Vés enrere Detectar la dislèxia amb interaccions que no requereixen coneixement lingüístic

Detectar la dislèxia amb interaccions que no requereixen coneixement lingüístic

És l'objectiu de MusVis, un joc per a web desenvolupat per Maria Rauschenberger sota la supervisió de Ricardo Baeza-Yates i Luz Rello, investigadors vinculats a Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions, pel qual van rebre el passat 20 d'abril el premi dels Assistents a la 17a. Conferència Internacional Web for All (Web per a Tothom), la temàtica aquest any era Automatització per a l'Accessibilitat.

28.04.2020

Imatge inicial

La dislèxia és un trastorn d'aprenentatge específic que afecta del 5% al 15% de la població mundial. MusVis, un joc per a web desenvolupat per Maria Rauschenberger amb la supervisió de Ricardo Baeza-Yates i Luz Rello, investigadors vinculats a Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions (DTIC) de la UPF, va rebre el passat 20 d'abril el Premi dels Assistents W4A en la 17a. Conferència Internacional Web for All (Web per a Tothom), la temàtica específica aquest any va ser Automatització per l'Accessibilitat, per la comunicació "Screening risk of Dyslexia through a la web-game using language-independent content and machine learning".

"L'objectiu del nostre joc per a web anomenat MusVis ha estat mesurar les diferències en la interacció dels nens amb i sense dislèxia mentre identifiquen elements visuals i musicals de forma lúdica", afirma Maria Rauschenberger, doctora per la Universitat Pompeu Fabra amb una tesi sobre dislèxia atorgada en 2019 que va ser dirigida per Ricardo Baeza-Yates i Luz Rello, coautors del treball i investigadors vinculats al DTIC de la UPF. Gràcies a la seva investigació Maria Rauschenberger va ser contractada com a investigadora postdoctoral a l'institut d'investigació alemany Max-Planck.

 "El nostre enfocament té com a objectiu detectar la dislèxia amb interaccions que no requereixen coneixement lingüístic"

"Fins on sabem, aquesta és la primera vegada que s'analitza el risc de tenir dislèxia mitjançant un joc web basat en continguts independents del llenguatge i usant aprenentatge automàtic", afirma Rauschenberger. Aquesta nova metodologia es podria utilitzar per detectar possibles trastorns de l'aprenentatge en nens, fins i tot abans de desenvolupar habilitats lingüístiques, i afavorir una possible intervenció primerenca. Així doncs, "el nostre enfocament té com a objectiu detectar la dislèxia amb interaccions que no requereixen coneixement lingüístic", afirmen els seus autors.

 "El nostre mètode, al ser independent del lenguatge, podria ajudar a disminuir el fracàs escolar, el tractament tardà i, el més important, reduir el patiment de nens i pares"

Encara que és probable que les diferències no siguin tan fortes o visibles com els errors de lectura i ortografia que caracteritzen els nens amb dislèxia, els autors, a la llum dels resultats obtinguts fins al moment, consideren MusVis una eina prometedora per predir la dislèxia en nens pre-lectors utilitzant contingut auditiu i visual independent del llenguatge. "Atès que els nens amb dislèxia necessiten al voltant de dos anys per compensar les seves dificultats, el nostre mètode, al ser independent del llenguatge, podria ajudar a disminuir el fracàs escolar, el tractament tardà i, el més important, reduir el patiment de nens i pares" , manifesta Rauschenberger.

"El nostre enfocament pot optimitzar els recursos per detectar i tractar la dislèxia, però, necessitaríem examinar a molts més nens a una edat primerenca per ampliar les dades d'entrenament per als nostres models predictius basats en aprenentatge automàtic i millorar els nostres resultats", afegeixen els autors.

Per això mateix tots els nens que vulguin estan convidats a participar en aquesta investigació des de casa, a través d'aquesta pàgina:

https://mariarauschenberger.com/2018/03/18/call-for-participants-2018/

Treball de referència:

Maria Rauschenberger, Ricardo Baeza-Yates, Luz Rello (2020), "Screening risk of Dyslexia through a la Web-game using language-independent content and machine learning", W4A'20: Proceedings of the 17th International Web for All Conference, abril, article núm.13, pàgs.:1-12. https://doi.org/10.1145/3371300.3383342

Multimèdia

Categories:

ODS - Objectius de desenvolupament sostenible:

Els ODS a la UPF

Contact

Per a més informació

Notícia publicada per:

Oficina de Comunicació