecie w spektrum autyzmu żyje około 1% całej populacji, choć liczba ta może być jeszcze wyższa. Osoby z ASD mogą mieć trudności w interpretacji emocji, rozumieniu metafor czy prowadzeniu rozmów. Jak to przekłada się na ich sposób opowiadania historii?

Na to pytanie postanowili odpowiedzieć badacze z Uniwersytetu Warszawskiego (dr Izabela Chojnicka z AutismLab działającym na Wydziale Psychologii UW) i Instytutu Podstaw Informatyki PAN (dr Aleksander Wawer). W ramach swoich badań przeanalizowali setki prac pisemnych ósmoklasistów, by zidentyfikować specyfikę narracji tworzonych przez osoby w spektrum autyzmu.

Sztuczna inteligencja w służbie nauki 

Aby zrozumieć różnice w narracjach osób z ASD i ich rówieśników z populacji ogólnej, naukowcy wykorzystali zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) – to dziedzina zajmująca się analizą i interpretacją języka ludzkiego przez specjalnie wytrenowaną w tym celu sztuczną inteligencję – oraz metod uczenia głębokiego. 

W pierwszym badaniu przeanalizowano 333 wypracowania egzaminacyjne – 195 autorstwa uczniów w spektrum autyzmu i 138 napisanych przez ich kolegów i koleżanki z populacji ogólnej. Badacze zastosowali lingwistyczne instrumenty badawcze, takie jak model LCM, który pozwala ocenić poziom abstrakcji w narracjach, oraz indeks Gunning Fog umożliwiający zmierzenie przystępności językowej tekstów. Dodatkowo uwzględniono emocjonalne nasycenie wypowiedzi – analizując, jak często w tekstach pojawiają się słowa o pozytywnym i negatywnym wydźwięku emocjonalnym – oraz długość tekstów.

Mniej emocji, więcej konkretów 

Badania ujawniły, że osoby z ASD częściej używały języka dosłownego, a rzadziej słów o pozytywnym wydźwięku emocjonalnym oraz czasowników opisujących stany emocjonalne i poznawcze. Ich opowieści koncentrowały się raczej faktach i działaniach niż na przeżyciach bohaterów opowiadań. Inaczej jest w przypadku neurotypowych uczniów, którzy częściej włączają do swoich tekstów refleksje i emocje opisywanych postaci. Co ciekawe, choć osoby w spektrum autyzmu rzadziej używają słów o pozytywnym wydźwięku, to ogólna liczba słów o negatywnym zabarwieniu była porównywalna w obu grupach.

Co więcej, pomimo że narracje osób z ASD są zazwyczaj krótsze, okazało się, że charakteryzuje je większa złożoność językowa, definiowana jako posługiwanie się dłuższymi słowami w wypracowaniach. Nauczyciele oceniający prace według standardowych kryteriów nie zarejestrowali istotnych różnic w kompetencjach pisarskich obu grup. To pokazuje, że tradycyjne metody oceniania mogą nie wychwytywać subtelnych różnic w narracji osób w spektrum.

Sztuczna inteligencja nowym narzędziem diagnostycznym? 

Wyniki badań mają nie tylko znaczenie dla rozwoju wiedzy, ale również znajdą zastosowanie w praktyce. Komputerowa analiza narracji może pomóc w tworzeniu nowych metod diagnostycznych. 

– Dziś w badaniach spektrum autyzmu podstawowymi narzędziami diagnostycznymi są wywiad rozwojowy, obserwacje oraz testy i kwestionariusze wypełniane ręcznie. Obecnie trwają intensywne badania nad metodami komputerowymi, które mogłyby wspierać diagnostów tak jak obecnie wystandaryzowane kwestionariusze typu ,,papier i ołówek”. Nasze badania pokazują, że analiza pragmatyki językowej może stać się takim wskaźnikiem przydatnym w przesiewie i diagnostyce pod kątem spektrum autyzmu – mówi dr Izabela Chojnicka. 

Sztuczna inteligencja może pomóc więc w identyfikowaniu osób, które wymagają dalszej diagnostyki, analizując ich sposób konstruowania wypowiedzi. Trzeba jednak podkreślić, że nie zastąpi to pełnego procesu diagnostycznego – a jedynie go wspomoże.

Jakie to ma znaczenie dla edukacji? 

Wiedza o specyfice narracji osób z ASD może mieć również wpływ na proces edukacji. Zrozumienie, że ich wypracowania mogą być krótsze, bardziej dosłowne i mniej nacechowane emocjonalnie, ma szansę pomóc nauczycielom w ocenianiu ich prac.

– Zwiększanie wiedzy na temat kompetencji pragmatycznych w autyzmie pozwala nam lepiej rozumieć osoby w spektrum, co w przyszłości może wpłynąć na system edukacji – podkreśla dr Chojnicka. 

