用不需要语言知识的互动来检测阅读障碍

阅读障碍是一种特殊的学习障碍，影响着世界上5-15%的人口。MusVis是一款由Maria Rauschenberger开发的网络游戏，在UPF信息和通信技术(DTIC)部门的研究人员Ricardo Baeza-Yates和Luz Rello的指导下，于4月20日在第17届国际web for All大会上获得了W4A与会者奖。他今年的具体主题是“无障碍自动化”，发表了一篇题为“通过使用独立语言内容和机器学习的网络游戏筛查阅读障碍风险”的交流论文。

“我们的网页游戏《MusVis》的目的是衡量玩家之间的互动差异孩子们有和没有难语症他们以一种有趣的方式识别视觉和音乐元素。”由于她的研究，Maria Rauschenberger被聘为德国马普研究所的博士后研究员。

Rauschenberger肯定说:“据我们所知，这是第一次通过一个基于独立语言内容的网络游戏并使用机器学习来分析阅读障碍的风险。”这种新方法可以用于检测儿童可能的学习障碍，甚至在他们发展语言技能之前，并导致可能的早期干预。因此，“我们的目的是通过不需要语言知识的互动来检测阅读障碍，”作者断言。

虽然很可能不一样强大的或可见的差异描述患有诵读困难症的孩子的阅读和拼写错误,根据获得的结果到目前为止,作者考虑MusVis作为一个有前途的工具,预测阅读障碍在pre-readers使用语言视听内容。Rauschenberg强调说:“由于患有阅读障碍的儿童需要大约两年的时间来抵消他们的困难，我们的方法，因为它是独立于语言的，可以帮助减少学业失败，延迟治疗，最重要的是，减少儿童和家长的痛苦。”

“我们的方法可能会优化资源来检测和治疗阅读障碍，然而，我们需要在更多的儿童早期进行检查，以扩大训练数据，为我们的预测模型奠定基础。机器学习并改善我们的结果，”作者补充道。

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