2020 |
Khowaja, K; Pelik, B; Al-Thani, D; Orang Sicilia, M T; Aqle, A; Shah, A; Salim, S S Realiti tambahan untuk pembelajaran kanak-kanak dan remaja dengan gangguan spektrum autisme (ASD): Kajian semula yang sistematik Artikel Jurnal Akses IEEE, 8 , hlm. 78779-78807, 2020, ISSN: 21693536, (dipetik oleh 0). Abstrak | Pautan | BibTeX | Tag: Remaja, Realiti Bertambah, Gangguan Spektrum Autisme, Pangkalan Data Bibliografi, Anak-anak, Persekitaran Bilik Darjah, Perolehan data, Pengumpulan data, Penyakit, Parameter Penilaian, Perkhidmatan Maklumat, Penyelenggaraan, Anggaran Parameter, Penyelidikan, Komunikasi Sosial @artikel{Khowaja202078779, tajuk = {Realiti tambahan untuk pembelajaran kanak-kanak dan remaja dengan gangguan spektrum autisme (ASD): Kajian semula yang sistematik}, pengarang = {K Khowaja dan B Banire dan D Al-Thani dan M T Sqalli dan A Aqle dan A Shah dan S S Salim}, url = {https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid = 2-s2.0-85084863534&dua = 10.1109% 2fACCESS.2020.2986608&rakan kongsi = 40&md5 = 266b4a1de057baa6582f13eb62483811}, doi = {10.1109/AKSES.2020.2986608}, terbitan = {21693536}, tahun = {2020}, tarikh = {2020-01-01}, jurnal = {Akses IEEE}, isi padu = {8}, halaman = {78779-78807}, penerbit = {Institut Jurutera Elektrik dan Elektronik Inc.}, abstrak = {Makalah ini membentangkan tinjauan sistematik kajian primer yang relevan mengenai penggunaan augmented reality (DENGAN) untuk meningkatkan pelbagai kemahiran kanak-kanak dan remaja yang didiagnosis dengan gangguan spektrum autisme (ASD) dari bertahun-tahun 2005 ke 2018 termasuk dalam lapan pangkalan data bibliografi. Kajian sistematik ini cuba menangani sebelas persoalan penyelidikan khusus yang berkaitan dengan kemahiran belajar, peserta, Teknologi AR, reka bentuk penyelidikan, kaedah pengumpulan data, tetapan, parameter penilaian, hasil intervensi, generalisasi, dan penyelenggaraan. Kemahiran komunikasi sosial adalah kemahiran yang sangat disasarkan, dan individu dengan ASD adalah sebahagian daripada semua kajian. Komputer, telefon pintar, dan smartglass adalah teknologi yang lebih kerap digunakan. Reka bentuk penyelidikan yang biasa digunakan adalah ujian pra dan ujian pasca. Hampir semua kajian menggunakan pemerhatian sebagai kaedah pengumpulan data, dan persekitaran bilik darjah atau persekitaran penyelidikan terkawal digunakan sebagai pengaturan penilaian. Sebilangan besar parameter penilaian dibantu manusia. Hasil kajian menunjukkan bahawa AR memberi manfaat kepada kanak-kanak dengan ASD dalam kemahiran belajar. Ujian generalisasi dilakukan dalam satu kajian sahaja, tetapi hasilnya tidak dilaporkan. Hasil ujian penyelenggaraan yang dilakukan dalam lima kajian dalam jangka masa pendek setelah penarikan intervensi adalah positif. Walaupun kesan penggunaan AR terhadap pembelajaran individu adalah positif, memandangkan pelbagai kemahiran yang disasarkan dalam kajian, dan heterogeniti peserta, kesimpulan sumatif mengenai keberkesanan AR untuk pengajaran atau pembelajaran kemahiran yang berkaitan dengan ASD berdasarkan sastera yang ada tidak mungkin dilakukan. Kajian ini juga mencadangkan taksonomi penyelidikan untuk ASD. Penyelidikan masa depan menangani keberkesanan AR di kalangan lebih ramai peserta, teknologi yang berbeza menyokong AR untuk campur tangan, generalisasi, dan penyelenggaraan kemahiran belajar, dan penilaian dalam persekitaran kelas yang inklusif dan tetapan lain adalah wajar. © 2013 IEEE.