


Neue Fortschritte in der ADHS-Intervention im Jahr 2023 – von künstlicher Intelligenz bis hin zu virtueller Realität
Hallo zusammen, ich bin Bruder Tao, ein Forscher, der sich der Erforschung von ADHS widmet (Bruder Taos Methode zum Umgang mit ADHS wird vorgestellt, wenn er in zwei Jahren seinen Abschluss macht)
Mit der rasanten Entwicklung der Technologie werden auch die Interventionsmethoden bei ADHS ständig verbessert
Heute werden wir drei aktuelle Studien zur ADHS-Intervention besprechen, die im Jahr 2023 veröffentlicht wurden, um zu sehen, wie Technologie uns helfen kann, ADHS besser zu verstehen und zu behandeln.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz bei der ADHS-Intervention
Werfen wir zunächst einen Blick auf die Forschung von M. Sibley et al.[1].
Diese Studie entwickelte ein Community-Implementierungsmodell, das auf künstlicher Intelligenz und digitaler Technologie für die Verhaltensbehandlung von ADHS bei Jugendlichen basiert.
Zu den Merkmalen dieses neuen Modells gehören der Einsatz von KI zur Überwachung und Rückmeldung der Interventionsintegrität sowie digitale Ressourcen wie Handbücher, Arbeitsblätter, Tipps und Videos.
Zu den Hauptmerkmalen des Projekts gehören:
Aufgabenverlagerungsaufsicht: Verlagert die Aufsichtsverantwortung von Experten auf Agenturdirektoren.
Regelmäßige technische Unterstützung: wird alle zwei Wochen bereitgestellt, um Schulung und Implementierung zu unterstützen
KI-Überwachung und Feedback: Künstliche Intelligenztechnologie wird verwendet, um die Integrität von MI sicherzustellen und Feedback zu geben
Treueindikator für durch künstliche Intelligenz generierte Inhalte: Wird zur Bewertung der Genauigkeit und Wirksamkeit von Projektinhalten verwendet
Digitale Ressourcen: Stellen Sie Ressourcen wie Handbücher, Arbeitsblätter, Tipps und Videos auf dem Dashboard des Klinikers bereit.
Visuelle Anzeige von Feedback: Verwenden Sie Abzeichen und Diagramme, um Feedback anzuzeigen.
Fügen Sie Sitzungen zum Aufbau einer Beziehung hinzu: Führen Sie diese vor manuellen Inhalten durch.
Vorläufige Ergebnisse zeigen, dass die Umsetzung dieses Modells auf Community-Basis machbar ist und institutionelle Akzeptanz und Beteiligung findet
Implikationen: Diese Studie bietet einen neuen, technologiegestützten Ansatz zur Umsetzung von ADHS-Interventionen. Dieser Ansatz kann die Wirksamkeit der Intervention erhöhen und gleichzeitig die Abhängigkeit von Fachressourcen verringern.
2. Aufmerksamkeitsprobleme von ADHS-Kindern unter inklusiver Bildung
Der Hauptzweck dieser Studie besteht darin, ein Interventionsprogramm zu entwickeln, das auf dem unaufmerksamen Verhalten von ADHS-Schülern basiert, die in einem inklusiven Bildungsumfeld festgestellt wurden.
Die Forschung verwendete eine Fallstudienmethode. Zur Durchführung der Studie nutzte der Forscher Checklisten und Interviews. In den vier inklusiven Bildungsprogrammen zeigten nur drei Teilnehmer unaufmerksames Verhalten. Die Studie ergab, dass die drei Fälle in folgenden Aspekten ähnliche Merkmale aufwiesen:
Mangelnde Liebe zum Detail: Unzureichende Aufmerksamkeit für Details oder Nachlässigkeit bei Schulaufgaben oder anderen Aktivitäten
Konzentrierungsschwierigkeiten: Ob es darum geht, Hausaufgaben zu erledigen oder Spielaktivitäten zu spielen, es ist schwierig, sich zu konzentrieren
Unfähigkeit, Anweisungen zu befolgen: Aufgaben nicht wie angewiesen erledigen und Hausaufgaben, Aufgaben oder Verantwortlichkeiten am Arbeitsplatz nicht erledigen können.
