論文の概要: Robust Multilingual Text-to-Pictogram Mapping for Scalable Reading Rehabilitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24536v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 17:12:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.4029
• Title: Robust Multilingual Text-to-Pictogram Mapping for Scalable Reading Rehabilitation
• Title（参考訳）: 可読性リハビリテーションのためのロバスト多言語テキスト・ピクトグラムマッピング
• Authors: Soufiane Jhilal, Martina Galletti,
• Abstract要約: 視覚的な足場でテキストを自動的に強化する多言語AIインタフェースを開発した。 このシステムは鍵概念を動的に識別し、文脈的に関連するピクトグラムにマッピングする。 本システムは5言語にまたがって評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7652576281314932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reading comprehension presents a significant challenge for children with Special Educational Needs and Disabilities (SEND), often requiring intensive one-on-one reading support. To assist therapists in scaling this support, we developed a multilingual, AI-powered interface that automatically enhances text with visual scaffolding. This system dynamically identifies key concepts and maps them to contextually relevant pictograms, supporting learners across languages. We evaluated the system across five typologically diverse languages (English, French, Italian, Spanish, and Arabic), through multilingual coverage analysis, expert clinical review by speech therapists and special education professionals, and latency assessment. Evaluation results indicate high pictogram coverage and visual scaffolding density across the five languages. Expert audits suggested that automatically selected pictograms were semantically appropriate, with combined correct and acceptable ratings exceeding 95% for the four European languages and approximately 90% for Arabic despite reduced pictogram repository coverage. System latency remained within interactive thresholds suitable for real-time educational use. These findings support the technical viability, semantic safety, and acceptability of automated multimodal scaffolding to improve accessibility for neurodiverse learners.
• Abstract（参考訳）: 読解は、特別な教育ニーズ・障害(SEND)を持つ子供にとって重要な課題であり、しばしば1対1の読解支援を必要とする。 このサポートを拡大する上でセラピストを支援するために、視覚的な足場でテキストを自動的に強化する多言語AIベースのインターフェースを開発した。 本システムは,重要な概念を動的に識別し,文脈に関連のあるピクトグラムにマッピングし,言語間の学習者を支援する。 多言語カバレッジ分析,言語セラピストと特別教育専門家による専門的臨床レビュー,潜時評価の5言語(英語,フランス語,イタリア語,スペイン語,アラビア語)を対象に,本システムの評価を行った。 評価結果から,5言語にまたがる高いピクトグラムカバレッジと視覚的足場密度が示唆された。 専門家の監査では、自動的に選択されたピクトグラムは意味的に適切であることが示唆された。 システムのレイテンシは、リアルタイムの教育用途に適したインタラクティブなしきい値内に留まった。 これらの知見は, 自律型マルチモーダル足場の技術的生存性, 意味的安全性, 受容性をサポートし, 神経多様性学習者へのアクセシビリティの向上に寄与する。

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