}, nota = {dipetik oleh 0}, kata kunci = {Remaja, Realiti Bertambah, Gangguan Spektrum Autisme, Pangkalan Data Bibliografi, Anak-anak, Persekitaran Bilik Darjah, Perolehan data, Pengumpulan data, Penyakit, Parameter Penilaian, Perkhidmatan Maklumat, Penyelenggaraan, Anggaran Parameter, Penyelidikan, Komunikasi Sosial}, pubstate = {diterbitkan}, tppubtype = {artikel} } Makalah ini membentangkan tinjauan sistematik kajian primer yang relevan mengenai penggunaan augmented reality (DENGAN) untuk meningkatkan pelbagai kemahiran kanak-kanak dan remaja yang didiagnosis dengan gangguan spektrum autisme (ASD) dari bertahun-tahun 2005 ke 2018 termasuk dalam lapan pangkalan data bibliografi. Kajian sistematik ini cuba menangani sebelas persoalan penyelidikan khusus yang berkaitan dengan kemahiran belajar, peserta, Teknologi AR, reka bentuk penyelidikan, kaedah pengumpulan data, tetapan, parameter penilaian, hasil intervensi, generalisasi, dan penyelenggaraan. Kemahiran komunikasi sosial adalah kemahiran yang sangat disasarkan, dan individu dengan ASD adalah sebahagian daripada semua kajian. Komputer, telefon pintar, dan smartglass adalah teknologi yang lebih kerap digunakan. Reka bentuk penyelidikan yang biasa digunakan adalah ujian pra dan ujian pasca. Hampir semua kajian menggunakan pemerhatian sebagai kaedah pengumpulan data, dan persekitaran bilik darjah atau persekitaran penyelidikan terkawal digunakan sebagai pengaturan penilaian. Sebilangan besar parameter penilaian dibantu manusia. Hasil kajian menunjukkan bahawa AR memberi manfaat kepada kanak-kanak dengan ASD dalam kemahiran belajar. Ujian generalisasi dilakukan dalam satu kajian sahaja, tetapi hasilnya tidak dilaporkan. Hasil ujian penyelenggaraan yang dilakukan dalam lima kajian dalam jangka masa pendek setelah penarikan intervensi adalah positif. Walaupun kesan penggunaan AR terhadap pembelajaran individu adalah positif, memandangkan pelbagai kemahiran yang disasarkan dalam kajian, dan heterogeniti peserta, kesimpulan sumatif mengenai keberkesanan AR untuk pengajaran atau pembelajaran kemahiran yang berkaitan dengan ASD berdasarkan sastera yang ada tidak mungkin dilakukan. Kajian ini juga mencadangkan taksonomi penyelidikan untuk ASD. Penyelidikan masa depan menangani keberkesanan AR di kalangan lebih ramai peserta, teknologi yang berbeza menyokong AR untuk campur tangan, generalisasi, dan penyelenggaraan kemahiran belajar, dan penilaian dalam persekitaran kelas yang inklusif dan tetapan lain adalah wajar. © 2013 IEEE. |
2011 |
Razali, N; Wahab, A 2Model Ruang Afektif (ASM) untuk mengesan kanak-kanak autistik Persidangan 2011, ISBN: 9781612848433, (dipetik oleh 8). Abstrak | Pautan | BibTeX | Tag: Kanak-kanak Autistik, Gangguan Otak, Pengimejan Otak, Teknik Pengimejan Otak, Isyarat Otak, Kanak-kanak dengan Autisme, Elektronik Pengguna, Pengumpulan data, Penyakit, Elektroencephalogram, Elektroensefalografi, Pengekstrakan Ciri, Domain Kekerapan, Pengimejan Resonans Magnetik Berfungsi, Model Campuran Gaussian, Pengimejan Resonans Magnetik, Perceptron Pelbagai Lapisan, Perceptron pelbagai lapisan, Pelbagai lapisan, Tomografi Pelepasan Positron, Resonans, Model Ruang, Hasil Pengesahan @ persidangan{Razali2011536, tajuk = {2Model Ruang Afektif (ASM) untuk mengesan kanak-kanak autistik}, pengarang = {N Razali and A Wahab}, url = {https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid = 2-s2.0-80052392399&doi = 10.1109% 2fISCE.2011.5973888&rakan kongsi = 40&md5 = f6ea401148e6558b861e4df6407e527e}, doi = {10.1109/ISCE.2011.5973888}, isbn = {9781612848433}, tahun = {2011}, tarikh = {2011-01-01}, jurnal = {Prosiding Simposium Antarabangsa mengenai Elektronik Pengguna, ISCE}, halaman = {536-541}, abstrak = {Terdapat banyak kajian yang dilakukan terhadap kes autisme menggunakan teknik pencitraan otak. Dalam kertas ini, Electroencephalogram (LIHAT) digunakan untuk memahami dan menganalisis fungsi otak untuk mengenal pasti atau mengesan gangguan otak untuk autisme dari segi peniruan motor. Oleh itu, kebolehpasaran dan kemampuan peralatan EEG menjadikannya pilihan yang lebih baik jika dibandingkan dengan