Dzięki tym badaniom mogą powstać lepsze materiały edukacyjne i ćwiczenia językowe – bardziej dopasowane do potrzeb uczniów w spektrum autyzmu. To także nadzieja na zmienę sposobu oceniania ich prac – tak, aby uwzględniał on specyfikę ich narracji, zamiast porównywać je do neurotypowych wzorców.

Co dalej? 

Badania naukowców z UW pokazują, że sztuczna inteligencja to potężne narzędzie wspierające diagnozę i edukację osób w spektrum autyzmu. Kolejnym krokiem będzie rozwój narzędzi analitycznych, które w przyszłości staną się standardowym wsparciem w ocenie kompetencji językowych i komunikacyjnych osób z ASD. 

Być może już za kilka lat analiza tekstów pisanych stanie się jednym z elementów diagnozy autyzmu, wspierając specjalistów w identyfikowaniu osób wymagających szczególnej uwagi. A to krok w stronę bardziej inkluzywnej edukacji i lepszego zrozumienia świata osób w spektrum autyzmu. 

Głos pozwala na komunikację i oddaje emocje. Naukowcy badają, jak pomóc osobom po usunięciu krtani
„Nie jesz mięsa? Nie idę z Tobą na randkę”. Gender i dieta w aplikacjach randkowych
Czy jest pan/pani za…? Jak sposób zadawania pytań wpływa na odpowiedzi
To ja dzisiaj na zdalnym. Czy komunikacja online jest tak samo skuteczna, jak ta na żywo?
Co było pierwsze, jajko czy kura? O związku między rozwojem słownictwa i gramatyki w mowie dzieci
TAGASDAutismLabInstytut Podstaw Informatyki PANspektrum autyzmusztuczna inteligencjaWydział Psychologii UW
Poprzedni artykuł coronavirus-doctor-touching-family-hand-through-glass-window Jak przewidzieć kolejną pandemię? O tym, czy naukowcy potrafią przepowiadać przyszłość
Następny artykuł Odczyszczanie-mozaiki-w-poblizu-wlotu-do-cys-tern Przerwana lekcja archeologii. Niedostępne miasto znów otwarte dla polskich naukowców 
dr-Izabela-Chojnicka
dr Izabela Chojnicka

adiunkt w Katedrze Psychologii Zdrowia i Rehabilitacji UW, kierowniczka AutismLab UW. Specjalizuje się w badaniach nad autyzmem, standaryzacją procesów diagnostycznych i analizą komunikacji społecznej w spektrum autyzmu. Jest współautorką polskich adaptacji narzędzi diagnostycznych, takich jak ADOS-2 i ADI-R.

Serwis Naukowy UW

Centrum Współpracy i Dialogu UW

redakcja: ul. Dobra 56/66, 00-312 Warszawa​

tel.: +48 609635434 • redakcja@cwid.uw.edu.pl

Facebook Linkedin Instagram

O NAS

STRONA GŁÓWNA UW

logo serwisu blue
logotyp-IDUB-PL-poziom-inv

Deklaracja dostępności

Polityka prywatności cookies

Mapa strony

Copyright © 2024 Uniwersytet Warszawski

Serwis Naukowy UW
Zarządzaj zgodą
Aby zapewnić jak najlepsze wrażenia, korzystamy z technologii, takich jak pliki cookie, do przechowywania i/lub uzyskiwania dostępu do informacji o urządzeniu. Zgoda na te technologie pozwoli nam przetwarzać dane, takie jak zachowanie podczas przeglądania lub unikalne identyfikatory na tej stronie. Brak wyrażenia zgody lub wycofanie zgody może niekorzystnie wpłynąć na niektóre cechy i funkcje.
Funkcjonalne Zawsze aktywne
Przechowywanie lub dostęp do danych technicznych jest ściśle konieczny do uzasadnionego celu umożliwienia korzystania z konkretnej usługi wyraźnie żądanej przez subskrybenta lub użytkownika, lub wyłącznie w celu przeprowadzenia transmisji komunikatu przez sieć łączności elektronicznej.
Preferencje
Przechowywanie lub dostęp techniczny jest niezbędny do uzasadnionego celu przechowywania preferencji, o które nie prosi subskrybent lub użytkownik.
Statystyka
Przechowywanie techniczne lub dostęp, który jest używany wyłącznie do celów statystycznych. Przechowywanie techniczne lub dostęp, który jest używany wyłącznie do anonimowych celów statystycznych. Bez wezwania do sądu, dobrowolnego podporządkowania się dostawcy usług internetowych lub dodatkowych zapisów od strony trzeciej, informacje przechowywane lub pobierane wyłącznie w tym celu zwykle nie mogą być wykorzystywane do identyfikacji użytkownika.
Marketing
Przechowywanie lub dostęp techniczny jest wymagany do tworzenia profili użytkowników w celu wysyłania reklam lub śledzenia użytkownika na stronie internetowej lub na kilku stronach internetowych w podobnych celach marketingowych.
Zarządzaj opcjami Zarządzaj serwisami Zarządzaj {vendor_count} dostawcami Przeczytaj więcej o tych celach
Zobacz preferencje
{title} {title} {title}
  • Polski