Legasthenie ist eine angeborene Störung, die nach einigen Quellen etwa betrifft 5 bis 16% von der Bevölkerung Wenn dieser Zustand nicht diagnostiziert oder nicht behoben wird, kann er die Lebensqualität einer Person ernsthaft beeinträchtigen.
Obwohl die Erkrankung bestimmte Behandlungsoptionen bietet, die das Problem mit unterschiedlichem Erfolg angehen, ist sie nicht vollständig heilbar und kann die Lebenschancen einer Person ernsthaft beeinträchtigen, wenn sie ernst genug ist. Zu diesem Zweck ist es wichtig, potenzielle Legastheniker so schnell wie möglich zu identifizierenum die Unterstützung zu bieten, die sie benötigen, um das Beste aus formalen Bildungsprogrammen herauszuholen.
Obwohl derzeit einige sehr robuste und ausgereifte Diagnosetests verfügbar sind, stützen sie sich auf die Fähigkeiten und Erfahrungen geschulter Experten auf diesem Gebiet. Könnte es eine Möglichkeit geben, den Prozess mithilfe von Tools wie maschinellem Lernen zu automatisieren? Könnten solche Systemesich als genauer und zweckmäßiger bei der Identifizierung potenzieller Legastheniker erweisen?
Lass es uns herausfinden.
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Wie wird Legasthenie erkannt?
Legasthenie ist a Lernstörung Dies wirkt sich hauptsächlich auf die Lese- und Schreibfähigkeit einer Person aus. 5 bis 10% Amerikaner zeigen Anzeichen von Legasthenie, mit Symptomen wie langsames Lesenlernen, Schwierigkeiten bei der Rechtschreibung oder Verwechslung von Wörtern.
Derzeit gibt es keinen einzigen endgültigen Test zur Diagnose von Legasthenie. Laut Mayo Clinic jedoch mehrere Faktoren werden als stark problematisch angesehen.
Der Zustand wird normalerweise durch eine Reihe von Gedächtnis-, Seh-, Sprech- und Lesefähigkeitstests diagnostiziert. Es ist wichtig zu verstehen, dass Legasthenie ein deutlich anderer Zustand ist als Lernschwierigkeiten, die mit Hör- oder Sehbehinderungen oder mit Arten von Lernbehinderungen verbunden sind.
Tests auf Legasthenie umfassen normalerweise, sind aber nicht beschränkt auf:
- Die Entwicklung eines Kindes, Bildungsfragen und Krankengeschichte - Dies schließt Faktoren wie die Familienanamnese ein, insbesondere wenn Lernschwierigkeiten vorherrschen oder nicht.
- Das Leben eines Kindes zu Hause - Ein Arzt wird versuchen zu verstehen, ob das Kind zu Hause Probleme hat, die das Lernen beeinträchtigen könnten.
- Verwendung von Fragebögen - Diese werden verwendet, um zu beurteilen, ob ein Kind erkennbare Lese- und Sprachprobleme hat.
- Seh-, Hör- und neurologische Tests - Solche Tests sind sehr nützlich, um festzustellen, ob die Lernschwierigkeiten eines Kindes eine andere erkennbare Ursache haben.
- Psychologische Tests - Ein Arzt führt einige psychologische Tests durch, um die psychische Gesundheit eines Kindes zu beurteilen. Dies kann helfen, festzustellen, ob soziale Probleme, Angstzustände und / oder Depressionen die Ursache sind.
- Ein Kind kann sich einer Lesung und einem anderen akademischen Fähigkeitstest unterziehen. - Die Ergebnisse solcher Tests werden normalerweise von einem Leseexperten analysiert.
Was verursacht Legasthenie?
Experten sind sich nicht ganz sicher, aber die Mehrheit ist derzeit der Ansicht, dass es wahrscheinlich genetisch bedingt ist und die Betroffenen damit geboren werden. Deshalb tritt das Problem häufig in Familien auf.
Zum Beispiel ist es wahrscheinlicher, dass Sie selbst Legasthenie haben, wenn dies Ihre Eltern, Geschwister oder andere Familienmitglieder tun.
