利用益智玩具和认知活动来检测儿童的发育过程外文翻译资料

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利用益智玩具和认知活动来检测儿童的发育过程

摘要 先前的相关研究已经建立了儿童与玩具的联系，并且可以用于识别潜在的早期自闭症儿童。这些调查结果激励了我们发展智能玩具的工作，对象嵌入式无线传感器可以很轻松的记录详细的交互数据，这对很小的孩子来说是安全并令他们感到愉悦的。人们可以对孩子与具备传感器的玩具减少互动的现象进行分析和整理，为研究自闭症提供机会。在未来，这种玩具可能成为有用的临床及家庭评估工具之一。在本文中，我们探讨了一些孩子玩耍的典型的智能玩具的设计。我们使用统计模型建立了一系列游戏间的客观联系。我们还开发了一种工具供以后的分析来查看已经注释好的游戏数据，在超过五十起会议中汇报了就儿童与成人研究的丰富的实验结果，同时也讨论了使用这种方式来注释视频或者其他应用程序的可行性。

关键词 内容分析 自动标注 玩具设计 玩耍方式 多通道无线传感 模式识别

1 前言

对于家长来说，监测和支持孩子的成长发育过程是很重要的，婴幼儿玩东西的方式可以指示他们的成长过程。根据他们的年龄，孩子玩耍的活动方式可以简单呈现他们身体发展各个阶段，例如，放一些吃的东西在他们身边，他们就可以完成一些复杂的认知任务，像把香蕉当作电话听筒。事实上，观察幼儿玩玩具的方式，可以明显地暗示幼儿早期发展迟缓的趋势，像自闭症。为了更好地量化作为自闭症的早期指标，研究人员研究了婴幼儿玩耍行为的差异。然而，这样的研究是费力的，要求研究人员反复播放视频寻找兴趣点，但是播放视频的速度却比实时观测要慢的多。为了帮助更好的收集和分析孩子游戏的数据，我们开发了Childrsquo;sPlay系统。

被我们称为Childrsquo;sPlay的技术用来自动记录、识别和审查与游戏阶段相关的活动。我们的技术把无线传感器嵌入在玩具（智能玩具），运用统计模式识别组件，可以自动表征幼儿玩耍行为的某些动作，还有一个支持返回播放数据的接口。当这三个组件一起使用的时候，这种技术可以通过PlayView界面观察自动识别基本对象的游戏行为和特征类型。

以玩具为基础的智能技术可以识别玩具如何应用于自闭症研究领域。在实验室研究里，为了集中注意和识别早期指标，这些组件可以用来记录和自动索引对象间的相互作用。这些设备为以激励智能儿童技能发展为目的的智能玩具的开发提供了原型。此外，他们可以通过一种可以触发室内选择性归档技术像KidCam，BI Capture的机制促进对高危儿童在特定情境下游戏的未来研究。这些技术可以用来为学步儿童借由玩具不懈努力和进行自我刺激的动作保存视频录像。研究人员和家长可以使用这种智能玩具更快速和频繁地分析孩子们的行为。以作为证明智能玩具效用的一个概念为证据，我们将我们的技术应用于类似于心理研究员进行调查早期指标的控制学中。然而，值得注意的ChildsPlay技术不能直接提供重要诊断，也不能作为一个工具供有兴趣的人收集和分析用来评估潜在的家里的和研究设备的数据。

在开发我们技术的过程中，我们重点探索以下三个主题：（1）传感器智能玩具的设计；（2）发展识别人物游戏行为的统计模型；（3）评估在播放数据标注时，模式识别错误对用户体验的影响。本文将介绍前两个主题的主要挑战和相关发现，并且参考读者感兴趣的有关第三个主题的资料。

这篇文章接下来的第2节陈述了激发人们认知处于自闭症风险中的儿童的游戏行为的重要性的背景。第3节介绍了设计考虑的传感技术和用于收集对象播放数据的玩具。第4节介绍了从2008年秋天到2009年秋天收集的成人和儿童的数据集，该数据集提供了成人和儿童模式识别实验的详细信息。要知道识别率不是完美的，在4.8节，我们简要地总结了使用游戏观察数据可视化工具识别对象游戏行为的误差影响。在第5和第6节我们进行了这项工作的未来方向的讨论并得出结论。

