本发明专利技术提供一种诵读障碍、书写障碍和运动障碍分类系统和方法。分类系统包括：用户接口，其配置为向用户呈现多个测试页面，接收针对所述多个测试页面给出的用户输入数据，并将所述用户输入数据保存在云端；以及深度学习服务器，其配置为从所述云端获得所述用户输入数据，对所述用户输入数据进行处理以得到分类结果，并将分类结果发送至云端。所述多个测试页面呈现用于测试诵读障碍的字形、语音系统、和语义方面的问题、用于测试书写障碍的字形方面的问题和用于测试运动障碍的字形方面的问题。所述深度学习服务器基于所述用户输入数据产生初始评分，并基于深度学习模型的验证数据调整所述初始评分，从而得到所述分类结果。从而得到所述分类结果。从而得到所述分类结果。
【技术实现步骤摘要】
多模态交互式诵读障碍、书写障碍和运动障碍分类系统
[0001]本专利技术涉及一种多模态交互式诵读障碍、书写障碍和运动障碍分类系统和方法。
技术介绍
[0002]诵读障碍是充分研究的在儿童时期出现的阅读障碍。根据第五版的精神疾病诊断与统计手册，诵读障碍被分类为特殊学习障碍，占特殊学习障碍的80％。即使诵读障碍的学生与非诵读障碍的学生在相同的教育系统下用相同的社会文化资源进行教育，他们的读写能力也低于相同年龄组所期望的水平。实际上，诵读障碍的学生可能遇到可能影响他们未来的情绪问题或学术失败。
[0003]诵读障碍的儿童在认字、读字、听写、书写、字音发音以及语言的口语形式和书写形式的识别上有困难，尤其是在学习母语时。尽管没有补救诵读障碍的方案，但是如果能够早期识别诵读障碍，儿童可以接受早期干预，以提高学习成绩和生活技能。因此，诵读障碍是值得关注的重要公共健康问题，诵读障碍的早期筛查和早期干预是至关重要的。
[0004]诵读障碍随语言而不同。例如，汉语系统中的语义信息比字母拼写更重要。相比于学习字母拼写，汉语诵读障碍的学生可能经历的语义困难的程度更大。
[0005]在汉语中，诵读障碍通常涉及读写问题，难以读出句子或段落和口述汉语词汇。具有诵读障碍的人不能有效地识别汉字并与之交流。阅读困难的一个具体示例是词汇识别问题。汉语诵读障碍的人将“學校”识别为“學習”。“學校”表示“学校(school)”，是学生学习的地方。汉语诵读障碍的人将其含义解读为“學習”，即“学习
[0006](study)”。通常，诵读障碍的人可在听写时产生错误。他们可能写出具有相似汉字形式的词汇或具有相同发音的词汇。例如，“完成”(jyun4 sing4)的意思是“完成(finish)”。一些汉语诵读障碍的人将它们写成“元成”(jyun4 sing4)或“完x”。“x”可以表示数学上的“乘(multiply)”，粤语是“乘”(sing4)。当汉语诵读障碍的人不能在书写时在记忆中将其检索为“成”时，他们将联想发音，而写为“x”。
[0007]虽然当前没有预防和治疗诵读障碍的方案，但是如果儿童可以接受早期筛查和早期干预，他们便可以大大改善阅读、理解和书写能力。不幸的是，我们对于诵读障碍的症状通常不分类。大多数患有诵读障碍的学生被认定为懒惰的或笨拙的，而不是学习障碍。当诵读障碍的学生低于平均水平时，教师通常会通过要求他们书写比平常更多的汉字来惩罚他们。因此，他们会逃避及讨厌学习汉语。长远来说，如果诵读障碍的学生不能接受适当的早期干预，他们可能需要用药以保持适当的学习方式。
[0008]如果在早期对症状进行分类，则对于改善诵读障碍的读写能力是较为有效的。如果症状在儿童早期被分类，当大脑的语言区域仍在发展并且儿童是刚刚进入有系统的教育模式时，治疗是最有效的。此外，诵读障碍的早期分类允许具有诵读障碍症状的学生在早期从治疗中受益，这在教育、社会和经济方面提供了益处。然而，当前，用于分类诵读障碍的服务要么昂贵要么缓慢，并且有时难以访问。
技术实现思路
[0009]本专利技术提出了一种多模态交互式诵读障碍、书写障碍和运动障碍分类系统和方法、以及计算机可读介质，旨在加快阅读障碍、书写障碍和运动障碍的分类进程，减少分类人力，缓解学生长期面临的阅读障碍、书写障碍和运动障碍问题。
[0010]根据本专利技术实施例的诵读障碍、书写障碍和运动障碍分类系统包括：用户接口，其配置为向用户呈现多个测试页面，接收针对所述多个测试页面给出的用户输入数据，并将所述用户输入数据保存在云端；以及深度学习服务器，其配置为从所述云端获得所述用户输入数据，对所述用户输入数据进行处理以得到分类结果，并将分类结果发送至云端。所述多个测试页面呈现用于测试诵读障碍的字形、语音系统、和语义方面的问题、用于测试书写障碍的字形方面的问题和用于测试运动障碍的字形方面的问题。所述深度学习服务器基于所述用户输入数据产生初始评分，并基于深度学习模型的验证数据调整所述初始评分，从而得到所述分类结果。
[0011]根据本专利技术的实施例，所述多个测试页面包括第一测试页面，所述第一测试页面包括可供用户选择的多个非语言答案，并且所述用户输入数据包括用户选择数据和第一时间数据，所述用户选择数据指示用户在所述多个非语言答案中作出的选择，所述第一时间数据指示用户在所述多个非语言答案中进行选择所花费的时间。
