La dinámica de la escritura mejora el diagnóstico automatizado de la disgrafía
Konrad Zolna, Thibault Asselborn, Caroline Jolly, Laurence Casteran, Marie-Ange Nguyen-Morel, Wafa Johal, Pierre Dillenbourg
El trastorno de la escritura (denominado disgrafía) dista mucho de ser un problema singular, ya que cerca del 8,6% de la población en Francia se considera disgráfica. Además, la investigación hace hincapié en la importancia fundamental de detectar y tratar estas dificultades de escritura lo antes posible, ya que pueden afectar a toda la vida del niño, deteriorando su rendimiento y la confianza en sí mismo en una gran variedad de actividades escolares.
Actualmente, la detección de las dificultades de escritura se realiza mediante una prueba estándar denominada BHK. Esta detección, realizada por terapeutas, es difícil por su elevado coste y subjetividad. Presentamos un enfoque digital para identificar y caracterizar las dificultades de escritura utilizando un modelo de Red Neuronal Recurrente (RNR). Se pide a cada niño que escriba todas las letras del alfabeto, así como los diez números de una tablet gráfica. Una vez completado el ejercicio, la RNR proporciona un diagnóstico en cuestión de segundos y es notablemente eficaz a la hora de identificar correctamente a más del 90% de los niños a los que se había diagnosticado previamente disgrafía a partir del test BHK. La principal ventaja de nuestro sistema basado en tabletas es que capta las características dinámicas de la escritura, algo que un experto, como un profesor, es incapaz de hacer.
A continuación se muestra que la integración de características dinámicas, accesibles mediante el uso de una tablet, son beneficiosas para nuestro test digital porque ayudan a determinar los niños con disgrafía frente a los que no la tienen.
