基于FAHP的自闭症儿童智能玩具设计

桂林理工大学艺术学院刘玲玲魏旭泽陈修俊

摘要：针对国内缺乏自闭症领域智能产品这一问题,设计出适合自闭症儿童的智能玩具,并为自闭症领域智能产品设计开发提供思路。运用模糊层次分析法建立设计指标评价层级模型并计算各项设计指标权重,再根据权重结果指导方案设计,最后对设计方案进行客观综合评价。设计出可以满足前期辅助治疗的自闭症儿童智能玩具。通过对自闭症儿童智能玩具的设计,表明将模糊层次分析法用于自闭症领域产品设计上是可行的,为今后针对自闭症患者产品设计开发提供了思路。
关键词：自闭症模糊层次分析法智能玩具层次分析法模糊综合评价法
中图分类号：TB472文献标识码：A
文章编号：1003-0069（2022）10-0134-04

引言

孤独症谱系障碍（AutismSpectrumDisorders,ASD）是广泛性发展障碍中最具有代表性的疾病,广义上也被称为孤独症或自闭症[1]。近年来,自闭症患病率逐渐升高,在我国已经成为儿童精神残疾的最大病症[2]。自闭症患儿不仅给家庭带来了巨大的精神压力和经济压力,也对患儿的身心健康以及学习生活带来了严重的影响。然而目前,医学上还尚未研究出自闭症的致病原因,市面上也没有针对自闭症治疗的特效药。但是经国外研究发现,早期干预和训练能够改善患者儿童的发育,帮助提高其后天的社会适应能力[3]。在现代医疗手段作用成效甚微的情况下,如何通过设计有效的辅助治疗产品来帮助自闭症儿童进行早期干预训练是值得重点关注的问题。因此,本文将使用模糊层次分析法（FAHP）系统科学地设计出适合自闭症儿童的早期治疗玩具,同时为我国自闭症领域智能产品的开发提供有效的设计模式。

一、国内外自闭症儿童玩具市场现状

随着产品智能化水平不断提高,智能儿童玩具逐渐成为儿童玩具市场的重要组成部分,但因我国对自闭症的研究较少,现在我国的市场上还没有出现成熟的针对自闭症儿童患者研发设计的智能玩具[4],并且相比于国外,我国的普通智能儿童玩具在表现形式和功能上也差强人意。由于国外对于自闭症群体的研究逐渐成熟,其市场上也出现了较多针对自闭症儿童的智能产品,通过文献调研,可以根据其功能性分为四类：情绪检测类,即通过可佩戴的智能产品对儿童的心率、血氧率等生理指标进行实时监测,并结合软件、硬件,使用App进行可视化分析,从而了解自闭症儿童的情绪状态,方便医师和父母制订或调整治疗计划;社会互动类,即通过提高自闭症儿童和玩具以外的第三方参与性,为自闭症儿童带来更多的交流机会,从而锻炼其社会交流的能力;感觉统合训练类,这类产品主要是通过对自闭症儿童的听、视、触觉和肢体等方面进行刺激,提高儿童的感觉统合能力;认知教育类,即让自闭症儿童通过游戏或物体进行认知训练和思考训练,从而提高其社会认知和明辨是非的能力。然而这些产品大多功能单一,外观简单,辅助早期自闭症治疗效果有限。本研究将会以此调研结果作为重要的功能性设计依据和设计目标,建立科学的设计指标评价层级,设计出具有多功能的具有明显辅助治疗效果的智能儿童玩具。

二、自闭症儿童智能玩具评价模型构建

（一）模糊层次分析法

层次分析法（AHP）作为数学分析方法,目的是将模糊的问题具体化,通过多层次分解进行定量分析,常用于受多因素影响的难以确定的决策问题[5]。模糊层次分析法（FAHP）是由AHP和模糊综合评价法结合而成的,其中层次分析法主要用于建立设计指标层级,并计算其中各项设计指标的权重,模糊综合评价法则是对设计方案进行综合的客观的评价,判断方案的好坏并寻找优化方向[6]。
在自闭症儿童智能玩具设计中,选用层次分析法主要是为了能够清晰条理地分析出自闭症儿童玩具的需求点,再根据需求点来进行方案的设计。而选用模糊综合评价法则是为了客观验证设计方案的好坏,同时证明设计方法的可行性。基于模糊层次分析法的自闭症儿童智能玩具设计具体流程见图1。首先通过对国内外市场的现状调研确定设计要素（设计指标）,再使用层次分析法建立设计指标层级并确定各设计指标的权重,再以各个设计指标的权重值为参考并指导设计方案,再使用模糊综合评价法对设计出的方案进行综合评价,最终得出评价结果和优化方向。

