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人工智能加眼球跟踪技术,如何筛选有阅读障碍的学生?

人工智能加眼球跟踪技术,如何筛选有阅读障碍的学生?

作者: 智能观 | 来源:发表于2017-12-12 08:51 被阅读18次

    在社会进步和技术创新的当下,评估学生阅读障碍的方式看起来与过去完全一样,没有什么改变:阅读障碍者的父母和老师收集信息,评估孩子的长处和短处,确定诊断,然后进行适当的干预。

    通常这些都是通过纸质测试来完成的。

    不过,学校预测分析的方法正在不断增加,各种测试仪器,仪表多如牛毛。这些测试在各个学校中现已形成一种产业链,对于那些资金雄厚的技术投资者和雄心勃勃的创业公司来说,这似乎成了一个吸引人的行业。

    Lexplore公司设计了一种将眼球跟踪摄像头与AI算法配对的阅读障碍筛查工具,他们的首席执行官兼联合创始人Frederik Wetterhall解释说:“当前的方法非常麻烦。纸质测试很难读取结果,还会花费大量时间。教育工作者也很难确定谁是有障碍的孩子,因此他们错过了很多需要帮助的孩子。”

    Wetterhall的公司选择了一种不同的方法,他们使用计算机和眼球追踪摄像机来筛查学生,试图找出少数可能有阅读障碍倾向的学生。这一思路已经引起了投资者的注意,今年3月份,私募股权集团Segulah的首席执行官Gabriel Urwitz在新一轮融资中,向该公司注资了560万美元,专门帮助该公司把这种筛查技术应用到美国的各个学校。

    目前,Lexplore已经在瑞典建立了分支机构,为斯德哥尔摩的市级教育委员会提供工具,帮助识别一年级可能有诵读困难的孩子。

    “这是一个筛选工具,而不是一个诊断工具,”Wetterhall解释说,“主要目的是在早期找到有阅读障碍苗头的孩子。”

    从研究到产品

    Lexplore声称他们的技术是最新的,特别是算法,使用了大量不同程度的阅读障碍者数据。然而,他们所依据的概念并不是凭空而出。这一技术其实是从几十年的研究中深入挖掘而来的,这些研究通常建议使用眼球跟踪和机器学习相结合的方式来克服阅读障碍。

    英国伯恩茅斯大学(Bournemouth University)心理学教授Julie Kirkby说,眼球跟踪技术是评估阅读能力的最好方法之一,他多年都在研究眼球跟踪和阅读障碍课题。

    2015年的一项研究报告显示,用该技术筛查阅读障碍者,准确率达80%。这项研究使用了不同的照相机和方法。

    Lexplore声称其技术还可以做得更好。在成立公司之前,两位联合创始人进行过一项测试研究,准确率达到95%。该研究当时被称为“Optolexia”。

    Lexplore的工具通过追踪读者的眼睛如何跟着字的顺序(或非顺序)阅读,找出阅读模式,进行分析。轻度阅读障碍者一般从左到右扫视单词,而重读阅读障碍者的眼球会做出许多倒退运动,他们从右到左扫视单词,而且在阅读过程中也不会像正常阅读者一样做一些常规的停顿(或注视)。

    两种读者之间的眼球运动比较(来源:Lexplore)

    Kirkby表示,Lexplore95%的准确率似乎有点高,但也是有可能的,因为研究表明,眼球追踪器可以分辨出阅读方式的差异。虽然研究人员对这些差异仔细分析,但这些差异很可能只是“障碍者阅读的形式,而不是产生障碍的本质原因”。

    对于Lexplore来说,他们的挑战是如何将这项研究进一步细化,形成方便使用且价格低廉的产品,吸引学校学生,特别是吸引那些还在以传统方式筛选阅读障碍学生的学校。Wetterhall表示,技术是公正客观的,而传统的纸质测评包含很多主观因素。技术的这一优势可能会帮助学校更快更准确地筛选出真正的阅读障碍者。

    Kirkby对Lexplore的研究进行了检验,她发现使用低频跟踪仪(更便宜)进行这项研究也能取得相同的效果,这有些出人意料。由低频跟踪仪收集的数据可能不适用于她的高质量研究,但是这样的创新最终可能会使眼球追踪技术在学校中得到普及。

    在学校试验

    目前Lexplore的技术还没有正式进入美国的学校,但已在亚特兰大地区的一些私立学校试水,其中就包括位于托尼巴克海德社区的加洛韦私校,那里的学费超过2万美元。一名瑞典学生家长提出了利用这方面的技术,该公司便引起了校方的注意。加洛韦学校成为首批试验Lexplore技术的州立学校之一,作为研究试验的一个基地,他们将使用该技术把瑞典语阅读者转换为英语阅读者。

    在加洛韦学校,Lexplore公司的技术人员通过简短的筛选过程测试了大约200名1-4年级的孩子。孩子们在电脑上读了两段简短的文字,公司利用一个小型的眼球跟踪摄像机,扫描并记录孩子的眼球动作,上传数据库,同时还上传一些基本的识别信息,如姓名和年龄。然后将这些数据上传到云端。

    Wetterhall称,收集的数据仅用于提高其机器学习算法,该算法可以分析每个孩子的眼球运动,寻找阅读模式和异常情况。“我们拥有数据就可以进一步发展算法,” Wetterhall说,“我们存储的内容与具体个人信息无关,只是一些出生日期。”

    在筛选之后,Lexplore公司将结果提供给学校并获得了学校的反馈。加洛韦小学的校长Polly Williams说:“孩子们基本在很短的时间内完成了测试,而且他们并没有产生任何压力,就像参加平时考试一样。我希望看到的是有阅读障碍的孩子和正常的孩子一起,共同学习,共同进步。我认为这对父母来说是一件好事。“

    Williams说,她对这种技术印象深刻,并认为该技术可能会比传统的筛选方法便宜得多,虽然定价尚未确定。但目前她还不确定自己的学校是否会继续使用。她说:“我认为Lexplore公司仍在研究他们的商业运作模式,他们需要确定自己的定位。”“我想目前这还不是很清楚。”

    Williams说,该公司目前提供了几种不同的服务模式:一种是打包服务,公司派技术人员来学校测试; 第二种是学校购买硬件和软件以及一些相关的东西; 第三种是仅提供设备,学校要自己动手操作。

    最后一种模式让Kirkby大跌眼镜,她警告说,教育工作者不一定都是科学家或研究人员,他们可能没有足够的能力充分利用获得的数据和成果。

    她说:“如果学校能提供一个专人来分析处理这些数据,我认为这可能会给公司和校方提供一种非常有用的合作方式,学校从公司的技术干预中能得到更多的东西。因为这样双方就可以成立一个专门的干预机构,并测试出更多东西。但学校必须为此事做出投资。”

    —完—

    来源:Edsurge

    作者:Stephen Noonoo

    智能观 编译

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