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通过在线/远程学习患有诵读困难的学习者
5. 尽可能鼓励使用科技。 - 手机上的科技 鼓励学习者使用语音转文字功能来发送短信、电子邮件和笔记。 鼓励学习者尽可能使用相机功能。 - 笔记本电脑上的科技 鼓励学习者使用“朗读”功能来朗读文本。 屏幕的背景颜色可以改变，以适应 Irlen 综合症患者。 6. 对于评估和作业等，考虑使用书面学习证据的替代方案。 考虑口头活动、海报、小组工作等。 7. 提供校对等方面的额外帮助。 对“创造性”拼写要现实一点。
使用 FMRI 图像诊断诵读困难症
功能预处理：在 fMRI 数据分析中，每次运行 BOLD 时，都会执行一系列预处理步骤。这包括创建参考体积和去颅骨版本以与 T1 加权参考对齐、估计头部运动参数以及应用时空滤波以增强神经活动模式并抑制噪音。根据获取体积内切片的时间差异调整切片时间校正，并转换为标准模板空间，确保一致的空间对齐。进一步的步骤包括生成混杂时间序列、计算生理回归量、使用网格重采样进行空间对齐以及高斯平滑以增强图像。这些程序共同准备了 fMRI 数据以供后续分析，确保对大脑活动模式的解释准确可靠。
针对法国患有诵读困难的成年人的脑电图研究
这项事件相关电位 (ERP) 研究旨在检查在患有诵读困难的成年人中，词语阅读障碍在四个认知过程流中的哪个点发生。14 名以法语为母语的诵读困难者与 18 名匹配的对照者执行了延迟音位词汇决策任务，该任务是判断视觉刺激听起来是否像法语单词。实验中呈现的 300 个刺激均匀分布在五种实验条件下（60 个具体的法语单词、60 个伪同音词、60 个伪词、60 个辅音和 60 个符号串）。至关重要的是，与对照组相比，诵读困难者的两种涉及音位信息的语言过程，即字素到音素的转换 (N320) 和音位信息的记忆检索 (Late Positive Complex) 均受损。此外，词汇获取 (N400) 受到六个被认为是诵读困难可靠标志的预测变量的显著调节。相比之下，出乎意料的是，两组参与者的早期视觉专业知识过程（N170）似乎以相同的方式运作。阅读障碍的根源可能主要在于单词阅读过程中的某些语音处理方面。这些发现支持了一种临床神经生理学模型，该模型假设阅读障碍患者在阅读过程中至少有两个语音过程可能受损，即字素到音素的转换和语音信息的记忆检索。
人工智能为阅读障碍患者提供支持
Amita Verma 3 博士生 3 人类发展与家庭研究系，CCS HAU，哈里亚纳邦希萨尔 摘要 诵读困难是一种常见的学习障碍，其特征是阅读、写作和拼写困难，影响着相当一部分人口。传统的支持和干预方法取得了不同程度的成功，通常受到专业教育工作者和资源的限制。人工智能 (AI) 的出现为增强对诵读困难患者支持提供了新的机会。这篇评论文章探讨了人工智能在帮助诵读困难患者方面的当前应用前景，重点关注早期诊断、个性化学习和实时帮助的工具。本文研究了人工智能驱动的诊断工具，这些工具利用机器学习算法在早期识别诵读困难倾向，从而实现及时干预。此外，本文还讨论了适应个人学习节奏和风格的人工智能教育平台，提供定制练习以提高阅读和写作技能。本文还回顾了语音转文本和文本转语音系统等实时辅助技术在缓解诵读困难者在学术和专业环境中面临的挑战方面的有效性。本文强调了关键的研究结果，评估了各种人工智能应用的有效性，并确定了未来的研究领域。通过将人工智能融入诵读困难支持策略，可以提高诵读困难患者的生活质量。关键词：诵读困难、人工智能、诊断、干预简介诵读困难是一种神经生物学、发育性、语言学习障碍，影响个人准确流利地学习或阅读的能力，以及他们发展拼写技能的能力。由于语言的音系成分缺陷，诵读困难者很难将口语与书面文字联系起来。这种解码单词的准确性和流利度方面的困难会阻碍阅读理解和词汇量的增长（Snowling，2019）。此外，拼写问题会影响书面作文的质量。诵读困难可能导致学习成绩差、自尊心低下和缺乏动力，但这并不代表智力低下、懒惰或视力不佳，它会影响各种智力水平的人（Denton 等人，2006 年）。最近的研究表明，全球多达 20% 的人口患有特定学习障碍 (SLD)，其中最常见的是诵读困难（Wagner 等人，2020 年）。根据印度诵读困难协会 (2022) 的数据，10-15% 的印度儿童患有诵读困难。在印度进行的其他研究也报告了类似的结果，患病率从 6% 到 13.67% 不等。
阅读障碍 – 评估和概述......