2 背景及相关工作

自20世纪20年代初以来，婴儿与玩具之间的关系一直是研究的热点。研究人员试图通过探究玩具的多种不同种类的游戏方式来找出有自闭症趋势的早期指标。临床领域目前探索的有以下几个方面：游戏中的社交行为，像在玩具和游戏同伴间转移注意力；游戏的操作方面，例如堆积；以及其他的一些多余的方面，像游戏的偏好等。

在我们的技术的设计及开发中极具吸引力同时又复杂的事情是由巴拉内克等人对视频进行的回顾性分析，把临床中有自闭症谱系障碍或者其他延迟发育的典型实例的幼儿相互作用与无生命的对象（也称为对象）关联起来。这项研究的第一勘探对象12个月到9岁之间的婴幼儿。为了进行分析，巴拉内克等人从引入家庭电影的家庭中选取了32个足够成熟可以接受诊断的婴幼儿，来判断他们是否处于典型的或非典型性方面的发展（特别是自闭症）中。这些视频对现场等高水平的场景位置，人数及婴幼儿的表现进行编码。总的数据使用从一个婴儿的各种场景的混合视频到每个婴儿的10min取样视频进行编码，以确定每个孩子发挥出的能力。

为了提供一个衡量游戏能力的标准，巴拉内克等人为四种不同的游戏类别创建了统一的定义及12个跨越其他复杂类型的级别。这四个类别中使用的游戏对象的形成是探索性的，相互关联的，功能性的和象征性的。每个游戏类型的定义和例子都可以在下面的表格1中找到。

探索类游戏:任何孩子在一个单一的情境下的动作来自于视觉的范围内的指导，这些动作可以帮助提供与游戏或环境相关的信息。在动作与游戏对象中不存在功能性的联系。

关联性游戏：两个或者更多游戏项目相互糅合但又各自独立，不存在功能与结构的相互联系。

功能性游戏：任何受物体的文化特性和简单假动作影响的物体的常规使用方法。

象征性游戏：在一个连续的游戏计划里，包括项目，属性，不实际存在的环境或者替代对象等。

对视频进行编码和分析后，结果表明在12个月到9岁的婴幼儿中既没有典型的发展情况，也没有非典型的发展情况，实现了比功能对象定向或自我导向发挥更复杂的水平（5-6级）。抛开当下的诊断，孩子们花了25%的时间玩玩具，其中84.5%的孩子们只有不加区分的行动和简单的操作（1-2级）。巴拉内克得出结论：观察探索游戏行为不能帮助区分这个年龄组的自闭症群体；然而，只有典型儿童表现出的游戏能力高于一般对象组合（4级），达到了功能对象定向播放或自导播放的目的（5-6级）。

Childrsquo;sPlay是巴拉内克等人用来演示在他们的讨论中所提出的未来性问题的技术。值得一提的是，巴拉内克等人想要探索：一个孩子能玩一个特定玩具多长时间？从其他玩具中选择出特定玩具的概率是多少？正在被玩耍的特定玩具是什么类型的玩具？这种类型的游戏多久进行一次？此外，因为巴拉内克等人发现单独探索游戏不足以区分典型和非典型发展，我们的技术将集中于识别探索性的、关联性的和功能性的游戏行为。这将会在第三和第四部分详细讨论。

奥日诺夫等人通过研究六十六名婴儿的探索性游戏行为来进行对处于自闭症风险的12个月大的婴儿的研究。研究对象在12个月婴儿组以及36个月婴儿组的差异在于：36个月的婴儿组的预测能力的认知/状态建立在12个月大婴儿的非典型探索游戏行为的基础上。婴儿在他们年长的兄弟姐妹的地位的基础上被归为自闭症患者或典型患者。当进行探索任务时，一个婴儿拿出了4个不同的玩具，每个玩了30秒。四个玩具分别是：圆形的金属盖子，圆形塑料戒指，拨浪鼓和塑料奶瓶。使用Noldus观察软件包将游戏视频编码为八个探究活动。八个探究活动中的摇动、敲打、大叫、投掷被认为是玩具的典型用途，而急转、滚动、旋转和不寻常的视觉探索被认为是非典型的使用。

