Wir sind jeden Tag von ihnen umgeben. Sie steuern meist unseren Tagesablauf, beeinflussen große Entscheidungen, können uns hochschweben und tief fallen lassen: Emotionen. Als Mensch sind wir darauf angewiesen sie zu sehen, zu interpretieren und selbst zu zeigen. Jeden Tag werden wir überflutet von Reizen, Aussagen, Gesichtsausdrücken und Regungen aller Art. Sie geben uns Aufschluss über den Gefühlszustand unseres Gegenübers, helfen uns ihn nachzuvollziehen und geben manchmal preis, dass Menschen nicht immer das meinen, was sie sagen.
Die Tatsache, dass wir Freundschaften oder Beziehungen haben, einem Studium nachgehen und uns meistens im Alltag mühelos verständigen, zeigt, dass wir ganz unbewusst kompetent sind, die Ausdrücke, die unser Gegenüber uns preisgibt, zu dekodieren. Doch nicht allen Menschen fällt das leicht. Menschen mit Autismus-Spektrum-Störungen (ASS) haben große Probleme beim Deuten und Erkennen von Emotionsausdrücken. Besonders Kindern mit ASS bereitet dies große Schwierigkeiten in sozialen Kontexten. Oft werden sie Opfer von Mobbingattacken und haben große Probleme Freundschaften zu knüpfen.
Daraus ergibt sich für mich die folgende Forschungs-Frage, die ich in dieser Arbeit untersuchen werde: Kann das Wissen über Mikroexpressionen zusammen mit moderner Technik in interaktiven Apps, Kindern mit ASS und ihren Eltern, Erziehern oder Pflegern, das Erkennen und den Umgang mit Emotionen vereinfachen?
Zu Beginn definiere ich den Begriff „Mikroexpressionen“ und gehe kurz auf das Facial Action Coding System (FACS) von Paul Ekman ein. Im Anschluss gehe ich kurz auf den Begriff Autismus ein und arbeite heraus, welche Form von Autismus-Spektrum-Störungen besonders effektiv gefördert werden können. Basierend auf den ersten zwei Abschnitten leite ich über zu bereits bestehenden Programmen. Hierbei stelle ich die Programme progressiv vor, wobei sich nach und nach herauskristallisiert welche Implikationen zu beachten sind, um die Emotionale Intelligenz von Kindern mit ASS nachhaltig zu fördern. Darauf folgend berichte ich von einer Pilotstudie, welche die Effekte von Trainingsprogrammen mit Einsatz von Mikroexpressions-erkennungssoftware für Kinder mit ASS evaluiert. Zum Ende der Arbeit gebe ich einen Aus-blick in die Zukunft und ziehe ein Resümee.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Mikroexpressionen
2.1 Definition
2.2 Facial Action Coding System
3. Autismus
4. Programme
4.1 Eilert Akademie
4.2 SHORE™
4.3 Capture My Emotion
5. Evaluation
5.1 Ergebnisse
5.2 Limitationen und Zukunft
6. Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, ob und wie moderne Mikroexpressionserkennungssoftware in Form von interaktiven Apps dazu beitragen kann, die emotionale Intelligenz und soziale Interaktionsfähigkeit von Kindern mit Autismus-Spektrum-Störungen (ASS) sowie deren Umfeld zu fördern.
- Grundlagen der Mikroexpressionen und des Facial Action Coding Systems (FACS)
- Herausforderungen in der Emotionserkennung bei Menschen mit ASS
- Analyse und technischer Ansatz verschiedener Trainingsprogramme und Apps
- Evidenzbasierte Evaluation der Wirksamkeit von computerbasierten Emotions-Trainings
Auszug aus dem Buch
4.3 Capture My Emotion
Die App „CaptureMyEmotion“ ist ein Programm, das Kindern mit hoch funktionalem Autismus (HFA) eine mehrdimensionale Entwicklungshilfe bietet. Sie zielt darauf ab die Wahrnehmungs- und Interpretationskompetenz von eigenen und fremden Emotionen nachhaltig zu fördern. Die australischen Forscher und Entwickler von Hilfsprogrammen für autistische Kinder, Valerie Gay und Peter Leijdekkers, betonen die Wichtigkeit emotionsbewusster und individuell anpassbarer Apps für Kinder mit HFA und kritisieren bereits bestehende Programme. Viele dieser Apps hätten einen festen Bilderkatalog, aus dem die Kinder Emotionen erkennen und interpretieren sollen oder der dem Induzieren von emotionalen Situationen dient (vgl. Gay & Leijdekkers 2014). Gay und Leijdekkers führen die App „What´s the Expression?“ (vgl. Shanesh Autism Intervention Portal. , Zugriff: 19.07.2016) als Beispiel an. Dieses Programm bringt Kindern anhand bekannter Comicfiguren das Erkennen und den Umgang mit Emotionen bei. Programme mit einem festen Bilderkatalog seien nicht individuell genug. Demnach müssten Hilfsprogramme, Gay und Leijdekkers zufolge, individuell konfigurierbar sein. Sie berichten von einem Kind mit ASS, welches hoch freudig erregt ist, wenn jede Woche der Müllwagen kommt und den Müll abholt. (Valerie Gay, 2014, S. 21) Solch individuelle Szenarien könnten niemals von vorgefertigten Katalogen abgedeckt werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Alltagsrelevanz von Emotionen und die spezifischen Herausforderungen von Menschen mit ASS bei der Dekodierung mimischer Ausdrücke, woraus die zentrale Forschungsfrage der Arbeit abgeleitet wird.
