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职位描述 自闭症专家 部门
知识、技能和能力 • 了解各种学习障碍的正常和异常儿童发育情况，包括严重和极重度病例以及患有创伤性脑损伤的儿童。 • 能够教授与儿童相关的原则和方法。 • 深入了解提高自闭症儿童学业成绩的最佳实践。 • 理解并能够实施评估系统以监控进度和调整教学。 • 根据特殊教育法律法规提供支持和指导。 • 卓越的倾听、口头和书面沟通技巧。 • 卓越的客户服务技巧。 • 非常注重细节和组织能力。 • 熟练操作 Microsoft Suite，包括 Word、Excel 和 PowerPoint 以及与职责范围相关的软件应用程序。 • 能够灵活地根据需要在面对面环境中进行调整。
自闭症谱系障碍中的言语和语言
摘要 很多研究都探讨了自闭症的大脑基础，但很少有研究专门研究自闭症儿童和成人的言语和语言障碍的神经生物学，尤其是那些由于顺从性问题而被描述为低功能或极少言语的人。随着范式和工具开发方面取得令人振奋的新进展，以及能够对 6 个月大的自闭症风险儿童进行成像，功能性神经成像（EEG、脑磁图和功能性 MRI）前景广阔。语言网络的激活度和结构与功能连接性降低，加上社会互惠和动机缺陷，以及对视觉信息而非语言信息的偏好，似乎正在为自闭症患者受损的社交沟通大脑勾勒出神经生物学轮廓。
证据表明疫苗与自闭症无关
父母通常在孩子 18-24 个月大时首次注意到自闭症行为——这是大多数儿童疫苗接种的年龄。因此，父母可能会错误地将疫苗接种与自闭症的发病联系起来。然而，数据显示并非如此。在过去的 20 年里，临床医生一直在密切研究被诊断为自闭症的儿童的婴儿兄弟姐妹。与没有家族病史的儿童相比，这些儿童被诊断的可能性高达 30 倍。作为婴儿，他们在 6 个月大时就开始出现早期发育迟缓。如果您有自闭症家族病史，请告诉您的儿科医生，以便密切监测您的孩子。不幸的是，过去的研究表明，这些婴儿接种疫苗的可能性较小，但被诊断为自闭症的可能性仍然较大。新技术使科学家能够研究被诊断为自闭症可能性较高的婴儿的大脑发育情况。他们的大脑发育早在 6 个月大时就与普通婴儿不同。导致自闭症诊断的发展级联在父母看到明显症状之前就开始了。
自闭症儿童的道德意识
自闭症谱系障碍（CASD）的儿童经常在识别和理解情绪时面临挑战，使他们难以解释自己的情绪和他人的情绪。这些情感和行为困难会导致行为偏离社会规范和道德标准。这项研究评估了先前开发的道德意识游戏（MAG）的有效性。与19名CASD参与者和14位老师一起使用了一种实验方法，他们在学习过程中就他们与MAG的经历提供了反馈。数据，并使用Kruskal-Wallis检验进行了分析。调查结果表明，MAG应用程序在易于使用和内容质量方面有效，尽管在命令交付和面部表情的清晰度中需要改进。虽然先前的研究开发了支持CASD中各种技能的工具，但本研究介绍了对道德教育的创新关注。结果表明，MAG为教师提供了一种有价值的新方法，以支持CASD儿童的道德发展。
使用...进行自闭症谱系障碍分析
自闭症谱系障碍 (ASD) 极难识别，尤其是在儿童中。科学家进行的精神诊断过程仅仅取决于症状的行为观察 (DSM-5/ICD-10)，这可能会导致错误的诊断。一种名为 ASD-DiagNet 的结构用于在 fMRI 数据的帮助下从健康受试者中对患有 ASD 的受试者进行分类。Eslami 等人 [10] 开发了一种学习方法，使用单层感知器 (SLP) 和自动编码器来提高提取特征的质量。实施数据增强策略以生成训练机器学习模型所需的合成数据集。在由自闭症脑成像数据交换提供的社区数据集上测试了预计的方法。算法的执行时间也得到了减少。测试时仅考虑少量样本（27 个样本的 CMU）。