在诊断结果为24个月/36个月的基础上，研究对象被分为三组：自闭症组/ASD组，其他延迟组，无关注组。奥日诺夫等人发现六十六个婴儿中的九个慢慢被划分到自闭症组/ASD组。与无关注组相比，延迟组更具有显著的群体效应来滚动或抛掷玩具。此外，自闭症组/ASD组较其他两组有着更显著的非典型探索游戏活动，进行更多的急转，旋转和高频率的不寻常的视觉探索。研究结果还表明，早期对玩具的非典型发挥和随后的社会交往及认知功能之间存在很强的关系。奥日诺夫等人认为对玩具的非典型行为包括不寻常或长期的视觉探索，急转，旋转等都可能成为判断自闭症患者的早期指标。奥日诺夫等人也表明一定形状的物体可以使婴儿产生上述的行为，如可以旋转或摆动的圆形的扁平的物体，可以摇摆，扭转，卷起来的长圆柱形物体。

有些高智能玩具中使用的ChildsPlay系统是基于由奥日诺夫等人提供的帮助发现重要非典型行为的标准设计。反射盖，戒指和塑料玩具可以卷起，摇晃，毛绒小狗可以摇铃鼓励它摇动。而且，ChildsPlay系统可以识别由奥日诺夫编码的八个行为里的除了缺乏物理操作的鬼脸和视觉探索之外的六个行为。然而，ChildsPlay可以识别像穿了跑鞋一样的抛掷和像探索一样的旋转。

描述我们改进了的玩具的设计之前，应该增强玩具系统和有形的用户界面，应该注意的是我们的技术不是第一个改进玩具的系统。我们的工作已经激发了早期的有形用户界面来鼓励创造性的发挥，讲故事和认知评估。我们的技术共享动机类似于认知立方体系统。认知立方体系统是一个原型技术，设计用来通过记录人眼难以观察的块结构完成自动的临床评估任务。

类似认知立方系统，我们的技术旨在手工标注的一致性和提供记录相关数据的能力，以防在评估时疏漏没有被观察员察觉的游戏行为。

3 益智玩具设计

被认可的游戏活动直接影响了ChildsPlay技术益智玩具组件的设计。在巴拉内克等人的成型规模，奥日诺夫的工作以及与发展心理学家的对话的基础上，我们的技术将着眼于玩具操作的识别，如抓，摇晃，滚动玩具，与乐高夸兼容模块，组装，投掷，积木，嵌套的对象和早期的想象活动相区分开。这些动作构成了更为复杂的游戏级别，这个游戏级别是识别复杂游戏结构的重要的第一步，如象征性游戏。

3.1 传感技术

在改进的玩具发展中，能够检测上述活动的玩具中存在一些平衡，包括传感器类型，功耗和形状因子。使用的传感器类型和玩具的形状因子影响着可记录的数据的质量。关于形状的设计要求，传感器应易于充电，在日常使用中有最大的保护，不显眼，并在使用过程中保持原来位置不动。将传感器嵌入有许多问题的玩具中，并且保存玩具的安全性能不变。它也可以帮助保持传感器在正确的位置来进行数据记录，并在使用过程中防止传感器接触到孩子。形状因素同时也决定了传感器可以让工作人员易于给玩具进行移动，清洁，保修及充电。然而，找到一个同时满足成人可以接近，孩子禁止接触的传感器是困难的。这就需要灵巧的手工设计，如螺顶/恒常力，可以防止儿童接触硬件。