Nach Recherchen zu diesem Thema Legasthenie scheint auf Unterschiede in der Entwicklung von Teilen des Gehirns zurückzuführen zu sein, die Sprache verarbeiten. Gehirnbildaufnahmen von Menschen mit Legasthenie zeigen, dass die Bereiche des Gehirns, die mit Sprachverarbeitung und Lesen verbunden sind, bei Menschen nicht auf die gleiche Weise zu funktionieren scheinenmit Legasthenie wie bei denen ohne.
Zum Beispiel funktionelle Magnetresonanztomographie fMRT und Positronenemissionstomographie PET Scans haben gezeigt, dass die mit der Sprachverarbeitung verbundenen Teile des Gehirns weniger elektrische Aktivität zeigen als Nicht-Legastheniker.Einige andere Studien haben auch physiologische Unterschiede in denselben Teilen des Gehirns gezeigt, wie Ektopien, vaskuläre Mikrofehlbildungen und Mikrogyrus.
Wenn eine Person lesen lernt, muss sie zuerst bestimmen, welchen Klang ein bestimmter Buchstabe macht Phonetik. Jeder, der Kindern das Lesen beigebracht hat, weiß das sehr gut.
Sie müssen dann lernen, die Töne zu verbinden, um Wörter zu bilden. Junge Lernende müssen dann die Verbindung zwischen den Wörtern und dem herstellen, was sie tatsächlich bedeuten oder sich darauf beziehen.
Während es für die meisten von uns buchstäblich selbstverständlich ist, haben Legastheniker es sehr schwer, Teile oder den gesamten Prozess zu verarbeiten. Ihr Gehirn scheint Schwierigkeiten zu haben, die Verbindung zwischen den Buchstaben, die sie sehen, und den Geräuschen herzustellen, die sie darstellen sollen.
Für jemanden mit Legasthenie könnte das Wort "Katze" beispielsweise als "Tac" lauten. Aufgrund einfacher Verwechslungen wie dieser kann das Lesen für Legastheniker eine sehr mühsame Übung sein.
Um die Sache noch komplizierter zu machen, ist Legasthenie für jeden Betroffenen oft eine andere Erfahrung. Einige haben milde Formen und können sie schließlich mit etwas mehr Aufwand überwinden.
Andere hingegen können es mit ihrer Störung sehr schwer haben.
Wie kann maschinelles Lernen bei der Diagnose von Legasthenie helfen?
Maschinelles Lernen ist ein erstaunlich leistungsfähiges Tool. Sein Hauptvorteil gegenüber anderen analytischen oder prädiktiven Tools ist die Fähigkeit, große Datenmengen viel schneller und effizienter zu verarbeiten, als menschliche Forscher es verwalten könnten.
Beim maschinellen Lernen werden Computeralgorithmen verwendet, mit denen die Fähigkeit zur Datenanalyse automatisch verbessert werden kann. durch Erfahrung . Es ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz.
Algorithmen für maschinelles Lernen funktionieren im Wesentlichen, indem historische Daten erfasst, in zwei oder mehr Testgruppen aufgeteilt und Modelle erstellt werden, um die Ergebnisse vorherzusagen. Die beiden Gruppen bestehen in der Regel aus einem Trainingssatz, der zum Erstellen des Modells verwendet wird, und einem anderenDatensatz, anhand dessen die Annahmen des Modells getestet werden. Andere statistische Tools werden dann verwendet, um die Genauigkeit des Modells zu bewerten und es zu verfeinern.
Algorithmen für maschinelles Lernen sind sehr nützliche Werkzeuge für Aufgaben wie das Filtern von E-Mails oder für Computer-Vision-Anwendungen, bei denen es schwierig ist, herkömmliche Algorithmen zur Ausführung der erforderlichen Aufgaben zu verwenden.
