Predicting risk of dyslexia with an online gamified test

Abstract

Dyslexia is a specific learning disorder related to school failure. Detection is both crucial and challenging, especially in languages with transparent orthographies, such as Spanish. To make detecting dyslexia easier, we designed an online gamified test and a predictive machine learning model. In a study with more than 3,600 participants, our model correctly detected over 80% of the participants with dyslexia. To check the robustness of the method we tested our method using a new data set with over 1,300 participants with age customized tests in a different environment -a tablet instead of a desktop computer- reaching a recall of over 78% for the class with dyslexia for children 12 years old or older. Our work shows that dyslexia can be screened using a machine learning approach. An online screening tool in Spanish based on our methods has already been used by more than 200,000 people.

A Universal Screening Tool for Dyslexia by a Web-Game and Machine Learning

“…Gamification designs the game play of games with game elements to engage and motivate users (Rouse, 2004;Rauschenberger et al, 2019c). Games are developed to screen readers (Rello et al, 2020(Rello et al, , 2018 using linguistic content and to screen pre-readers (Gaggi et al, 2017;Geurts et al, 2015;Rauschenberger et al, 2019aRauschenberger et al, , 2018a focusing on the gameful experience. Apart from our own work (Rauschenberger et al, 2020) only Lexa (Poole et al, 2018) published an accuracy (89.2%) using features related to phonological processing.…”

Medidas educativas de refuerzo en lectoescritura: el caso del programa de Ayuda a la Dislexia en la Comunidad de Madrid

“…El resultado de esta prueba de cribado es un informe (Figura 1) que indica el riesgo de tener dificultades de lectoescritura. La prueba de cribado integra un algoritmo de aprendizaje automático basado en árboles de decisión (Random Forests) que fue evaluado con 3.644 participantes por ordenador y 1.395 participantes por tablets donde el 10,7 % y el 10,6 % presentaron dislexia diagnosticada (Rello et al, 2020).…”

“…Quizás por este hecho el Dytective test ha detectado a más niñas que a niños, que estarían posiblemente ya diagnosticados. Cabe notar que el cribado Dytective test detecta por igual tanto a niños como a niñas (Rello et al, 2020) y que la dislexia no tiene diferencias de género. Varios estudios de prevalencia de dislexia no han encontrado diferencias significativas entre niños y niñas tanto para el inglés (Shaywitz & Shaywitz, 2003) como en español (Jiménez et al, 2011).…”

“…Estos resultados apuntan a que el programa de Ayuda a la Dislexia no solo se asocia a una mejora en el idioma nativo sino también a la segunda lengua siendo especialmente positivo para las alumnas, cuyo diagnóstico se hace más complejo por diferencias de género en relación con la inhibición y rendimiento académico (Arnett et al, 2017) pero que gracias al software de la prueba de cribado son detectadas al mismo nivel que sus homólogos masculinos (Rello et al, 2020). Una de las ventajas del software es que diagnostica a niñas y a niños por igual.…”

When can accessibility help?

“…The main assumption behind our approach is that users should use their device as they normally would in order to understand their usage patterns and receive recommendations for accessibility features. This diferentiates our work from past work on, e.g., digital games specifcally designed to detect dyslexia [38,40] or autism [44], and wizards that explicitly ask users to describe their accessibility needs. Therefore, our approach may not be able to recommend some accessibility features to a subset of users.…”