Группа ученых разработала инновационную систему оценки наличия дислексии у школьников, которая предназначена для использования психологами, логопедами и врачами. Эта разработка позволяет применять модель машинного обучения для диагностики нарушения чтения у детей на основе анализа движений глаз.
Исследования и разработка проведены в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ, который был создан в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика».
Планируется, что в 2024 году программа будет внедрена в клиническую практику.
Инструмент под названием «Дислектор» представляет собой кросс-платформенное приложение, разработанное для выявления нарушений чтения (дислексии) у младших школьников.
В ходе использования программы, которая демонстрируется на ноутбуке, подключенном к портативному видеоокулографу (айтрекеру), происходит запись движений глаз ребенка.
Затем с использованием методов машинного обучения команда проекта анализирует и классифицирует эти движения, сопоставляя их с предварительно собранными уникальными данными.
Разработанное решение помогает выявить риск развития дислексии на основе анализа движений глаз и оценивает глазодвигательные параметры, которые могут привести к трудностям при чтении у ребенка.
Программа позволяет в очень короткие сроки (от пяти до десяти минут) выявить нарушения чтения у детей и определить наличие дислексии даже без присутствия специалиста в данной области, что отличает ее от традиционных методов диагностики, таких как нейропсихологическое или логопедическое обследование.
Еще одной версией программы является «Дислектор App» — мобильное кросс-платформенное приложение для работы на смартфонах и планшетных компьютерах.
Это приложение предлагает интуитивно понятный пользовательский интерфейс, который позволяет вводить демографические данные участника (пол, класс в школе, возраст) и фиксировать время и координаты взгляда, что делает его более удобным и доступным для использования в различных условиях и местах.
После ввода всех необходимых данных пользователь нажимает на кнопку «Оценить степень дислексии». Программа выполняет ряд необходимых преобразований входных данных и применяет к ним модель, обученную на данных сотен детей с дислексией и без нее. В зависимости от результата предсказания модели отображается один из трех индикаторов: норма, риск дислексии, дислексия.
Ольга Драгой, директор Центра языка имозга, руководитель проекта «Диагностические и ассистивные речевые технологии на основе искусственного интеллекта» в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ, ответила на вопросы журнала «Ъ-Науки»:
Дислексия – это специфическое расстройство обучения, которое имеет нейробиологическую основу. Оно проявляется в стойких трудностях с освоением навыка чтения. Трудности могут возникать как со скоростью чтения, так и с точностью чтения или пониманием прочитанного. Это может быть связано с особенностями обработки информации разного типа (фонологической, визуальной, мультимодальной) или вызвано рядом других нейробиологических особенностей (в частности, особенностями развития регуляторной функции).
Детям с дислексией необходима своевременная помощь специалистов. Исследования движений глаз при чтении показывают, что по сравнению с типично читающими сверстниками дети с дислексией дольше фиксируют взгляд на словах, делают больше регрессий, чаще перечитывают не только отдельные слова, но и целые предложения. При этом процессы формирования навыков чтения у детей с дислексией аналогичны этапам развития чтения у типично читающих детей.
Раннее обнаружение и коррекция дислексии могут значительно повлиять на успешность обучения и адаптацию детей в обществе. Поэтому важно оперативно выявлять проблемы с чтением и обращаться за помощью к профессионалам, специализирующимся на данной проблематике. Обучение методам, направленным на улучшение навыков чтения и понимания текста, может значительно улучшить качество жизни детей с дислексией, помогая им успешно справляться с учебными и повседневными задачами.
Важно помнить, что каждый случай дислексии уникален, поэтому подход к каждому ребенку должен быть индивидуализированным и адаптированным под его потребности и особенности восприятия текста.
Отличия в усвоении навыков чтения связаны с тем, что у большинства детей процесс овладения этими навыками происходит достаточно быстро: они быстро переходят от начального этапа медленного детального чтения к более быстрому и плавному чтению уже ко второму-третьему классу. Однако для детей с дислексией этот процесс требует больше времени и усилий.
Важно отметить, что метод диагностики различных форм дислексии не всегда универсален. В некоторых случаях этот метод может выявить лишь один из видов дислексии, поэтому для точного определения необходимо проводить комплексную диагностику с проведением дополнительных тестов на когнитивные и языковые способности.
Технологии искусственного интеллекта, такие как «Дислектор», позволяют определять наличие дислексии с высокой точностью. При этом для улучшения точности необходимо учитывать данные о фиксации взгляда, возрасте, поле, уровне образования и, если возможно, информацию об уровне интеллекта. Отсутствие информации об IQ может снизить точность диагностики до 80%.
В «Дислекторе» используются методы машинного обучения, такие как многослойный перцептрон и случайный лес. Эти методы были выбраны после серии экспериментов, которые показали их эффективность и точность. Использование таких методов позволяет повысить качество диагностики и сделать процесс определения дислексии более точным и эффективным.
Развитие и применение современных технологий позволяет рано выявлять проблемы чтения среди детей и предпринимать меры по их коррекции и поддержке для успешного обучения и социализации.