Makine Öğrenmesi

Makine Öğrenmesi ile Disleksi Tespiti

Makine öğrenimi kullanan bir web oyunu aracılığıyla disleksi riskinin taranması artık mümkün.

Disleksi, dünya nüfusunun% 5-15’ini etkileyen özel bir öğrenme bozukluğudur. UPF Bilgi ve İletişim Teknolojileri Bölümü (DTIC) ile bağlantılı araştırmacılar Ricardo Baeza-Yates ve Luz Rello tarafından denetlenen Maria Rauschenberger tarafından geliştirilen bir web oyunu olan MusVis, 20 Nisan’da 17.Uluslararası Web’de W4A Katılımcı Ödülünü aldı.

Pompeu Fabra Üniversitesi’nde 2019’da doktora yapan Maria Rauschenberger, “MusVis adlı web oyunumuzun amacı, disleksi olan ve olmayan çocukların etkileşimlerindeki farklılıkları ölçerken, görsel ve müzikal unsurları eğlenceli bir şekilde belirlemekti” diyor. Disleksi üzerine olan tezi, makalenin ortak yazarları ve UPF DTIC ile bağlantılı araştırmacılar olan Ricardo Baeza-Yates ve Luz Rello tarafından yönetildi. Maria Rauschenberger, araştırması sayesinde Almanya’daki Max-Planck Araştırma Enstitüsü’nde doktora sonrası araştırmacı olarak işe alındı.

Rauschenberger, “Bildiğimiz kadarıyla, disleksi riskinin dilden bağımsız içeriklere dayalı ve makine öğrenimi kullanan bir web oyunu aracılığıyla ilk kez analiz edildiğini” onaylıyor. Bu yeni yöntem, çocuklarda olası öğrenme bozukluklarını, dil becerilerini geliştirmeden önce tespit etmek ve olası erken müdahalelere yol açmak için kullanılabilir. Bu nedenle, yazarlar, “Dil bilgisi gerektirmeyen etkileşimler yoluyla disleksiyi tespit etmeyi hedefledik” diye onaylıyorlar.

 

Farklılıklar disleksi olan çocukları karakterize eden okuma ve yazım hataları kadar güçlü veya görünür olmasa da, şimdiye kadar elde edilen sonuçlar ışığında, yazarlar MusVis’i ön okuyucularda disleksiyi tahmin etmek için umut verici bir araç olarak görüyorlar. Rauschenberg, “Disleksik çocukların zorluklarını telafi etmek için yaklaşık iki yıla ihtiyaçları olduğundan, dilden bağımsız olduğu için yöntemimiz okul başarısızlığını azaltmaya, tedaviyi geciktirmeye ve en önemlisi çocukların ve ebeveynlerin acılarını azaltmaya yardımcı olabilir” diye vurguluyor.

Yazarlar, “Yaklaşımımız, disleksiyi tespit etmek ve tedavi etmek için kaynakları optimize edebilir, ancak makine öğrenimine dayalı tahmin modellerimiz için eğitim verilerini genişletmek ve sonuçlarımızı iyileştirmek için erken yaşta çok daha fazla çocuğu incelememiz gerekecek” diye de ekliyor.

 

Kaynak: https://neurosciencenews.com/dyslexia-language-16382/

Merve Eyüboğlu

İstanbul Teknik Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği | IEEE İTÜ ComSoc Tanıtım ve Tasarım Koordinatörü

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Buna da göz atın

Close
Close