20.500.12556/RUL-154176 Identifying reading fluency in pupils with and without dyslexia using a machine learning model on texts assessed with a readability application Prepoznavanje tekočnosti branja pri učencih z disleksijo in brez nje z uporabo modela strojnega učenja na besedilih, ocenjenih z aplikacijo za berljivost Measurement of readability is an important tool for assessing reading disorders such as dyslexia. Among the screening procedures for dyslexia is the reading fluency test, which is defined as the ability to read with speed, accuracy and proper expression. The reading fluency test often consists of a sequence of unrelated written texts ranging from simple short sentences to more difficult and longer paragraphs. In psychological testing instruments, subjective text assessment is often replaced by objective readability formulas, e.g., the Automated Readability Index. Readability formulas extract multiple features from a given text and output a score indicating the difficulty of the text. The aim of the present study is to build a machine learning model that discriminates between pupils identified with dyslexia and a control group without dyslexia based on fluency in oral reading of texts assessed with a readability application developed within the project For the Quality of Slovenian Textbooks. We focus on differentiation between both groups of pupils by analysing data obtained from transcriptions of audio recordings of oral reading. The empirical study was conducted with 27 pupils aged 8 and 9 with officially diagnosed dyslexia and a control group without identified dyslexia. Merjenje berljivosti je pomembno orodje za ocenjevanje motenj branja, kot je disleksija. Med presejalnimi postopki za disleksijo je tudi preizkus tekočnosti branja. Tekočnost branja je opredeljena kot sposobnost hitrega in natančnega branja ter pravilnega izražanja. Preizkus tekočnosti branja je pogosto sestavljen iz zaporedja nepovezanih zapisanih besedil, od preprostih kratkih povedi do zahtevnejših in daljših odstavkov. V psiholoških testih subjektivno ocenjevanje besedil pogosto nadomeščajo objektivne formule berljivosti, npr. avtomatski indeks berljivosti (Automated Readability Index). Formule za berljivost iz danega besedila izluščijo več značilnosti in izpišejo oceno, ki označuje težavnost besedila. Cilj te raziskave je zgraditi model strojnega učenja, ki bo na podlagi tekočnosti ustnega/glasnega branja besedil, ocenjenih z aplikacijo za ocenjevanje berljivosti, razvite v okviru projekta Za kakovost slovenskih učbenikov (KaUč), razlikoval med učenci, pri katerih je bila ugotovljena disleksija, in kontrolno skupino učencev brez disleksije. Pri tem se osredinjamo na razlikovanje med obema skupinama učencev z analizo podatkov, pridobljenih s transkripcijami zvočnih posnetkov ustnega/glasnega branja. V empirični raziskavi je sodelovalo 27 učencev, starih 8 in 9 let, s potrjeno disleksijo in kontrolna skupina brez ugotovljene disleksije. dyslexia readability application reading fluency machine learning disleksija bralna aplikacija tekočnost branja strojno učenje aplikacija za berljivost true false true Angleški jezik Slovenski jezik Podatek o licenci CC-BY 4.0 je naveden na spletni strani revije (https://www.cepsj.si/index.php/cepsj/about). (Datum opombe 30. 1. 2024) Članek v reviji 2024-01-30 07:22:35 2024-01-30 07:22:37 2024-02-02 03:13:57 0000-00-00 00:00:00 2023 0 0 V članku je za projekt "For the Quality of Slovenian Textbooks" naveden tudi slovenski naslov "Za kakovost slovenskih učbenikov". Str. 233-256 no. 4 Vol. 13 2023 0000-00-00 Zaloznikova Objavljeno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.8:616.89-008.434.5 1855-9719 10.26529/cepsj.1367 151789315 RAZ_Zabkar_Jure_2023.pdf RAZ_Zabkar_Jure_2023.pdf 1 651E98A32BDF67D81DCFD9AB4A8077FC 9708d6c6ada962f4ec0c871b56f4dd57b24bb80fd53ea0b42ad3c99711de7979 576d82c8-bf39-11ee-ab6c-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=180395 https://www.cepsj.si/index.php/cepsj/article/view/1367 0 f71a8535-bf37-11ee-ab6c-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=180394 Fakulteta za računalništvo in informatiko Pedagoška fakulteta CEPS journal 0 0 0