一项开创性的跨学科研究表明，年幼儿童玩简单iPad游戏的方式可能有助于自闭症的早期识别。
由斯特拉斯克莱德大学研究人员领导的这项研究《自闭症儿童社交游戏的运动组织》，发表在《英国皇家学会界面杂志》上，据信是全球首个将卫星通信方法与儿童心理学相结合来分析儿童游戏模式的研究。
游戏模式
国际研究团队开发了一款数字食物分享游戏，用于观察878名2.5至6岁儿童的游戏模式。其中包括372名被诊断为自闭症的儿童、64名被诊断为其他神经发育障碍的儿童以及441名没有神经发育障碍诊断的儿童。
研究人员鼓励孩子们从服务区拖动四份食物，将它们送到四名期待进食的儿童处，以触发喂食动画和声音庆祝。所有孩子的滑动操作都被记录下来。
研究人员发现，自闭症儿童通常会发展出与其它儿童不同的策略，采用"两步"模式：先移动食物，再进行分配。这与他们的同龄人形成鲜明对比，后者采用一体化的直接策略，将一份食物直接移动到一个盘子上。
支持需求
研究发现，这种此前未见的间接策略在自闭症儿童中随着年龄增长变得更加明显，凸显了运动组织方面的发育差异。这表明儿童如何实际执行动作在自闭症游戏和发育中起着关键作用。
斯特拉斯克莱德大学自闭症创新实验室与大学应用空间技术实验室的这一创新合作研究人员认为，这一发现对早期检测、理解自闭症的发展轨迹以及儿童的额外支持需求具有重要意义。
首席作者、斯特拉斯克莱德大学的Ruaridh Clark博士（具有空间系统和网络研究背景）表示："这些差异的意义深远，既体现在其诊断潜力上，也体现在为自闭症儿童塑造早期支持方面。"
一家公司已经成立，旨在将这项技术提供给教师，以便进行可访问、可扩展的自闭症评估。Evermind AI将帮助识别神经多样性并提供支持。所产生的分析基于相同的游戏和系统，但采用了人工智能技术。该解决方案正在英国各地的学校进行试点，以帮助教师理解学习者的多样性，并为每个孩子提供最佳的教育体验。
项目共同负责人、斯特拉斯克莱德大学儿童神经发育与自闭症教授、自闭症创新实验室主任Jonathan Delafield-Butt表示："我们将最初为卫星网络开发的分析技术应用于理解儿童在游戏中协调动作的方式。这揭示了自闭症儿童感知和与世界互动的根本差异。"
他表示，将儿童心理学与空间网络分析相结合虽然耗时，但回报相当可观，并补充说："这项研究指出了基于数字游戏工具在支持早期诊断和定制干预方面的潜力，研究还涉及Gillberg神经精神病学中心以及阿伯丁大学、格拉斯哥大学、哥德堡大学和华沙大学。"
研究人员表示，下一步将是探索其他游戏场景中的运动组织，论文中的想法和概念也将融入斯特拉斯克莱德大学领导的另一个太空领域项目。
更多信息： Ruaridh Clark等人，《自闭症儿童社交游戏的运动组织》，《英国皇家学会界面杂志》(2025)。DOI: 10.1098/rsif.2025.0302
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