诵读困难研究的历史充满争议，至今仍导致了许多相互矛盾的理论和结果。摩根（Morgan，1896 年）首次发表了著名的关于 14 岁诵读困难男孩珀西（Percy）的描述，距今已有 110 多年。诵读困难研究的现状可以通过科学家将研究对象分为视觉和语音/听觉缺陷两组，以及低基础水平和高水平缺陷两组来区分。许多相互矛盾的结果和理论提出了诵读困难患者不同缺陷的特异性和同质性问题。哈比卜（Habib，2000 年）的模型基于共同的时间处理缺陷整合了感知和认知缺陷，可以在低基础水平和/或更高复杂的表现水平上进行分析。
发展性阅读障碍的语义强度和神经相关性
诵读困难是一种神经发育障碍，其特征是阅读和/或拼写学习障碍（国际诵读困难协会，里昂等人，2003 年）。许多关于诵读困难的研究集中在语音处理缺陷（Griffiths 和 Snowling，2001 年；Pennington，2006 年；Vellutino 等人，2004 年），即处理单词的基本声音。尽管在这方面取得了很大进展，但对诵读困难的个体差异和其他认知过程（如语义处理）的研究较少。现有的阅读计算模型强调阅读是正字法、语音和语义处理系统动态交互的副产品。例如，并行分布式处理模型（Seidenberg 和 McClelland，1989 年）强调了这些系统的动态产品的重要性。朗读的双路径级联模型（Coltheart 等，2001）描述了三条阅读路径：非词汇阅读路径（通过字素到音素规则系统）、词汇非语义路径（通过正字法/音位输入词典）和词汇语义路径（通过语义系统）。
向患有阅读障碍的学生教授化学
尽管许多顶尖的四年制文理学院都要求高中化学，大学化学也是许多专业和职业的必修课，例如工程学或医学，许多诵读困难的学生都擅长这些专业和职业，但对于初次接触化学的学生来说，可用的资源却出奇地少——这可能会让事情变得棘手，尤其是当他们还要兼顾大量课程时。以下是一些在化学领域生存甚至茁壮成长的技巧和策略。化学是诵读困难者非常擅长的领域，因为他们可以想象分子在空间中的旋转，并描绘它们的相互作用和能量转换。主要的挑战往往是在开始的时候——需要学习所有的术语，并掌握平衡方程式的程序。有用的策略与许多帮助早期读写能力的多感官方法没有什么不同。关键是学习如何最好地学习——然后将这些工具应用于化学。由于化学和化学工程需要诵读困难症患者的智力优势，因此这些职业领域中不乏有成就的诵读困难症男性和女性，例如麻省理工学院的 Cathy Drennan 博士或斯坦福大学的 Ron W. Davis 博士。
使用去噪自动编码器进行脑电图连接分析以检测阅读障碍
时间采样框架 (TSF) 认为，诵读困难特有的语音困难是由一个或多个时间速率的非典型振荡采样引起的。LEEDUCA 研究对儿童进行了一系列脑电图 (EEG) 实验，让儿童聆听慢节奏韵律 (0.5-1 Hz)、音节 (4-8 Hz) 或音素 (12-40 Hz) 速率的调幅 (AM) 噪声，旨在检测可能与诵读困难相关的振荡采样感知差异。这项研究的目的是检查这些差异是否存在，以及它们与儿童在通常用于检测诵读困难的不同语言和认知任务中的表现有何关联。为此，估计了时间和频谱通道间EEG连接，并训练了去噪自动编码器（DAE）来学习连接矩阵的低维表示。