Komplexer maschinelles Lernen Methoden wie die neuronale Vernetzung folgen ebenfalls der gleichen Grundvoraussetzung, verwenden jedoch ein riesiges Netzwerk winziger Knoten, die angeblich die Funktionsweise eines Gehirns nachahmen, um dieselbe Grundfunktion auszuführen - Daten analysieren und nützliche Vorhersagemodelle und Entscheidungsbäume erstellen.
Zu diesem Zweck wird maschinelles Lernen auf verschiedene Aspekte des Gesundheitswesens angewendet, um die Patientendiagnose zu verbessern, insbesondere in den frühen Stadien einer Störung oder Krankheit. Ein Paradebeispiel ist die Diagnose von Legasthenie.
Durch die Kombination jahrelanger Erfahrung von Experten für Legastheniediagnose mit der Rechenleistung des maschinellen Lernens können Forscher nahe daran sein, ein Mittel zur Erkennung von Legasthenie mit höheren als den typischen Erfolgsraten zu entwickeln. Durch die Verwendung vieler der vorhandenen Diagnosetechniken können Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet werdenerweisen sich als vielversprechendes Werkzeug.
Zum Beispiel eine Anwendung, die von einem Forschungsteam am Universität von Malaysia verwendet ein maschinelles Lernwerkzeug, das aus drei Hauptkomponenten besteht. Das erste ist ein Vorscreening-Werkzeug, mit dem Experten, Lehrer und Eltern das Potenzial eines Legasthenikers erkennen können.
Die zweite Komponente ist eine Klassifizierungsfunktion, mit der Patienten in zwei Gruppen eingeteilt werden: Nicht-Legastheniker und Patienten mit Verdacht auf Legasthenie. Das dritte und letzte Modul ist ein leistungsstarkes Analysewerkzeug für Legastheniker.
Das Modell des maschinellen Lernens zeigte vielversprechende Ergebnisse, was darauf hinweist, dass in einem Datensatz von 257 Studenten, 20,7% wurden verdächtigt, möglicherweise Legasthenie zu haben. Dieses Ergebnis wurde von Legasthenie-Experten bestätigt, die denselben Datensatz analysierten.
Eine weitere Studie hat einen anderen Ansatz gewählt und neuronale Netze verwendet, um fMRI-Scans zu analysieren, bei denen Daten zur Gehirnaktivität untersucht wurden, um das Potenzial eines Patienten mit Legasthenie zu ermitteln. Dieser Ansatz wird auch durch ähnliche Untersuchungen aus dem Universität Amsterdam das maschinelles Lernen verwendet, um Legasthenie anhand von Neuro-Imaging-Scans zu erkennen.
Diese Studie hat sich mit einem als sehr vielversprechend erwiesen. 80% Erfolgsrate aus historischen Daten mit bekannten Nicht-Legasthenikern und Legasthenikern und a 59% Erfolgsrate einer unabhängigen randomisierten Stichprobengruppe.
Andere Forschung, wie die von Spoon et al. im Jahr 2019 entwickelte ein neuronales Netzwerksystem, das mithilfe von Computer Vision Handschriftproben klassifizierte und feststellte, ob sie auf Legasthenie hinweisen. Ihre Ergebnisse wurden bestätigt durch eine andere Studie .
Noch eine Studie aus dem Universität von Indiana schlägt die Verwendung neuronaler Netze vor, um ein Modell zu erstellen, mit dem legasthene Kinder anhand historischer Datensätze erfolgreich identifiziert werden können.
Tatsächlich werden maschinelle Lernwerkzeuge und insbesondere neuronale Netze routinemäßig getestet und unter Verwendung von Bestandsdaten wie Beispielhandschrift aus dem MNIST-Datenbank mit handschriftlichen Ziffern. Interessanterweise können Modelle für maschinelles Lernen auch Probleme haben, Buchstaben und Zahlen mithilfe von Computer Vision zu identifizieren - insbesondere zwischen den Zahlen zu unterscheiden. 4 und 9 beim Versuch, den wahren Wert von Handschriftmustern zu erraten.
Obwohl zu beachten ist, dass einige Leute einige sehr haben mehrdeutige Handschrift .