（二）建立设计指标评价层级

1）目标层。通常为单独一个要素,即设计的最终目的。在本研究中为自闭症儿童智能玩具的最佳设计方案G。
2）准则层。通过对15位自闭症儿童的父母及10位从事儿童玩具设计工作的设计师进行调研访谈,询问他们对自闭症儿童智能玩具的期望点并进行记录,最后使用KJ法对调研结果进行整理[7],根据调研访谈的结果,自闭症儿童智能玩具设计指标大致可以总结为功能、审美、易用、安全四个方面,所以可以将智能玩具设计指标的准则层设为：功能性A、审美性B、易用性C、安全性D。
3）子准则层。依据调研结果,将准则层进行细分,产生子准则层。功能性是具有辅助治疗性质儿童玩具的重要设计内容,其功能的选用会直接影响到治疗的效果,所以功能的选用应科学有效且具有针对性。结合调研结果,针对自闭症儿童情绪不稳定、缺少社会交流以及认知能力低下这一系列情况,设定功能性A包含情绪检测功能A1、社会互动功能A2、感觉统合训练功能A3和认知教育功能A4。
审美性是任何产品都应具备的特征,针对不同的用户群体,产品的设计风格也会有所不同。针对自闭症儿童这一特殊群体,则应注重产品的色彩和外观造型是否能够吸引自闭症儿童的注意力,能否刺激自闭症儿童的情感,符合自闭症儿童群体的外观能够带来事半功倍的效果。根据调研结果,设审美性B包含设计指标色彩搭配B1和造型美观B2。
针对特殊人群的产品,易用性是衡量该产品是否实用的重要依据,在设计针对自闭症患者儿童的玩具时,应特别注重玩具的交互方式和人机尺寸。除此之外,还应注重玩具是否方便维修,其系统及内容是否可持续更新。因此设易用性C包含设计指标人机交互性C1、可持续性C2、人机尺寸C3。
对于儿童玩具来说,安全性是不可忽略的一点,安全性D包含设计指标材料安全D1和儿童看护D2。
由此得到自闭症儿童智能玩具设计指标评价层级,见图2。

（三）构建判断矩阵与权重确定

构建判断矩阵是层次分析法中不可或缺的一步,其目的是为了能够在某一准则层中,可以对比当前准则层各个子准测之间的重要性程度[8]。在准则层X和子准则层各设计指标Y之间创建对比关系,构建判断矩阵,构建规则见表1。
表中,yij表示在同一准则层X中,设计指标Yi相对于指标Yj的重要程度。为了使定性的问题进行量化分析,在判断矩阵中一般使用1-9级比例标度法来对各个指标进行两两比较[9],确定每个指标的重要程度。1-9级比例标度法见表2。构建好判断矩阵后,需要根据表中数据对各项设计指标进行权重计算。本研究采用方根法来进行计算[10、11]。具体过程为：
1）计算各个判断矩阵X每行数值的乘积Xi：其中,Yij表示第i行第j列指标,n表示指标数。
2）对各个判断矩阵求几何平均值：
3）进行归一化处理,最终得到相对权重Wi：让调研对象按照1-9级比例标度法对不同设计指标进行打分并计算权重,目标层及准则层判断矩阵及权重见表3-7。

（四）一致性检测

为确保以上判断矩阵中参与调研人员前后判断数据的一致性,保证各个判断矩阵中权重值的有效性,需要进行一致性检验。在检验过程中,判断矩阵的一致性指标用CI表示：其中,λmax指最大特征值,Xwi表示矩阵X与矩阵Wi的乘积,m为矩阵阶数。
通常,是否通过一致性检验的判断标准是通过一致性比率值CR的大小来进行判断的。即CR=CI/RI,其中RI为随机一致性指标,不同阶数矩阵的RI值见表8。当CR<0.1时,那么这个判断矩阵的一致性检验合格,若CR≥0.1,就需要继续打分并对该判断矩阵并进行二次检验,直到符合条件,即CR<0.1为止。一致性检验结果见表9。由表可见,各个准则层一致性检验的CR值均小于0.1,故所有数据有效。