通过相关性和分类分析研究了这种表示，结果表明其能够以高于0.8的准确率检测出诵读困难患者，平衡准确率在0.7左右。DAE表示的某些特征与儿童在语音假设类别的语言和认知任务中的表现显著相关（p<0.005），例如语音意识和快速符号命名，以及阅读效率和阅读理解。最后，对邻接矩阵的更深入分析显示，DD受试者颞叶（大致是初级听觉皮层）电极之间的双侧连接减少，以及F7电极（大致位于布罗卡区）的连接增加。这些结果为使用更客观的方法（例如 EEG）对阅读障碍进行补充评估铺平了道路。
教堂
CCD 时间表见第 5 页 1 月 5 日，星期日 上午 9:30 圣安无 CCD 上午 10:00 圣伊格内修斯 CCD - 恢复上课 上午 10:15 圣休中学 CCD - 恢复上课 1 月 6 日，星期一 上午 8:25 弥撒前诵读圣休玫瑰经 上午 9:30 弥撒后诵读圣休神圣慈悲念珠 上午 11:30 圣安好邻居午餐至中午 4:30 下午 圣休小学 CCD - 恢复上课 1 月 7 日，星期二 上午 9:30 圣马塞勒斯祈祷小组在弥撒后开会 下午 6:00 圣安唱诗班练习 下午 6:00 圣安 OCIA 课程恢复 1 月 8 日，星期三 上午 8:25 弥撒前诵读圣休玫瑰经 上午 9:30 弥撒后诵读圣休神圣慈悲念珠下午 1:00 圣休 CDA 在社交厅举行会议 1 月 9 日，星期四 上午 11:30 圣安好邻居午餐至中午 晚上 7:00 圣安 K of C 会议 1 月 10 日，星期五 上午 8:25 圣休弥撒前的玫瑰经 上午 9:30 圣休弥撒后的圣体崇拜 1 月 11 日，星期六 上午 11:30 圣安好邻居午餐至中午 下午 6:30 圣安 AA 在社交厅举行会议 1 月 12 日，星期日 上午 9:30 圣安 CCD 恢复家庭教理讲授 上午 10:00 圣依纳爵 CCD - 课程 上午 10:15 圣休中学 CCD 课程 1 月 13 日，星期一 上午 11:30 圣安好邻居午餐至中午 下午 4:30 圣休小学 CCD 课程 ___________________________________________
通过虚拟现实和人工智能确定阅读障碍学生的学习困难：一项探索性分析
摘要 —学习障碍是一种影响大脑连接交流区域能力的神经系统疾病。诵读困难的学生在阅读、记忆和理解概念方面会遇到问题；然而，这些问题的严重程度可以通过治疗和建立补偿机制来减轻。人们已经做出了许多努力来缓解这些问题，从而为小学和中学阶段患有特定学习障碍的学生创建了数字资源。相反，高等教育仍然缺乏标准方法。VRAIlexia 项目旨在通过提出两种不同的工具来解决这一问题：一种集成虚拟现实 (VR) 的移动应用程序，用于快速轻松地收集数据；以及一种基于人工智能的软件 (AI)，用于分析收集的数据，为每个学生定制支持方法。第一个工具已经创建并分发给高等教育机构的诵读困难学生，用于进行特定的心理和心理测量测试。第二个工具将特定的人工智能算法应用于通过应用程序和其他调查收集的数据。这些人工智能技术使我们能够识别学生群体面临的最相关困难。我们的不同模型在预测支持工具和学习策略方面取得了约 90% 的平均准确率。索引词 — 包容性、机器学习、阅读障碍、学习困难、虚拟现实