Por primera vez, la música se vuelve un instrumento crucial en la detección de la dislexia. Esta es la línea de investigación en la que está trabajando María Rauschenberger, investigadora de doctorado del Grupo de Investigación en Web (WRG) del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF, con la que ha ganado un premio Google Doctoral Consortium Scholarship, que fue entregado en el transcurso del 13º congreso Web for All (W4A) que se celebró en Montreal (Canadá),  del 11 al 13 de abril.

Fracaso escolar y frustración vital se asocian a un problema de dislexia,  a menudo no identificado

La dislexia es un trastorno del aprendizaje y de base neurológica que dificulta la capacidad de leer y escribir por lo que la detección temprana de este trastorno es muy importante para evitar el fracaso escolar y el sufrimiento en la vida infantil. La detección precoz de este trastorno permite desarrollar estrategias para que niños y niñas mejoren en su comprensión lectora y, sobre todo, en el fortalecimiento de la confianza en sí mismos.

Rauschenberger, en una primera fase de su investigación, ha buscado los atributos musicales que le van a servir para distinguir entre grupos con y sin dislexia, para luego tenerlo en cuenta en el diseño de su aplicación web musical, un juego basado en el hecho de que las personas con dislexia tienen mala memoria a corto plazo. Así pues, uno de los experimentos previstos en su estudio consistirá en preguntar a los niños cuál ha sido el sonido que han escuchado en primer lugar, de entre un conjunto de diferentes fragmentos musicales.

Metodología multilingüe de Dytective combinada con la música

En una segunda fase, la investigadora adaptará algoritmos de la metodología multilingüe de Dytective a DysMusic. Rauschenberger ha estado trabajando con la versión en alemán de Dytective, una herramienta para diagnosticar dislexia recientemente desarrollada por el equipo de la investigadora Luz Rello, doctora por la UPF, impulsora de Change Dyslexia y ahora codirectora de la tesis de Rauschenberger conjuntamente con Ricardo Baeza-Yates, director del Grupo de Investigación WRG.

Según manifestó Rauschenberger,  "el siguiente paso de mi investigación será diseñar la arquitectura del juego lingüístico DysMusic que combinará el lenguaje y el contenido musical, y que se concretará en un conjunto de experimentos a través de los cuales podremos descubrir si hay algún indicador que pueda llevar a una futura diferenciación de poblaciones".

Trabajo de referencia:

Maria Rauschenberger (2016), “DysMusic: Detecting Dyslexia by Web-based Games with Music Elements”, Doctoral Consortium, W4A, 16 de abril, Montreal (Canadá).