三、设计实践

（一）自闭症儿童智能玩具设计

通过层次分析法的使用,从表3-7中可以看出,15位自闭症儿童父母与10位儿童玩具设计师大多认为自闭症儿童智能玩具的设计应更注重功能性A与安全性D,其中安全的材质D1、情绪监控功能A1和认知教育功能A4权重相对较高。根据调研结果指导方案设计原则,所以本设计需要着重实现以上设计指标,根据权重大小适当考虑其他的设计要素。为了能够满足自闭症儿童的前期辅助治疗,设计一款可以引导患者儿童进行表达和沟通交流的辅助治疗多功能玩具。根据各项设计指标权重计算的结果,优先考虑功能性和安全性,其外观设计应优先服务于功能性和安全性,为了满足情绪监控、认知教育以及社会互动功能,外观设计中应具有扬声器、麦克风、摄像头以及显示屏。由于自闭症儿童的特殊性,所以产品的外观设计应符合自闭症儿童的审美和心理偏好。为了表现玩具的交互方式,设计中也应加入合适的元素来引导交互,再考虑到自闭症儿童总体上更偏爱冷色,其中最喜欢绿色和蓝色[13],所以采用薄荷绿色光带对产品进行点缀,既能提示操作,也使玩具更能引起自闭症儿童的注意。考虑到自闭症儿童多喜爱圆形的简单规则的形状[12],所以在玩具的造型上,形态元素多选用柔和协调的结构,并赋予卡通的形象。具体设计方案见图3,App界面设计见图4。
在功能性方面,该智能玩具实现了情绪监控、认知教育以及社会互动功能,它可以对患者儿童的情绪、行为进行监控并收集,最终反馈到App中,方便治疗师及家长对自闭症儿童的治疗计划进行调整,家长也可以通过App远程和儿童进行视频交流,提高儿童的社会交往能力。由于玩具尺寸与外观的限制,以及权重结果,所以并没有实现感统训练功能。在审美性方面,外观服务于功能性与易用性,设计出卡通造型的玩具,用科学的配色和外观吸引儿童注意。在易用性方面,儿童可以通过与玩具的手臂、耳朵触碰的方式来实现交互,并且头部的屏幕可以显示出不同的卡通表情来表达不同的情绪。玩具高185mm,可以满足日常的大部分使用场景。在安全性方面,玩具整体采用一体化设计,有效防止儿童的误食,材质方面选用PP材质,安全无毒。

（二）方案评价

将总目标层最佳设计方案记为G,再根据设计指标评价层级将准则层的功能性A、易用性B、审美性C、安全性D设为主评价指标集,记为G=（A,B,C,D）。再将子准则层各个评价指标设为次评价指标集,记为A=（A1,A2,A3,A4）;B=（B1,B2）;C=（C1,C2,C3）;D=（D1,D2）。
采用5级李克特量表[14]设置评语集E={十分满意,满意,一般,不满意,十分不满意},来对设计方案的各个指标进行评价。继续邀请设计指标权重评价中的自闭症儿童家长和玩具设计师来对本设计方案进行评价,各设计指标所构成的评价矩阵R如下所示：由表3-7权重计算的数值可以得出,准则层权重向量WG=（0.329,0.258,0.114,0.299）,子准则层权重向量WA=（0.389,0.180,0.081,0.350）,WB=（0.333,0.667）,WC=（0.539,0.164,0.297）,WD=（0.667,0.333）。由此可计算得出准则层各设计指标的评价向量：在此基础上,可构建出总体指标模糊综合评价矩阵：再由WG=（0.329,0.258,0.114,0.299）,得出自闭症儿童智能玩具设计方案的综合评价向量：S=weT×PT=(0.669,0.183,0.120,0.027,0.004)
对方案的综合评价向量归一化处理,得到S=（0.667,0.182,0.120,0.027,0.004）。因此,针对该方案的评价结果按照上文五级评价结果如下：十分满意的隶属度为0.667;满意的隶属度为0.182;一般的隶属度为0.12;不满意的隶属度为0.027;十分不满意的隶属度为0.004。也就意味着对该方案十分满意,满意,一般,不满意,十分不满意的评价者分别占66.7%,18.2%,12%,2.7%和0.4%。由此可见该方案的总体评价为十分满意,但是隶属度只有66.7%,证明该方案仍有可优化的空间。
为了能够更直观地看到评价者对不同层级指标的满意度,得出优化方向,需要为各个评价指标赋值U={十分满意,满意,一般,不满意,十分不满意}=（90,75,50,25,10）。通过计算得到个指标的评价值见表10,从计算出的评级分值可以看出,该设计方案的情绪监控功能,外观形态和色彩搭配,材料安全和儿童看护这四个指标得分较高,说明这四个设计指标基本达到设计预期,基本可以满足用户需求;感统训练功能得分最低,说明该设计方案需要在训练自闭症儿童感觉统合能力的功能指标上进行优化;其余指标得分一般。

