Aplicaciones virtuales interactivas y la recolección de datos a través de un servidor: un sistema complementario de aprendizaje en el espectro autista

Interactive Virtual Applications and Data Collection via a Server: A Complementary Learning System on the Autism Spectrum

Resumen

Este artículo tiene como objetivo resaltar la importancia de adoptar enfoques innovadores y basados en evidencia para satisfacer las necesidades educativas y terapéuticas de las personas en el espectro del autismo. Al integrar las AVI y la recopilación de datos basada en servidor en programas educativos y de tratamiento, es posible crear un futuro más inclusivo y centrado en la persona para todos los estudiantes con TEA. Métodos: El enfoque de investigación es el experimental junto con el análisis de datos. Para recopilar información de los usuarios en tiempo real, se creó una aplicación virtual interactiva utilizando este método. Para examinar los patrones y comportamientos observados, se utilizaron métodos de análisis de datos. El propósito era analizar cómo la interacción en un ambiente virtual afecta la recolección y la calidad de los datos, así como cómo el servidor puede optimizar estos datos. La información proporcionada por el operador autista se transmite a un servidor -Fabricante HP, Modelo ProLiant DL180 Gen9, CPU 16, Tipo de procesador Intel Xeon CPU E5-2620 2.10GHz, Núcleos 8, Memoria 64GB, HDD 1.81 GB, HDD 1GB copia de seguridad externa. Análisis estadístico: se utilizó la prueba t de student Paired Two Sample para comparar los resultados de dos aplicaciones (prueba 1 y prueba 2). Resultados: Es posible observar que el 70% de la muestra presenta un incremento de respuestas positivas en la segunda prueba con un intervalo de 24 horas. La comparación de las medias para muestras pareadas, mostró los siguientes resultados: diferencia -10, t (valor observado) -3000, ItI (valor crítico) 2262, GL 9, valor p (dos caras) 0,015, alfa 0,05. Hipótesis: las medias son iguales Ho: μ 1 = μ 2. Hipótesis alternativa: las medias son diferentes Ha: μ 1 ≠μ 2. Conclusión: los datos emitidos por el servidor permitieron observar un incremento de las respuestas acertadas en la segunda prueba. De igual manera, no se recogieron respuestas negativas o equivocadas. El recoger la información de la aplicación de una prueba grupal en tiempo real con una muestra cuyos individuos estaban en diferentes locaciones, permite entender las bondades de la utilización de un servidor como almacenaje y procesamiento de la información.

This article aims to highlight the importance of adopting innovative and evidence-based approaches to meet the educational and therapeutic needs of people on the autism spectrum. By integrating AVIs and server-based data collection into educational and treatment programs, it is possible to create a more inclusive and person-centered future for all students with ASD. Methods: The research approach is experimental together with data analysis. To collect information from users in realtime, an interactive virtual application was created using this method. To examine the observed patterns and behaviors, data analysis methods were used. The purpose was to analyze how interaction in a virtual environment affects data collection and quality, as well as how the server can optimize this data. The information provided by the autistic operator is transmitted to a server -Manufacturer HP, Model ProLiant DL180 Gen9, CPU 16, Processor Type Intel Xeon CPU E5-2620 2.10GHz, Cores 8, Memory 64GB, HDD 1.81 GB, HDD 1GB external backup. Statistical analysis: The student Paired Two Sample t-test was used to compare the results of two applications (test 1 and test 2). Results: It is possible to observe that 70% of the sample presents an increase in positive responses in the second test with an interval of 24 hours. The comparison of the means for paired samples showed the following results: difference -10, t (observed value) -3000, ItI (critical value) 2262, GL 9, p-value (two-sided) 0.015, alpha 0.05. Hypothesis: the means are equal Ho: μ 1 = μ 2. Alternative hypothesis: the means are different Ha: μ 1 ≠μ 2. Conclusion: The data emitted by the server allowed us to observe an increase in the correct answers in the second test. Similarly, no negative or wrong answers were collected. Collecting the information from the application of a group test in real time with a sample whose individuals were in different locations, allows us to understand the benefits of using a server as storage and processing of information.