Dies ist interessant, da es uns einen Einblick in das Innenleben gibt, wie das menschliche Gehirn lernt, Buchstaben und Zahlen zu identifizieren, Assoziationen mit ihrer Bedeutung in der menschlichen Sprache herstellt und sie dann auch auf Stichwort zu replizieren. Weiter Analyse der Ähnlichkeiten Zwischen der Funktionsweise neuronaler Netze und dem realen menschlichen Gehirn könnten Erkenntnisse darüber liegen, wie wir Legasthenie in Zukunft erkennen oder vielleicht sogar korrigieren können.
Könnte Technologie wie maschinelles Lernen zur Behandlung oder Behandlung oder sogar Heilung von Legasthenie eingesetzt werden?
Verschiedene technologische Lernwerkzeuge können verwendet werden, um Menschen mit Legasthenie bei der Überwindung ihrer Lernprobleme zu helfen. Beispielsweise enthält eine App namens Speechify eine Reihe nützlicher Werkzeuge, mit denen das Lesenlernen erleichtert wird. etwas einfacher .
Die Lernenden können die Unterrichtsgeschwindigkeit jederzeit pausieren, überspringen und ändern. Dadurch wird der geführte Lernprozess übersichtlicher und auf ihre spezifischen Bedürfnisse und Wünsche zugeschnitten.
Die App verwendet auch KI-Algorithmen, mit denen der Lernprozess weiter verfeinert werden kann, um den Fähigkeiten und Fortschritten eines bestimmten Lernenden zu entsprechen.
Text-zu-Sprache-Apps gibt es auch schon seit einigen Jahren. Es gibt auch andere Apps, die Menschen mit fundierten Kenntnissen helfen. Ein Beispiel ist das Sound Literacy App .
Diese von einem Lehrer entwickelte App ist nicht die fortschrittlichste, bietet jedoch viele großartige Funktionen, mit denen Legastheniker effizienter lernen können. Sie hilft den Schülern insbesondere dabei, Geräusche zu lernen und Wörter zu verarbeiten.
Eine andere App namens Nessy ist auch verfügbar, um Schülern aller Lese-, Schreib- und Rechtschreibfähigkeiten zu helfen. Es enthält ein spezielles Legasthenie-PD-Schulungsprogramm, das für Lehrer und Tutoren entwickelt wurde, um Schülern mit Legasthenie dabei zu helfen, das Beste aus dem Unterricht herauszuholen.
Noch eine App entwickelt in Spanien besteht aus zwei Hauptkomponenten. Die erste ist ein Diagnosetool, mit dem Benutzer mithilfe einer Reihe von spielbasierten Bewertungen auf verräterische Anzeichen von Legasthenie überprüft werden können.
Die zweite Hauptkomponente wurde entwickelt, um Legasthenikern durch spielbasierte Lernprogramme zu helfen. Bis heute kann es potenzielle Legastheniker in weniger als zuverlässig identifizieren. 15 Minuten - aber nur wenn sie Spanisch sprechen.
Diese Übungen sind auf die Bedürfnisse und Stärken des Kindes zugeschnitten und zielen auf bestimmte kognitive Fähigkeiten im Zusammenhang mit Legasthenie ab.
In Bezug auf maschinelles Lernen ist nicht klar, wie diese Technologie bei bekannten Legasthenikern eingesetzt werden kann. Derzeit werden maschinelles Lernen und neuronale Netzwerktechnologien eher auf die diagnostische Seite der Legasthenieforschung angewendet, als dass sie ein Mittel zur Unterstützung darstellen.
Technologie wie die oben genannten dürfte jedoch in den kommenden Jahren robuster und ausgefeilter werden. kann niemals eine Heilung sein Bei Legasthenie könnte die Technologie Legasthenikern letztendlich helfen, die sehr ernsten Herausforderungen zu bewältigen, denen sich die Krankheit beim Lesen, Schreiben und Buchstabieren stellt.
Die Zukunft für Legastheniker könnte vielversprechend sein.