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Tegami,一款针对dysgraphia的平板电脑

msyz1 2017-03-10 04:20:11 生活
<p>这种新的诊断工具可以更好地描述影响近10%学龄儿童的书写障碍</p><p>作者:BenoîtCrépin发布于2018年10月10日下午2:00 - 更新于2018年10月11日下午5:22播放时间2分钟</p><p>文章提供给所谓的书写困难,千变万化的一套学习困难,大师手笔用户畸形的字母,不规则的布局,调整不确定...所以很多不完善的地方露出一个条件,即跨学生妨害约10%世界</p><p>对于他们的诊断,职业治疗师和精神病学家目前只有一个相当基本的工具:BHK测试</p><p> “这种诊断方法只是在文本编写完成后才对其进行分析,这样就无法评估正在生成的图形的质量</p><p>因此完全没有动态维度</p><p>也有评价者之间有一些变化,这使得它非常主观测试,“托马斯Gargot,在萨伯特慈善巴黎儿童精神科医生说</p><p>这一观察促使医生通过培训,也是一个博士生在巴黎第八和大学的人力和人工认知(图)机房-affilié智能系统与机器人研究所(ISIR)在巴黎第六大学和法国国家科学研究中心联合实验室 - 参加书写困难的新的分析工具,叫做手纸的设计</p><p>出生于教育的人体工程学设计的实验室瑞士洛桑技术的联邦理工学院(EPFL)的(智利实验室),诊断的这种创新的方法已在自然杂志医学数字描述</p><p>笔倾斜,迫使其尖端频率的震颤......“我们的系统区分53个路线标准,对13对BHK测试,”蒂博阿塞尔博恩,在智利实验室工作和博士生的第一作者</p><p>由于隐藏在纸张下面的简单图形输入板,邀请孩子进行书写,因此可连续分析参数,每秒最多200次</p><p> “该设备将有助于完善诊断并为学生提供个性化的修复练习,”Thibault Asselborn说</p><p> Tegami测试受益于强大的机器学习算法</p><p>为了训练这种人工智能,研究人员使用了大约300个儿童写作样本</p><p>通过团队卡罗琳乔利,法国国家科学研究中心研究员,心理学实验室和神经认知(CNPA)大学格勒诺布尔 - 阿尔卑斯大区和萨瓦勃朗峰的成员获得的数据</p><p>达到约97%的诊断敏感度“的算法提供了测试结果比由人类治疗获得的那些更可靠,”皮埃尔Dillenbourg教授,智利实验室头</p><p>但是,“只有治疗师能够考虑到孩子进化的背景</p><p> Tegami提供的诊断将使他们更容易,

作者:封黉

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