UMD技术工具旨在使工作场所对自闭症患者更具包容性

在大流行期间保持企业营业的视频平台改变了工作地点和方式的游戏规则。但是，如果无处不在的在线会议工具也可以改变谁来做呢？

马里兰大学正在开发的新通信平台可以通过帮助个人与神经典型同事沟通的细微差别来增加自闭症社区的就业机会。该平台名为“通过技术促进包容性”（FIT），并得到了UMD的150万美元大挑战赠款的支持，该平台可以使用人工智能来支持虚拟工作空间中的实时交互，其潜在功能包括解释面部表情等非语言线索到间接语言翻译器以更好地理解。项目团队在整个设计过程中与自闭症社区合作，以确保平台按预期工作。

“沟通是21^{世纪工作场所} 的核心;除非你了解与你一起工作的人，否则你无法完成工作，“听力和言语科学副教授，马里兰语言科学中心主任，该项目的首席研究员Yi Ting Huang说。“以不同的方式解释这些相互作用可能会导致混乱，有时甚至会引起误解。

在美国，大约每 36 名儿童中就有 1 名被诊断出患有自闭症谱系障碍，考虑到那些仍未被诊断出患有自闭症谱系障碍的儿童，这一统计数据可能更高。虽然这种疾病的流行（有时以语言和社会意识的不同使用为特征）导致早期诊断和教育支持方面取得了长足的进步，但脱离教育系统的学生面临着缺乏机会的问题。超过60%的自闭症成年人 – 包括大约200万拥有大学学位的人 – 难以获得和保持就业。

自闭症患者在工作场所也面临着无数的挑战，从嘈杂办公室的感官超负荷到理解社会动态——比如你对同龄人说话的方式与首席执行官不同。黄说，实时对话对自闭症患者来说尤其困难，因为它们需要个人同时分析和处理面部表情、信息、语气、单词选择等，这会阻碍理解并妨碍工作表现。

“如果你关注不同的渠道，你可能会对互动有不同的解释，”她说。

然而，自闭症患者通常具有独特的技能组合 – 包括对细节的关注和对模式的更快识别。就业计划，特别是在Microsoft和IBM等大公司，在过去十年中利用了自闭症患者在支持环境中的技能。

FIT由五所学校和学院的研究人员，临床医生和社会科学家组成的跨学科团队带头，还与自闭症社区及其在工作场所的经验以及具有自闭症包容性政策的公司领导者和支持工作场所包容性的专业人士合作。

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研究人员正在使用机器学习和自然语言处理来探索人们如何导航对话，将人工智能技术应用于陌生人之间对话的大型数据集，以了解沟通和理解方面的差距。结合自闭症社区的利益相关者意见，它将帮助团队开发各种潜在的工具，帮助促进自闭症和神经典型同事之间的沟通。例如，与控制 Zoom 通话的音量或背景类似，该平台可以设置为帮助澄清或重复语言、关注单个说话者、提示对话或宣布某人何时不理解比喻或不精确的语言。

“仅仅能够以更直接的方式表达问题有时更适合自闭症患者的处理，”该项目的研究助理Quentin Leifer M.S. ‘ 23说。

除了Huang和Leifer之外，研究团队还包括UMD自闭症研究联盟助理研究教授兼主任Shevaun Lewis;Kathy Dow-Burger，听力和言语科学临床教授;伊丽莎白·雷德凯，心理学副教授;安德鲁·贝格尔，卡内基梅隆大学计算机科学副教授;Louiqa Raschid，院长信息系统教授;Carol Espy-Wilson，电气和计算机工程教授;信息学助理教授高戈;和自闭症倡导者和顾问Ira Kraemer M.S. ’21。

虽然该平台专门设计用于帮助弥合工作场所自闭症和神经典型个体之间的理解差距，但研究小组认识到，它可以通过使互动更有意义、更有成效和更具包容性来帮助每个人。

“我们希望这将影响神经典型人在工作场所的互动方式，这根本不是什么秘密，”刘易斯说。“但这些工具使每个人的对话都变得更好，即使自闭症患者不是对话的一部分。