虽然没有可以自动播放识别的理想的传感器，但是传感器的融合有助于增加可检测的活动。我们的玩具设计支持多模态蓝感集成无线传感器封装。蓝感传感器通过两个音频模拟输入，两电容式触摸传感器和车载三轴加速计检测运动、声音和触感。它们测量约1.8*1.8英寸（4.6厘米），使用3.6伏，720毫安的光电池可以进行约10-12小时的数据传输。区别于电容传感，蓝感传感器类似于任天堂使用的那些传感器。

3.2 玩具选择与形状因素

发展心理学家在奥日诺夫等人用过的玩具和常见玩具的基础上选择玩具的形状因素。他们推荐了一套被巴拉内克和奥日诺夫视为重要娱乐活动典范的七种玩具类型。这套玩具包括毛绒小狗摇铃，毛绒立方体，毛毛虫玩具，乐高模型，像锅盖形状的类似于费雪彩虹套圈的塑料环堆积玩具和两个类似于费雪彩虹层叠玩具的塑料球玩具。所有的玩具都被设计为在一个封闭的摩擦配合的塑料球内嵌入蓝感传感单元使用。毛绒小狗拨浪鼓和具有装饰笑脸的长毛绒毛毛虫玩具激发了人们对玩具的兴趣。环状、盖状和圆顶形的玩具都是以一种类似圆周方式鼓励用户进行堆叠、覆盖、活动的圆形物体。表2列出了按复杂程度推进的玩具和用户玩玩具的动作。每个玩具通过蓝牙传感器连续传输到一个记录和处理数据的计算设备。

需要强调的是，塑料玩具要足够大并且足够弯曲才能允许其它增强性玩具在

里面嵌套，类似与毛绒小狗摇铃和乐高玩具。嵌套能力伴随着使用圆顶可能会增加游戏类型而更加重要。例如，一个单一的塑料圆顶可以用来隐藏视线内的毛绒小狗拨浪鼓，或者用来作为小狗的虚拟车辆。在最初的游戏测试中，经常摇动毛绒小狗像睡在倒置的穹顶，又好像飞机一样在空中穿梭，或者像雪橇一样横过地面。一种在儿童和成人之间流行的游戏方式是把小狗藏在另个圆顶里（形成球），然后放在地上滚过来滚过去。除了尾部和尾部对接形成一个球，塑料圆顶玩具还可以在另一个顶部堆叠形成一个塔。

与塑料圆顶玩具一样，塑料环玩具的设计也产生了伴随使用可能增加游戏方式的情况。塑料环玩具在顶部和底部的凹槽设计上比费雪彩虹套圈更像盘子。这些凹痕可以让较小的红色塑料球与塑料环玩具连锁，但是较大的蓝色塑料球不可以。相反，红色塑料圆顶可以与绿色环 的两侧形成一个毛绒小狗拨浪鼓玩具也可以配合的飞碟形玩具。当孩子尝试把蓝色塑料圆顶和绿色塑料环组装在一起的时候，两个玩具中产生的相互作用会让孩子发现它们不匹配。内孔的圆周也允许孩子将塑料环戴在手腕或腿上。在最初的游戏测试中，塑料环经常在孩子玩耍其他玩具时被佩戴。它也频繁地被使用当作毛绒小狗玩具的饲料盘、床和杂技用的箍。而红色的塑料圆顶经常被用作绑架小狗的飞碟。其中一个更小的孩子甚至把这个玩具组合成鼓。

经过设计和安装启用，游戏测试在这七种类型玩具中进行。这些测试在五个幼儿（和各自的父母）中进行，每组参与者至少进行20分钟的测试时间，在这段时间内至少包含5分钟与益智玩具的游戏时间。这段随意的时间任由参与者自由发挥，让我们可以测试玩具的耐用性，对儿童的吸引力及数据传输的能力。

从这个游戏点出发，我们从参与者身上了解到，ABS塑料和导电纺织玩具更耐用；隐藏了传感器的功能性玩具更容易引起儿童的兴趣。在游戏过程中，玩具需要经受地住扔、掉落和踢等动作。然而，长毛绒

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