Comunicazione Funzionale e Intelligenza Artificiale: Risultati di un Training in uno Studente con Sindrome di Dravet

Abstract

La Sindrome di Dravet è un grave disturbo epilettico che compromette significativamente la comunicazione. Nonostante il crescente interesse per gli ausili tecnologici, pochi studi hanno indagato l’uso dell’intelligenza artificiale (IA) a supporto del Functional Communication Training (FCT) in questa popolazione. Il presente studio esplora l’integrazione di strumenti basati su IA per potenziare l’autonomia comunicativa e ridurre i comportamenti disadattivi in un bambino con Sindrome di Dravet. È stato adottato un disegno sperimentale a singolo caso con un partecipante di nove anni. L’intervento ha combinato il FCT con l’utilizzo di Google Assistant come sistema di erogazione del rinforzo mediato dall’IA. Al bambino veniva richiesto di chiedere i rinforzatori tramite comandi vocali, ottenendo l’accesso immediato agli stimoli preferiti a seguito di tentativi comunicativi riusciti. I dati relativi ai tentativi comunicativi sono stati raccolti nelle fasi di pre-test, training e post-test. I risultati hanno mostrato un aumento della capacità del partecipante di richiedere i rinforzatori in modo indipendente, con un passaggio da una prestazione variabile durante la baseline al 100% di accuratezza nell’ultima sessione di training. I dati del post-test hanno indicato una generalizzazione stabile del comportamento target, confermando l’acquisizione delle abilità comunicative funzionali. Lo studio suggerisce che l’IA può essere efficacemente integrata in interventi basati sul rinforzo come il FCT, offrendo una soluzione praticabile e a basso costo per sostenere lo sviluppo comunicativo in soggetti con gravi disturbi del neurosviluppo. Le limitazioni includono la preferenza per il dispositivo, l’affidabilità della rete e variabili ambientali che possono influenzare gli esiti.