2. Mikroexpressionen: Dieses Kapitel definiert Mikroexpressionen als kurze, unwillkürliche Gesichtsausdrücke und stellt das Facial Action Coding System (FACS) als wissenschaftliches Instrument zur systematischen Analyse dieser Bewegungen vor.
3. Autismus: Das Kapitel erläutert die verschiedenen Formen der Autismus-Spektrum-Störung und arbeitet heraus, warum insbesondere Kinder mit hochfunktionalem Autismus eine geeignete Zielgruppe für technologiegestützte Fördermaßnahmen darstellen.
4. Programme: Hier werden unterschiedliche technologische Ansätze wie die Eilert Akademie, die Software SHORE™ und die App-Reihe Capture My Emotion hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit und Funktionen für Kinder mit ASS vorgestellt und kritisch analysiert.
5. Evaluation: Auf Basis einer Pilotstudie von Russo-Ponsaran et al. wird die Wirksamkeit von computerbasierten Emotions-Trainings evaluiert und der Forschungsbedarf für die Zukunft diskutiert.
6. Zusammenfassung: Das abschließende Kapitel fasst die zentralen Implikationen für die App-Entwicklung zusammen und betont das Potenzial von interaktiven, emotionsbewussten Trainingsmethoden zur Förderung der emotionalen Intelligenz bei Kindern mit ASS.
Schlüsselwörter
Mikroexpressionen, Autismus-Spektrum-Störung, ASS, Emotionale Intelligenz, Facial Action Coding System, FACS, Emotionserkennung, SHORE, Capture My Emotion, Hochfunktionaler Autismus, Entwicklungspsychologie, Apps, Hilfstechnologien, Training, Evaluation
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit?
Die Arbeit untersucht den Einsatz moderner Softwarelösungen, insbesondere von Mikroexpressionserkennungs-Apps, als Hilfsmittel zur Unterstützung von Kindern mit Autismus-Spektrum-Störungen bei der Emotionserkennung.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die zentralen Felder umfassen die psychologischen Grundlagen der Mimik, das Störungsbild ASS, die technische Funktionsweise von Emotionserkennungssoftware sowie die praktische Evaluation von Trainingsprogrammen.
Was ist die primäre Forschungsfrage?
Die Forschungsfrage lautet, ob das Wissen über Mikroexpressionen in Kombination mit moderner App-Technik das Erkennen und den Umgang mit Emotionen für Kinder mit ASS und deren Betreuer vereinfachen kann.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Die Autorin stützt sich auf eine Literaturanalyse und vergleicht bestehende technologische Ansätze sowie die Ergebnisse einer Pilotstudie zur Wirksamkeit computerbasierter Trainingseinheiten.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Fundierung zu Mikroexpressionen und Autismus, eine detaillierte Vorstellung technischer Programme sowie eine Evaluierung deren Wirksamkeit und Limitationen.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich durch Begriffe wie Mikroexpressionen, ASS, Emotionserkennung, FACS und computergestützte Entwicklungsförderung definieren.
Warum liegt der Fokus bei der App-Entwicklung oft auf Kindern mit „high functioning autism“?
Diese Kinder zeigen häufig subtilere Symptome, eine bessere Feinmotorik und eine höhere gesundheitsbezogene Lebensqualität, was sie für die Nutzung komplexer, interaktiver Technik besonders empfänglich macht.
Welche Kritik äußert die Autorin an bestehenden Systemen?
Oftmals fehlen Standardprogrammen individuelle Konfigurationsmöglichkeiten sowie Speicher- und Notizbuchfunktionen, die eine Verknüpfung von emotionalen Situationen mit dem Kontext und eine spätere Reflexion ermöglichen würden.
Welchen Stellenwert haben physiologische Sensoren in den vorgestellten Apps?
Sensoren messen physiologische Daten wie Herzschlag, Hautleitfähigkeit oder Erregungslevel, um die Emotionserkennung objektiver und zuverlässiger zu gestalten, da eine reine Mimik-Analyse bei Autismus oft zu ungenau bleibt.
- Arbeit zitieren
- J. Liebnau (Autor:in), 2016, Einsatz von Mikroexpressionserkennungssoftware in Apps zur Entwicklungsförderung emotionaler Intelligenz bei Kindern mit Autismus-Spektrums-Störung, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/353699
