生活一个孩子患有未确诊的基于语言学习障碍,如阅读障碍,是非常困难的。
孩子们可以感到孤立应对居高不下的东西其他人似乎明白了。教师可能没有意识到学生有问题,指责他们是懒惰或者不专注。父母可能会担心他们的孩子的智力,同学们可能会嘲笑一个孩子是不同的。
甚至当发现孩子可能有基于语言学习障碍,通过这个过程来为学生提供住宿可以繁琐,需要数年时间来实现,关键时刻,可以产生长期影响一个孩子的生命。
但一个本科学院的信息学、计算和工程正在开发一种方法,识别可能的基于语言学习障碍的学生,可能让这些学生他们所需要的帮助。
凯蒂勺子,高级计算机科学也在追求她C.S.马夫的硕士学位加速硕士程序,知道孩子们面临的困难。她母亲建立了职业和有学习障碍的学生一起工作,当有机会去一个有意义的项目的一部分主动健康实验室在马夫,她没有犹豫。
“据估计,大约20%的学生有一个基于语言学习障碍,“勺说。“我认为只有10%的学生实际上是检测到年底可能是诵读困难的二年级。这很重要,因为大多数学校有一个非常漫长的等待名单上的学生被诊断出患有学习障碍。”
它需要3 - 4年学生可以由学校提供的教育心理学家诊断系统由于漫长的等待,和费用以外的诊断系统可以禁止。
“除非学生诊断小学和年底的住宿的地方,他们执行低利率和其他学生,“勺说。“他们不太可能从高中毕业。真的很难得到住宿在大学里如果你没有以前被诊断,诊断学生迟到真的面临一场艰苦的战斗反对这个问题。”
勺子,在计算机视觉实验室做研究助理,副教授和研究生计算机视觉类了大卫•克兰德尔从这些经验教训,设计神经网络的体系结构,分析了学生的写作样本都有或没有阅读障碍。然后通过分割图像的写作样本成单独的行进一步将这些线分成50块,勺子创造了超过37000个样本的写作反馈到神经网络。
“最酷的部分是他们没有实际的信,“勺说。“我们并不试图线条分割成单个的字母和寻找拼写错误。我们看笔迹本身的特性,诸如字母之间的连接和一个学生写道。然后,两个卷积神经网络进行多流方法”中各层之间共享信息。”
结果是一个重大的进步从仅有10%的学生可能基于语言学习障碍被公认的60%以上。一旦发现一个可能的问题,诊断的过程就可以开始了。
“我们不是试图诊断学生,“勺说。“我们只是想升旗提醒家长,教师,学生和管理员,有一些迹象表明,可能存在一个问题,他们需要进一步调查此事,以防住宿将是合适的。早期检测将允许学生进入提示,并将允许他们诊断是否有六年级的一个问题。这是一个垫脚石,但这是一个重要的人。”
勺子正在收集更多的数据来完善系统,和她希望很快有一个前端开发工具,允许教师和家长拍照的学生的笔迹和接收一个风险评分,将显示如果一个样本特征可以表明学习障碍。
他们还打算使用的努力教孩子关于机器学习通过收集样本的孩子写同样的段落在同一篇论文中。
“我们要确保他们了解机器学习是过程的一部分,“说勺子,谁喜欢实习与IBM研究去年夏天在她工作在人工智能硬件加速器。“我们希望引入数据隐私的想法的孩子,教他们大公司收集数据比学术团体收集数据是不同的。”
副教授凯蒂Siek是主动卫生信息学的项目负责人。她的女儿时,她首先构思项目正在评估基于语言学习障碍。
“我试图弄清楚为什么我的孩子不读书在年级水平,”Siek说。“我们已经指出教师,她继续向后写字母和数字,按读音拼写的,并在解码。每一年,她的老师会告诉我们,他们会留意它,因为他们想要一些时间来评估自己。他们在今年上半年评估她连同其他29同学,然后他们就会开始准备标准化考试的春天。他们会在今年年底与我们见面说,“是的,她是,但我们会看到她有多在夏季进展。”
Siek带她的女儿去一个教育心理学家,他要求看她的女儿的笔迹的例子,因为她开始写。
“我是筛选所有的写作样本和分类的时间在每一个年级,在我看来这就是她的老师需要看到,“Siek说。通常“教师教一个孩子一年之前将他们移交给下一个老师。这对孩子每年传递是至关重要的,特别是对于那些有阅读,认知或发育障碍。杰米一直挣扎多久写b p, q, d ?老师没有时间查看一个活页夹来追溯每个实例的b, d p, q,他们班里的每个孩子。
“当教师要评估自己的孩子,他们依靠自己的记忆在这头几个月学校是否有问题(了解每个孩子,教学的课程,等等)。但是如果电脑自动化这个呢?如果老师评分,一个系统可以通知老师,杰米已经在幼儿园以来每次作业这些字母吗?然后学生能更快地得到帮助。”
Siek的经历使她建议项目克兰德尔打开门匙参与。
“我们很幸运凯蒂决定尝试它,”Siek说。“我们学到的第一件事是教计算机如何识别孩子的笔迹是比我们预期的更困难。凯蒂的研究有可能帮助我们识别可能有读写障碍的孩子。在印第安纳州,这是至关重要的,因为IREAD测试是在三年级时,可以影响一个孩子进入四年级的能力。”