AI-Supported learning framework for motor and social development in children with special needs

Abstract

Introduction: this study addressed the need to enhance motor and social skills among children with special educational needs in resource-limited inclusive schools in papua, where traditional teaching approaches often failed to provide personalized support. Objective: the objective of this research was to analyze the effectiveness of an ai-supported physical activity learning framework in improving motor coordination and social interaction among children with special needs. Methodology: a quasi-experimental pre–post design with a mixed-methods approach was used. the sample consisted of 30 students with special needs, 5 teachers, and 10 parents selected purposively. data were collected using motor skill tests, observation sheets, questionnaires, and semi-structured interviews. quantitative analysis applied paired t-tests and anova, while qualitative data were examined through thematic analysis. Results: findings showed significant improvements in motor coordination (t = 4.62, p < 0.001) and social interaction (f = 5.14, p < 0.01). students demonstrated better balance, coordination, and engagement in physical tasks, and teachers reported increased motivation and cooperation among learners. Discussion: these results aligned with previous studies demonstrating that ai-supported physical activity tools facilitated personalized feedback and enhanced engagement for students with disabilities. the use of deep learning technologies strengthened motor learning and encouraged active social participation, particularly in underserved contexts. Conclusions: the ai-supported framework proved effective in fostering motor and social development among children with special needs in papua and offers a promising strategy for inclusive education settings, especially in low-resource regions.Introducción: este estudio abordó la necesidad de fortalecer las habilidades motoras y sociales de niños con necesidades educativas especiales en escuelas inclusivas de papúa, donde los métodos tradicionales ofrecían apoyo limitado y poca personalización del aprendizaje. Objetivo: el objetivo de esta investigación fue analizar la eficacia de un marco de aprendizaje de actividad física apoyado por inteligencia artificial para mejorar la coordinación motora y la interacción social de los niños con necesidades especiales. Metodología: se empleó un diseño cuasi-experimental pre-post con un enfoque mixto. la muestra incluyó 30 estudiantes con necesidades especiales, 5 docentes y 10 padres seleccionados mediante muestreo intencional. los instrumentos utilizados fueron pruebas motoras, hojas de observación, cuestionarios y entrevistas semiestructuradas. los datos cuantitativos se analizaron mediante pruebas t pareadas y anova, mientras que los datos cualitativos se examinaron con análisis temático. Resultados: los resultados mostraron mejoras significativas en la coordinación motora (t = 4,62; p < 0,001) y en la interacción social (f = 5,14; p < 0,01). los docentes observaron mayor motivación, cooperación y participación activa en las actividades físicas por parte de los estudiantes. Discusión: estos hallazgos coincidieron con investigaciones previas que demostraron que las herramientas educativas basadas en ia facilitan retroalimentación personalizada y fomentan el compromiso de los estudiantes con discapacidad, especialmente en contextos educativos vulnerables. Conclusiones: el marco de aprendizaje apoyado por ia resultó eficaz para promover el desarrollo motor y social de niños con necesidades educativas especiales en papúa y constituye una estrategia prometedora para entornos educativos inclusivos con recursos limitados.Introdução: Este estudo abordou a necessidade de fortalecer as competências motoras e sociais das crianças com necessidades educativas especiais em escolas inclusivas na Papua Nova Guiné, onde os métodos tradicionais ofereciam um apoio limitado e pouca aprendizagem personalizada. Objectivo: O objectivo desta investigação foi analisar a eficácia de uma estrutura de aprendizagem de actividades físicas com suporte de inteligência artificial para melhorar a coordenação motora e a interacção social de crianças com necessidades especiais. Metodologia: Foi utilizado um desenho quase-experimental pré-pós com uma abordagem mista. A amostra incluiu 30 alunos com necessidades especiais, 5 professores e 10 pais selecionados por amostragem intencional. Os instrumentos utilizados foram os testes motores, as fichas de observação, os questionários e as entrevistas semiestruturadas. Os dados quantitativos foram analisados ​​através de testes t emparelhados e ANOVA, enquanto os dados qualitativos foram examinados através de análise temática. Resultados: Os resultados mostraram melhorias significativas na coordenação motora (t = 4,62; p < 0,001) e na interação social (f = 5,14; p < 0,01). Os professores observaram maior motivação, cooperação e participação ativa em atividades físicas entre os alunos. Discussão: Estes resultados são consistentes com pesquisas anteriores que demonstram que as ferramentas educativas baseadas em IA facilitam o feedback personalizado e promovem o envolvimento dos alunos com deficiência, particularmente em contextos educativos vulneráveis. Conclusões: A estrutura de aprendizagem apoiada pela IA revelou-se eficaz na promoção do desenvolvimento motor e social das crianças com necessidades educativas especiais na Papua Nova Guiné e representa uma estratégia promissora para ambientes educativos inclusivos com recursos limitados.