論文の概要: Deep Learning Based Approach to Enhanced Recognition of Emotions and Behavioral Patterns of Autistic Children

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07320v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 05:50:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.050315
• Title: Deep Learning Based Approach to Enhanced Recognition of Emotions and Behavioral Patterns of Autistic Children
• Title（参考訳）: 深層学習による自閉症児の感情認識と行動パターンの高度化
• Authors: Nelaka K. A. R, Peiris M. K., Liyanage R. P. B,
• Abstract要約: 本研究の目的は,自閉症学生が直面するユニークなニーズと課題の基盤となる理解を確立することである。 行動パターンの早期識別に焦点を移すことで,より包括的で支援的な学習環境の育成を目指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autism Spectrum Disorder significantly influences the communication abilities, learning processes, behavior, and social interactions of individuals. Although early intervention and customized educational strategies are critical to improving outcomes, there is a pivotal gap in understanding and addressing nuanced behavioral patterns and emotional identification in autistic children prior to skill development. This extended research delves into the foundational step of recognizing and mapping these patterns as a prerequisite to improving learning and soft skills. Using a longitudinal approach to monitor emotions and behaviors, this study aims to establish a baseline understanding of the unique needs and challenges faced by autistic students, particularly in the Information Technology domain, where opportunities are markedly limited. Through a detailed analysis of behavioral trends over time, we propose a targeted framework for developing applications and technical aids designed to meet these identified needs. Our research underscores the importance of a sequential and evidence-based intervention approach that prioritizes a deep understanding of each child's behavioral and emotional landscape as the basis for effective skill development. By shifting the focus toward early identification of behavioral patterns, we aim to foster a more inclusive and supportive learning environment that can significantly improve the educational and developmental trajectory of children with ASD.
• Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害は、個人のコミュニケーション能力、学習過程、行動、社会的相互作用に大きな影響を及ぼす。 早期介入とカスタマイズされた教育戦略は、成果を改善するために重要であるが、スキル開発以前の自閉症児における、ニュアンスな行動パターンと感情的識別の理解と対処には、重要なギャップがある。 この研究は、これらのパターンを学習とソフトスキルを改善するための前提条件として認識し、マッピングする基礎的なステップに踏み込んだ。 本研究は、感情や行動を監視するための縦断的アプローチを用いて、自閉症の学生が直面する固有のニーズや課題、特に機会が著しく制限されている情報技術領域の基盤となる理解を確立することを目的とする。 時間経過に伴う行動傾向の詳細な分析を通じて、これらのニーズを満たすように設計されたアプリケーションや技術支援を開発するためのフレームワークを提案する。 本研究は,それぞれの子どもの行動・情緒的景観の深い理解を,効果的なスキル開発の基礎として優先する,逐次的かつエビデンスに基づく介入アプローチの重要性を強調した。 行動パターンの早期同定に焦点を移すことにより、より包括的で支援的な学習環境を育成し、ASDの子どもの教育的・発達的軌道を著しく改善することを目指している。

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