MusVis Demo erhält den W4A Delegate Award  

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Das Ziel unseres Webspiels MusVis (siehe Video) ist es, die Reaktion von Kindern mit und ohne Legasthenie beim Spielen zu messen, um Unterschiede in ihrem Verhalten zu finden. Legasthenie ist eine spezifische Lernstörung, von der 5% bis 15% der Weltbevölkerung betroffen sind.

Nach unserem besten Wissen ist dies das erste Mal, dass das Risiko der Lese-/Rechtschreibstörung mit Hilfe eines sprachunabhängigen, inhaltlich webbasierten Spiels und maschinellen Lernens untersucht wird. Das universelle Screening mit sprachunabhängigem Inhalt kann für das Screening von Vorschulkindern verwendet werden, die keine Sprachkenntnisse haben, was ein mögliches frühzeitiges Eingreifen erleichtert.

Unser Ansatz zielt darauf ab, die Lese-/Rechtschreibstörung mit Indikatoren zu screenen, die keine Sprachkenntnisse erfordern. Diese Indikatoren sind wahrscheinlich nicht so stark oder sichtbar wie die Lese- und Rechtschreibfehler von Kindern mit einer Lese-/Rechtschreibstörung. Daher betrachten wir unsere Ergebnisse (höchste Genauigkeit von 0,74 und höchste F1-Werte von 0,75) für Deutsch mit Random Forest und (höchste Genauigkeit von 0,69) für Spanisch mit Extra-Tree als vielversprechenden Weg zur Vorhersage der Lese-/Rechtschreibstörung unter Verwendung sprachunabhängiger auditiver und visueller Inhalte für Vorleser.

Mit unserem Ansatz können die Ressourcen für die Erkennung und Behandlung von der Lese-/Rechtschreibstörung optimiert werden. Allerdings bräuchte es zu Beginn mehr Personal, um viel mehr Kinder in jungen Jahren zu untersuchen, damit unsere Schulungsdaten erweitert werden können. Da Kinder mit Legasthenie etwa zwei Jahre brauchen, um ihre Schwierigkeiten auszugleichen, könnte unser Ansatz dazu beitragen, Schulversagen und verspätete Behandlung zu verringern und vor allem das Leiden von Kindern und Eltern zu reduzieren.
Der Hauptvorteil unseres sprachunabhängigen Inhaltskonzepts besteht darin, dass es das Potenzial hat, in naher Zukunft Vorleser zu überprüfen. Tatsächlich streben wir an, mehr Daten mit jüngeren Kindern zu sammeln, um unsere Ergebnisse zu verbessern.

Das vollständige Papier ist hier verfügbar: Screening risk of dyslexia through a web-game using language-independent content and machine learning

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