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儿童程序员与阅读障碍的综合研究
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结合脑机接口设备和交互式语言软件工具对患有阅读障碍的年轻人的脑电图信号进行分类
a 约阿尼纳大学健康科学学院医学院生理学实验室，约阿尼纳 45110，希腊 b 约阿尼纳大学健康科学学院言语治疗系交流障碍新方法实验室，约阿尼纳-雅典国道 4 公里，约阿尼纳 45500，希腊 c 约阿尼纳大学信息与电信学院信息与电信系，阿尔塔 47100，希腊 d 西马其顿大学工程学院电气与计算机工程系，科扎尼 50100，希腊 e 约阿尼纳大学健康科学学院医学院卫生与流行病学系，约阿尼纳 45110，希腊 f 约阿尼纳大学健康科学学院医学院医学物理实验室，约阿尼纳 45110，希腊
父母了解阅读障碍的指南。 ...
佛罗里达州布劳沃德县的学校董事会禁止根据年龄，颜色，残疾，性别认同，性别表达，遗传信息，婚姻状况，国籍，种族，种族，宗教，性别或性取向来歧视的任何政策或程序。学校董事会还提供了对童子军和其他指定青年团体的平等访问权限。希望提出歧视和/或骚扰投诉的个人可以致电董事，平等教育机会/ADA合规部和地区股票协调员/标题IX协调员，电话：754-321-2150或Teletype Machine（TTY）754-321-2158。残疾人要求根据《 2008年美国残疾人法案法案法》（ADAAA）要求提供住宿，请致电754-321-2150或Teletype Machine（TTY）754-321-2158致电754-321-2150或Teletype Machine（TTY）。 Browardschools.com
基于 fMRI 数据对发育性阅读障碍的大脑基础识别的视觉解释
问题：最近，精神健康和神经发育障碍的脑成像研究包括机器学习方法，仅根据患者的脑活动来识别患者。目标是识别从较小数据样本推广到较大数据的大脑相关特征；就神经发育障碍而言，找到这些模式有助于理解大脑功能和发育的差异，而这些差异是发育性阅读障碍风险的早期迹象。机器学习分类算法在神经功能数据上的成功仅限于通常由几十名参与者组成的同质数据集。最近，更大的脑成像数据集使得深度学习技术能够仅根据神经功能特征对脑状态和临床组进行分类。事实上，深度学习技术可以为医疗保健应用中的分类提供有用的工具，包括对结构性 3D 脑图像的分类。采用深度学习方法可以逐步提高更大的功能性脑成像数据集的分类性能，但仍然缺乏与疾病相关的潜在脑机制的诊断见解；此外，相关的挑战涉及从用于分类的神经特征中提供更多与临床相关的解释。
通过音频记录检测阅读障碍：一种人工智能方法
摘要：阅读障碍会影响个人的阅读能力、影响学业成绩，还可能在学习期之后产生长期影响。早期发现至关重要。这通常通过一系列冗长的测试来完成：人类专家对这些测试进行评分，以决定孩子是否需要特定的教育策略。这种人工评估也会导致不一致。这就是为什么迫切需要更早、更简单（和更便宜）地筛查阅读障碍的原因。在本文中，我们研究了现代人工智能在自动化筛查方面的潜力。为了实现这一目标，并在先前研究的基础上，我们收集了非阅读障碍儿童和阅读障碍儿童的音频记录数据集。经过适当的预处理后，我们应用了各种机器学习算法来检查是否可以发现一些隐藏的模式，从而区分阅读障碍和非阅读障碍的读者。然后，我们建立了自己的神经网络，其性能优于其他测试方法。我们的结果表明可以将音频记录归类为阅读障碍的特征，从而通过非侵入性方法进行准确且廉价的阅读障碍筛查，并有可能惠及大量人群进行早期干预。
艾特金阅读障碍计划草案 - 2020 年(1)
艾特金公立学校致力于为所有学生提供优质的教育体验。我们已建立系统，确保我们学区的所有学生都能在 3 年级之前达到阅读熟练程度。重要的是要认识到，一些学习者可能难以获得帮助他们成为熟练读者和作家的技能。2017 年通过的立法规定……每个学区应在幼儿园、1 年级和 2 年级结束前确定在本学年结束前阅读水平未达到年级水平的学生，并应确定 3 年级或更高年级的学生，向课堂老师展示阅读困难。在可行的情况下，英语和学区学生的主要语言的阅读评估必须确定和评估学生与读写能力相关的学术需求领域。学区还必须监控进度并提供适合英语学习者特定需求的阅读指导。学区必须使用当地采用的、适合学生发展水平的、具有文化响应性的评估方法，并每年在 7 月 1 日之前向专员报告总结评估结果。学区还必须报告筛查和识别患有阅读障碍和会聚功能障碍的学生的努力。属于此类别的学生必须接受替代教学。学校必须（至少每年一次）与阅读水平未达到或超过年级水平的每个学生的家长沟通。此信息应包括学生的阅读能力（以当地采用的评估方法衡量）、当前为学生提供的阅读相关服务以及学生的进步，以及家长在家中使用的策略，以帮助学生成功达到年级水平。附录 A：阅读障碍的潜在指标，明尼苏达州教育部当孩子在阅读或阅读障碍方面遇到困难时引导学校系统
弥合阅读障碍的感觉和语言理论
fi g u r e 4（a – d）阅读分数与漂移扩散模型（DDM）的四个非感官参数之间的关系。（a）决策阈值a，（b）漂移过程开始点s z，（c）非决策时间t的变异性和（d）非决策时间s t的可变性。（e）DDM参数之间的相关性。框表示分层聚类结果（Ward的方法），而恒星表示霍尔姆斯– Sidak校正后的显着相关性，以进行多个比较： * p <0.05，** p <0.01和*** p <0.001。（f）基于DDM参数的分层聚类的三个复合度量的组比较：D Comp：S Z，S T和T的复合材料，A参数和V Comp：四个漂移速率参数和S V的复合库。请注意，所有三个复合参数均为Z -Squed。错误条表示1 SEM