塞特拉林因诊断为自闭症的成年人的焦虑症
普通的英语摘要当前简单的英语摘要：背景和研究的目的是进行研究，因为许多自闭症成年人都会感到焦虑，并且许多人发现很难处理。像舍曲林这样的药物通常在自闭症成年人的焦虑症中被处方，但他们是否起作用，以及它们在自闭症人群中的副作用尚不广为人知。通过参加这项研究，参与者将帮助告知是否应开处方舍曲林的自闭症成年人。这项研究是由经验丰富的研究人员和临床医生在自闭症成年人咨询小组的帮助下设计的。该研究将在英国（以及西澳大利亚大学）招募2年的306名参与者。参与者可以完全远程参与（例如使用电子邮件，电话和视频电话），并通过邮政发送药物，因此参与者可以在英国居住的任何地方参加。
正常发展和自闭症中的心理理论
致谢：在这项工作期间，SBC得到了医学研究委员会，麦克唐纳·皮尤基金会，雪莉基金会，三几内亚信托基金和艾萨克·牛顿信托基金的支持。本文的一部分是基于发表在《国际延迟杂志》中的论文。
基于视频的自闭症检测深度学习
摘要 - 自闭症谱系障碍（ASD）的个人经常在健康，沟通和疾病处理中面临挑战；因此，早期诊断对于适当的治疗和护理是必需的。在这项工作中，我们考虑了检测或分类ASD儿童以帮助医疗专业人员早期诊断的问题。我们开发了一个深度学习模型，该模型分析了儿童对感觉刺激的反应的视频片段，目的是捕获ASD和非ASD参与者之间反应和行为的关键差异。与MRI数据的许多最近的ASD分类研究不同，它需要昂贵的专用设备，我们的方法使用了功能强大但相对便宜的GPU，标准的计算机设置和摄像机进行推理。结果表明，我们的模型有效地概括并理解儿童不同运动的关键差异。值得注意的是，尽管对于深度学习问题的数据有限，并且即使使用运动伪像，但我们的模型仍表现出成功的分类性能。索引术语 - 深度学习，自闭症谱系障碍，视频，分类
学习障碍，自闭症和神经多样性法案
2024年9月4日，亲爱的召集人，我正在写信，以告知您我们将采取的下一步措施，以开发拟议的学习障碍，自闭症和神经疾病（LDAN）法案。我很高兴建议您的最终咨询分析报告现已发布，并在此处提供。有近900次回答，咨询表明了该法案对苏格兰的许多人和组织的重要性，实际上是对变革的需求。我们继续仔细考虑所有咨询响应，以及分析报告，以帮助制定我们的法案政策。关于该法案制定的下一步措施，您将意识到，苏格兰政府的政府计划（PFG）2024-25今天发布，宣布了我们的关键优先事项。立法计划部分指出了我们致力于继续为该法案制定建议的承诺，我们将发布法案规定草案。我们打算发布这些规定，以寻求人们对我们最终提案以及如何制定立法的看法。我知道，一些利益相关者可能会对这一消息感到失望。我想为您和委员会成员提供有关下一步的更多信息。我相信，可以清楚地证明，需要做更多的事情，以更好地确保学习障碍者和神经散发的人的平等和保护权利的平等。我渴望我们取得所需的进展。但是，从咨询分析中也可以清楚地看出，在做出最终决定之前，我们需要继续进行一些关键问题，存在着强烈而多样的看法。LDAN法案还通过拟议的人权法案和国家护理局（苏格兰）法案以及苏格兰议会对苏格兰专员格局的调查的任何建议，也正在发展不断发展的景观。因此，我已经得出结论，最好的方法是进一步完善我们的建议并发布法案草案。