alat pengimejan otak lain seperti pengimejan resonans magnetik yang berfungsi (fMRI), tomografi pelepasan positron (PET) dan megnetoencephalography (MEG). Pengumpulan data terdiri daripada kanak-kanak autis dan normal dengan jumlah keseluruhan 6 kanak-kanak untuk setiap kumpulan. Semua subjek diminta mengepal tangan mereka dengan mengikuti rangsangan video yang disajikan 1 masa minit. Model campuran Gaussian digunakan sebagai kaedah pengekstrakan ciri untuk menganalisis isyarat otak dalam domain frekuensi. Kemudian, data pengekstrakan dikelaskan menggunakan perceptron pelbagai lapisan (MLP). Menurut hasil pengesahan, peratusan diskriminasi antara kedua-dua kumpulan adalah hingga 85% secara purata dengan menggunakan pengesahan k-kali ganda. © 2011 IEEE.}, nota = {dipetik oleh 8}, kata kunci = {Kanak-kanak Autistik, Gangguan Otak, Pengimejan Otak, Teknik Pengimejan Otak, Isyarat Otak, Kanak-kanak dengan Autisme, Elektronik Pengguna, Pengumpulan data, Penyakit, Elektroencephalogram, Elektroensefalografi, Pengekstrakan Ciri, Domain Kekerapan, Pengimejan Resonans Magnetik Berfungsi, Model Campuran Gaussian, Pengimejan Resonans Magnetik, Perceptron Pelbagai Lapisan, Perceptron pelbagai lapisan, Pelbagai lapisan, Tomografi Pelepasan Positron, Resonans, Model Ruang, Hasil Pengesahan}, pubstate = {diterbitkan}, tppubtype = {persidangan} } Terdapat banyak kajian yang dilakukan terhadap kes autisme menggunakan teknik pencitraan otak. Dalam kertas ini, Electroencephalogram (LIHAT) digunakan untuk memahami dan menganalisis fungsi otak untuk mengenal pasti atau mengesan gangguan otak untuk autisme dari segi peniruan motor. Oleh itu, kebolehpasaran dan kemampuan peralatan EEG menjadikannya pilihan yang lebih baik jika dibandingkan dengan alat pengimejan otak lain seperti pengimejan resonans magnetik yang berfungsi (fMRI), tomografi pelepasan positron (PET) dan megnetoencephalography (MEG). Pengumpulan data terdiri daripada kanak-kanak autis dan normal dengan jumlah keseluruhan 6 kanak-kanak untuk setiap kumpulan. Semua subjek diminta mengepal tangan mereka dengan mengikuti rangsangan video yang disajikan 1 masa minit. Model campuran Gaussian digunakan sebagai kaedah pengekstrakan ciri untuk menganalisis isyarat otak dalam domain frekuensi. Kemudian, data pengekstrakan dikelaskan menggunakan perceptron pelbagai lapisan (MLP). Menurut hasil pengesahan, peratusan diskriminasi antara kedua-dua kumpulan adalah hingga 85% secara purata dengan menggunakan pengesahan k-kali ganda. © 2011 IEEE. |
Iradah, Laman web I; Rabiah, Seorang K EduTism: An assistive educational system for the treatment of autism children with intelligent approach Artikel Jurnal Nota Kuliah dalam Sains Komputer (termasuk subseries Nota Kuliah dalam Artificial Intelligence dan Lecture Notes dalam Bioinformatics), 7067 LNCS (PART 2), hlm. 193-204, 2011, ISSN: 03029743, (dipetik oleh 3). Abstrak | Pautan | BibTeX | Tag: Algoritma, Membantu, Campur Tangan Autisme, Pengumpulan data, Penyakit, E-pembelajaran, Pendidikan, Perisian Pendidikan, Educational Systems, High-Functioning Autism, Sains Maklumat, Intelligent Approach, Malaysia, Multimedia Systems, Rule Based, Software Testing, Prestasi Pelajar, Pelajar @artikel{SitiIradah2011193, tajuk = {EduTism: An assistive educational system for the treatment of autism children with intelligent approach}, pengarang = {I Siti Iradah and A K Rabiah}, url = {https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-81255214646&doi=10.1007%2f978-3-642-25200-6_19&rakan kongsi = 40&md5=85447136ace048f4543c86a103c8a786}, doi = {10.1007/978-3-642-25200-6_19}, terbitan = {03029743}, tahun = {2011}, tarikh = {2011-01-01}, jurnal = {Nota Kuliah dalam Sains Komputer (termasuk subseries Nota Kuliah dalam Artificial Intelligence dan Lecture