结语

针对自闭症儿童的玩具设计是具有一定特殊性和综合性的,由于受众人群为自闭症儿童,所以在设计的过程中更应需要家长、儿童玩具设计师和医疗专家的共同参与。为了能够设计出满足多方需求的针对自闭症儿童的智能玩具,首先对儿童家长和玩具设计师进行问卷调查寻求自闭症儿童智能玩具的设计需求点,再使用层次分析法对多个设计指标进行分层研究,得到不同层次的设计指标和权重,再根据权重结果进行方案设计,最后使用模糊综合评价法来客观的量化设计方案,得出该方案基本满足需求但是仍然需要在功能性上进行优化。通过基于模糊综合评价法的自闭症儿童智能玩具的设计,设计出了能够早期干预自闭症儿童治疗的智能玩具,为针对自闭症人群产品的设计开发提参考,同时呼吁广大群众能够多多关注自闭症群体,共同构建以人为本,和谐友爱的社会。

参考文献

[1]李闯，张丙辰，王艳群，赵玉婉.基于视觉提示的自闭症儿童图形符号设计方法研究[J].设计，2020，33（01）：148-150.
[2]徐楚玄，王思维.基于系统设计理论的自闭症儿童辅助干预产品设计研究[J].工业设计，2021（06）：154-156.
[3]HANDLEMANJS，HARRISSL.PreschoolEducationProgramsforChildrenwithAutism[M].PRO-ED，8700ShoalCreekBlvd.，Austin，TX78757-6897（$28），1994.
[4]武杨菲，郜红合.基于自闭症儿童表情认知的玩具设计研究[J].设计，2021，34（09）：11-13.
[5]金信琴，周恩雯.基于Kano模型与层次分析法的公共开水器改进设计与评价[J].设计，2019，32（17）：137-139.[6]李伟丽，孙运豪，苟锐.基于模糊层次分析法的地铁站名图形符号设计[J].包装工程，2021，42（14）：277-283.[7]王宇，周俊杰，石元伍.基于模糊层次分析法的儿童教育机器人设计[J].包装工程，2021，42（10）：151-156.
[8]朱旭，穆存远.智能穿戴设备交互与展示设计[J].设计，2017（17）：44-45.
[9]田广东，张洪浩，王丹琦．基于模糊AHP－灰色关联TOPSIS的拆解方案评估研究[J].机械工程学报，2017，53（5）：34－40.
[10]李静，祖江颖，王依晨，朱子源.基于AHP和模糊综合评价方法的儿童早教机设计[J].包装工程，2021，42（02）：118-122+142.
[11]李静，朱子源，祖江颖，王依晨，那彤，潘旭东，王思.基于AHP-FCE的多动症儿童体能类玩具设计与评价[J].包装工程，2021，42（10）：144-150.
[12]同4.
[13]曹漱芹，费雯，孙爱军.4~6.5岁自闭症幼儿颜色偏好的实验研究[J].中国特殊教育，2012，143（5）：46-52.[14]JebbAndrewT.，NgVincent，TayLouis.AReviewofKeyLikertScaleDevelopmentAdvances：1995–2019[J].FrontiersinPsychology，2021：14.