論文の概要: Dyslexia and Dysgraphia prediction: A new machine learning approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06401v1
- Date: Wed, 15 Apr 2020 09:31:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-13 03:12:47.932418
- Title: Dyslexia and Dysgraphia prediction: A new machine learning approach
- Title（参考訳）: DyslexiaとDysgraphia予測:新しい機械学習アプローチ
- Authors: Gilles Richard and Mathieu Serrurier
- Abstract要約: 失読症、失読症、失読症などの学習障害は、学術的な成果に干渉するが、学術的な時間を超える長い結果をもたらす。
このような障害を幼児期に評価するためには、子どもたちはテストのバッテリーを解く必要がある。
人間の専門家はこれらのテストにスコアを付け、子どもが特定の教育戦略を必要とするかどうかをスコアに基づいて決定する。
本稿では,人工知能がこの評価の自動化にどう役立つかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.754230120409288
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Learning disabilities like dysgraphia, dyslexia, dyspraxia, etc. interfere
with academic achievements but have also long terms consequences beyond the
academic time. It is widely admitted that between 5% to 10% of the world
population is subject to this kind of disabilities. For assessing such
disabilities in early childhood, children have to solve a battery of tests.
Human experts score these tests, and decide whether the children require
specific education strategy on the basis of their marks. The assessment can be
lengthy, costly and emotionally painful. In this paper, we investigate how
Artificial Intelligence can help in automating this assessment. Gathering a
dataset of handwritten text pictures and audio recordings, both from standard
children and from dyslexic and/or dysgraphic children, we apply machine
learning techniques for classification in order to analyze the differences
between dyslexic/dysgraphic and standard readers/writers and to build a model.
The model is trained on simple features obtained by analysing the pictures and
the audio files. Our preliminary implementation shows relatively high
performances on the dataset we have used. This suggests the possibility to
screen dyslexia and dysgraphia via non-invasive methods in an accurate way as
soon as enough data are available.
- Abstract（参考訳）: 失書症、失読症、失行症などの学習障害は学業成績を阻害するが、学業期間を超えて長期的な影響も持つ。
世界の人口の5%から10%がこの種の障害を受けていることが広く認められている。
幼児期における障害の診断には, 様々な検査をしなければならない。
人間の専門家はこれらのテストにスコアを付け、子どもが特定の教育戦略を必要とするかどうかをスコアに基づいて決定する。
評価は長く、費用がかかり、感情的に痛みます。
本稿では,人工知能がこの評価の自動化にどう役立つかを検討する。
本研究は,手書きテキスト画像と音声記録のデータセットを一般の子供および読字障害児および/またはディスコグラフィック児の両方から収集し,読字障害/辞書と標準読字/書き手の違いを分析し,モデルを構築するために,分類に機械学習技術を適用する。
モデルは、画像とオーディオファイルを分析して得られる単純な特徴に基づいて訓練される。
我々のプリミティブ実装は、私たちが使ったデータセット上で比較的高いパフォーマンスを示しています。
これは、十分なデータが手に入る限り、正確な方法で非侵襲的な方法でジスレキシンとジストロフィーをスクリーニングできる可能性を示唆している。
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