Notes dalam Bioinformatics)}, isi padu = {7067 LNCS}, nombor = {PART 2}, halaman = {193-204}, abstrak = {This paper presents the development of an assistive educational system with intelligent approach which can be a basic electronic training and treatment tool to assist children with high-functioning autism. The plan is to bring these changes through the use of rules based algorithm as an approach to decide which level difficulty of the system should go according to the autism student performance based on the percentage of score. By applying this approach, the system will be able to monitor and analyze the performance of intelligent of autism student's capabilities. The system is capable to control the particular level of the autism students should play. It is capable to replace the teacher's responsibilities in terms of monitoring the student's progress and performance. Testing was conducted in Autism Intervention Programme of The National Autism Society of Malaysia (NASOM) at Malacca branch. Results and findings from this testing support the idea that educational software may be one of an effective and practical tool for teaching academic skills to autism children. Having programssuch asEduTism can improve effectiveness and efficiency of data collection tracking and reporting for the teachers and parents. © 2011 Springer-Verlag.}, nota = {dipetik oleh 3}, kata kunci = {Algoritma, Membantu, Campur Tangan Autisme, Pengumpulan data, Penyakit, E-pembelajaran, Pendidikan, Perisian Pendidikan, Educational Systems, High-Functioning Autism, Sains Maklumat, Intelligent Approach, Malaysia, Multimedia Systems, Rule Based, Software Testing, Prestasi Pelajar, Pelajar}, pubstate = {diterbitkan}, tppubtype = {artikel} } This paper presents the development of an assistive educational system with intelligent approach which can be a basic electronic training and treatment tool to assist children with high-functioning autism. The plan is to bring these changes through the use of rules based algorithm as an approach to decide which level difficulty of the system should go according to the autism student performance based on the percentage of score. By applying this approach, the system will be able to monitor and analyze the performance of intelligent of autism student's capabilities. The system is capable to control the particular level of the autism students should play. It is capable to replace the teacher's responsibilities in terms of monitoring the student's progress and performance. Testing was conducted in Autism Intervention Programme of The National Autism Society of Malaysia (NASOM) at Malacca branch. Results and findings from this testing support the idea that educational software may be one of an effective and practical tool for teaching academic skills to autism children. Having programssuch asEduTism can improve effectiveness and efficiency of data collection tracking and reporting for the teachers and parents. © 2011 Springer-Verlag. |
2010 |
Razali, N; Rahman, A W A Pergerakan motor untuk gangguan spektrum autisme (ASD) pengesanan Persidangan 2010, ISBN: 9789791948913, (dipetik oleh 3). Abstrak | Pautan | BibTeX | Tag: Autisme, Gangguan Spektrum Autisme, Kanak-kanak Autistik, Kanak-kanak dengan Autisme, Pengumpulan data, Penyakit, Pengesanan Awal, Campur Tangan Awal, Mengetik Jari, Model Campuran Gaussian, Teknologi maklumat, Pergerakan Motor, Perceptron Pelbagai Lapisan, Perceptron pelbagai lapisan (MLP), Pelbagai lapisan @ persidangan{Razali2010, tajuk = {Pergerakan motor untuk gangguan spektrum autisme (ASD) pengesanan}, pengarang = {N Razali dan AW A Rahman}, url = {https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-80052346152&doi = 10.1109% 2fICT4M.2010.5971921&rakan kongsi = 40&md5=234cdd8f3906ad980ed163a1036215ee}, doi = {10.1109/ICT4M.2010.5971921}, isbn = {9789791948913}, tahun = {2010}, tarikh = {2010-01-01}, jurnal = {Prosiding Persidangan Antarabangsa Teknologi Maklumat dan Komunikasi ke-3 untuk Dunia Muslim: Budaya Menghubungkan ICT, ICT4M 2010}, halaman = {E90-E95}, abstrak = {Dalam kertas ini, kami melihat perbezaan antara kanak-kanak autistik dan normal dari segi pergerakan motor halus. Dapatan sebelum ini menunjukkan terdapat perbezaan antara kanak-kanak autisme dan kanak-kanak normal semasa melakukan tugasan pergerakan motor yang mudah. Meniru jari mengetuk dan menggenggam tangan adalah dua contoh tugas pergerakan motor yang mudah. Kajian kami telah menggunakan salah satu rangsangan video untuk menggenggam tangan daripada Brainmarkers. 6 kanak-kanak autisme terpilih dan 6 kanak-kanak normal terpilih telah terlibat dalam kajian ini. Pengumpulan data menggunakan peranti EEG dan akan dianalisis menggunakan model campuran Gaussian (GMM) dan perceptron berbilang lapisan (MLP) sebagai pengelas untuk membezakan antara kanak-kanak autistik dan normal. Keputusan eksperimen menunjukkan potensi pengesahan antara kanak-kanak autistik dan normal dengan ketepatan 92%. Potensi penggunaan teknik ini untuk mengenal pasti kanak-kanak autisme dapat membantu pengesanan awal bagi tujuan intervensi awal. Lebih-lebih lagi, spektrum isyarat juga menunjukkan perbezaan besar antara kedua-dua kumpulan. © 2010 IEEE.}, nota = {dipetik oleh 3}, kata kunci = {Autisme, Gangguan Spektrum Autisme, Kanak-kanak Autistik, Kanak-kanak dengan Autisme, Pengumpulan data, Penyakit, Pengesanan Awal, Campur Tangan Awal, Mengetik Jari, Model Campuran Gaussian, Teknologi maklumat, Pergerakan Motor, Perceptron Pelbagai Lapisan, Perceptron pelbagai lapisan (MLP), Pelbagai lapisan}, pubstate = {diterbitkan}, tppubtype = {persidangan} } Dalam kertas ini, kami melihat perbezaan antara kanak-kanak autistik dan normal dari segi pergerakan motor halus. Dapatan sebelum ini menunjukkan terdapat perbezaan antara kanak-kanak autisme dan kanak-kanak normal semasa melakukan tugasan pergerakan motor yang mudah. Meniru jari mengetuk dan menggenggam tangan adalah dua contoh tugas pergerakan motor yang mudah. Kajian kami telah menggunakan salah satu rangsangan video untuk menggenggam tangan daripada Brainmarkers. 6 kanak-kanak autisme terpilih dan 6 kanak-kanak normal terpilih telah terlibat dalam kajian ini. Pengumpulan data menggunakan peranti EEG dan akan dianalisis menggunakan model campuran Gaussian (GMM) dan perceptron berbilang lapisan (MLP) sebagai pengelas untuk membezakan antara kanak-kanak autistik dan normal. Keputusan eksperimen menunjukkan potensi pengesahan antara kanak-kanak autistik dan normal dengan ketepatan 92%. Potensi penggunaan teknik ini untuk mengenal pasti kanak-kanak autisme dapat membantu pengesanan awal bagi tujuan intervensi awal. Lebih-lebih lagi, spektrum isyarat juga menunjukkan perbezaan besar antara kedua-dua kumpulan. © 2010 IEEE. |
2020 |
Realiti tambahan untuk pembelajaran kanak-kanak dan remaja dengan gangguan spektrum autisme (ASD): Kajian semula yang sistematik Artikel Jurnal Akses IEEE, 8 , hlm. 78779-78807, 2020, ISSN: 21693536, (dipetik oleh 0). |
2011 |
2Model Ruang Afektif (ASM) untuk mengesan kanak-kanak autistik Persidangan 2011, ISBN: 9781612848433, (dipetik oleh 8). |
EduTism: An assistive educational system for the treatment of autism children with intelligent approach Artikel Jurnal Nota Kuliah dalam Sains Komputer (termasuk subseries Nota Kuliah dalam Artificial Intelligence dan Lecture Notes dalam Bioinformatics), 7067 LNCS (PART 2), hlm. 193-204, 2011, ISSN: 03029743, (dipetik oleh 3). |
2010 |
Pergerakan motor untuk gangguan spektrum autisme (ASD) pengesanan Persidangan 2010, ISBN: 9789791948913, (dipetik oleh 3). |