Schwierigkeiten beim Aufbewahren wichtiger Dinge sind: Fall 1 und Fall 3 hatten beide Schwierigkeiten, wichtige Dinge aufzubewahren, die für eine Aufgabe oder Aktivität benötigt werden
Leicht ablenkbar durch äußere Reize: Fall 2 und Fall 3 verhalten sich diesbezüglich gleich. Umgeschriebener Inhalt: Lässt sich leicht durch äußere Reize ablenken: Fall 2 und Fall 3 zeigen diesbezüglich ähnliche Verhältnisse
Die Studie empfiehlt, dass inklusive Bildungsprogramme ihre Interventionsverfahren stärken und mit Eltern von ADHS-Schülern zusammenarbeiten, um relevante Aktivitäten fortzusetzen.
Implikationen: Die Forschung unterstreicht, wie wichtig es ist, unaufmerksames Verhalten bei Kindern mit ADHS zu erkennen und darauf zu reagieren und diesen Schülern in inklusiven Bildungseinrichtungen angemessene Unterstützung zu bieten, und bietet eine Grundlage für die Entwicklung wirksamer Interventionen für diese Kinder.
3. Der Einfluss der virtuellen Realität auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit und das Arbeitsgedächtnis von Patienten mit Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS)
Schließlich werfen wir einen Blick auf die Forschung von Filipa Cunha et al.[3].
Diese Studie untersuchte die Auswirkungen einer auf virtueller Realität basierenden Intervention auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit und das Arbeitsgedächtnis bei Schülern mit ADHS-Symptomen.
Es gab insgesamt 25 erwachsene Teilnehmer und die Teilnehmer wurden in zwei Gruppen eingeteilt: eine passive Kontrollgruppe und eine Interventionsgruppe, die 10 Interventionssitzungen mit einem Virtual-Reality-basierten Spiel in der Enhance VR-App absolvierte.
Die Ergebnisse zeigten, dass die Gruppe, die ein kognitives Virtual-Reality-Training absolvierte, ihre Verarbeitungsgeschwindigkeit verbesserte. Obwohl die Verbesserung des Arbeitsgedächtnisses nicht offensichtlich war, bietet dies die Möglichkeit für längerfristige Interventionen in der Zukunft.
Implikationen: Virtuelle Realität bietet eine unterhaltsame und interaktive Möglichkeit, kognitives Training durchzuführen, das die Aufmerksamkeit und das Engagement von Personen mit ADHS leichter erregen kann.
Muss noch einmal zusammenfassen
Durch diese Studien können wir sehen, dass Technologie, von künstlicher Intelligenz bis hin zu virtueller Realität, eine immer wichtigere Rolle bei der Behandlung und Intervention von ADHS spielt.
Diese Fortschritte liefern uns nicht nur neue Behandlungsmethoden, sondern eröffnen auch neue Wege für die Erforschung und das Verständnis von ADHS
Eltern und erwachsene ADHS-Patienten, bitte bewahren Sie Ihr Vertrauen. Nachdem bei Bruder Tao im Jahr 2019 ADHS bei Erwachsenen diagnostiziert wurde, hatte er deutlich das Gefühl, dass die Gesellschaft in den letzten Jahren ein größeres Bewusstsein und eine größere Akzeptanz für ADHS entwickelt hat und dass es immer mehr Unterstützungsressourcen gibt
In Zukunft wird ADHS definitiv immer besser werden. Viele Eltern haben Angst, dass ihre Kinder mit ADHS keine Zukunft haben und nicht überleben können.
Abschließend hoffe ich, dass jeder ADHS-Betroffene irgendwann ein glückliches Leben führen kann.
Volltext fertig!
Bitte beachten Sie die Referenzen (klicken Sie, um die Folie anzuzeigen)
1. Sibley, M. H., Bickman, L., Atkins, D., Tanana, M., Coxe, S., Ortiz, M., ... & Page, T. F. (2023) Implementierung von ADHS-Interventionen Modell: Nutzung künstlicher Intelligenz und digitaler Technologien. „Kognitive und Verhaltenspraxis“
2.de los Reyes E R. Unaufmerksames Verhalten von Kindern mit ADHS im Rahmen des Inclusive Education Program: Basis for Intervention Program[J. of Membrane Science and Technology, 2023
].3. Cunha, F., Campos, S., Simões-Silva, V., Brugada-Ramentol, V., Sá-Moura, B., Jalali, H., ... & Trigueiro, M. J. (2023). Eine prospektive Studie über die Auswirkungen von Virtual-Reality-Interventionen auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit und das Arbeitsgedächtnis bei Patienten mit ADHS Frontiers in Virtual Reality, 4, 1108060.
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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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