[0012]根据本专利技术的实施例，所述多个测试页面包括第二测试页面，所述第二测试页面包括文本内容，并且所述用户输入数据包括用户朗读数据和第二时间数据，所述用户朗读数据是记录用户朗读所述文本内容的数据，所述第二时间数据指示用户朗读所述文本内容花费的时间。
[0013]根据本专利技术的实施例，所述多个测试页面包括第三测试页面，所述第三测试页面包括书写框，并且所述用户输入数据包括用户书写数据和第三时间数据，所述用户书写数据指示用户在所述书写框中书写的答案，所述第三时间数据指示用户在所述书写框内书写答案所花费的时间。
[0014]根据本专利技术的实施例，所述多个测试页面包括验证页面，所述用户输入数据包括用户回答所述验证页面呈现的问题而输入的验证问题数据，所述深度学习服务器还被配置为在基于深度学习模型的验证数据调整所述初始评分之前，基于所述验证问题数据来调整所述初始评分。
[0015]根据本专利技术的实施例，所述多个测试页面还呈现用于测试诵读障碍的记忆和语法方面的问题。
[0016]另一方面，本专利技术还提供一种诵读障碍、书写障碍和运动障碍分类方法，包括：向用户呈现多个测试页面；接收针对所述多个测试页面给出的用户输入数据；将所述用户输入数据保存在云端；将所述用户输入数据发送至深度学习服务器，所述深度学习服务器对所述用户输入数据进行处理以得到分类结果，并将分类结果发送至云端。所述多个测试页面呈现用于测试诵读障碍的字形、语音系统、和语义方面的问题、用于测试书写障碍的字形方面的问题和用于测试运动障碍的字形方面的问题。所述深度学习服务器基于所述用户输入数据产生初始评分，并基于深度学习模型的验证数据调整所述初始评分，从而得到所述分类结果。
[0017]根据本专利技术的实施例，所述多个测试页面包括第一测试页面，所述第一测试页面
包括可供用户选择的多个非语言答案，并且所述用户输入数据包括用户选择数据和第一时间数据，所述用户选择数据指示用户在所述多个非语言答案中作出的选择，所述第一时间数据指示用户在所述多个非语言答案中进行选择所花费的时间。
[0018]根据本专利技术的实施例，所述多个测试页面包括第二测试页面，所述第二测试页面包括文本内容，并且所述用户输入数据包括用户朗读数据和第二时间数据，所述用户朗读数据是记录用户朗读所述文本内容的数据，所述第二时间数据指示用户朗读所述文本内容花费的时间。
[0019]根据本专利技术的实施例，所述多个测试页面包括第三测试页面，所述第三测试页面包括书写框，并且所述用户输入数据包括用户书写数据和第三时间数据，所述用户书写数据指示用户在所述书写框中书写的答案，所述第本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种诵读障碍、书写障碍和运动障碍分类系统，包括：用户接口，其配置为向用户呈现多个测试页面，接收针对所述多个测试页面给出的用户输入数据，并将所述用户输入数据保存在云端；以及深度学习服务器，其配置为从所述云端获得所述用户输入数据，对所述用户输入数据进行处理以得到分类结果，并将分类结果发送至云端，其中，所述多个测试页面呈现用于测试诵读障碍的字形、语音系统、和语义方面的问题、用于测试书写障碍的字形方面的问题和用于测试运动障碍的字形方面的问题，所述深度学习服务器基于所述用户输入数据产生初始评分，并基于深度学习模型的验证数据调整所述初始评分，从而得到所述分类结果。2.根据权利要求1所述的诵读障碍、书写障碍和运动障碍分类系统，其中，所述多个测试页面包括第一测试页面，所述第一测试页面包括可供用户选择的多个非语言答案，并且所述用户输入数据包括用户选择数据和第一时间数据，所述用户选择数据指示用户在所述多个非语言答案中作出的选择，所述第一时间数据指示用户在所述多个非语言答案中进行选择所花费的时间。3.根据权利要求1所述的诵读障碍、书写障碍和运动障碍分类系统，其中，所述多个测试页面包括第二测试页面，所述第二测试页面包括文本内容，并且所述用户输入数据包括用户朗读数据和第二时间数据，所述用户朗读数据是记录用户朗读所述文本内容的数据，所述第二时间数据指示用户朗读所述文本内容花费的时间。4.根据权利要求1所述的诵读障碍、书写障碍和运动障碍分类系统，其中，所述多个测试页面包括第三测试页面，所述第三测试页面包括书写框，并且所述用户输入数据包括用户书写数据和第三时间数据，所述用户书写数据指示用户在所述书写框中书写的答案，所述第三时间数据指示用户在所述书写框内书写答案所花费的时间。5.根据权利要求1至4中任一项所述的诵读障碍、书写障碍和运动障碍分类系统，其中，所述多个测试页面包括验证页面，所述用户输入数据包括用户回答所述验证页面呈现的问题而输入的验证问题数据，所述深度学习服务器还被配置为在基于深度学习模型的验证数据调整所述初始评分之前，基于所述验证问题数据来调整所述初始评分。6.根据权利要求1所述的诵读障碍、书写障碍和运动障碍分类系统，其中，所述多个测试页面还呈现用于测试诵读障碍的记忆和语法方面的问题。7.一种诵读障碍、书写障碍和运动障碍分类方法，包括：向用户呈现多个...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯嘉欣，邓洁仪，
申请(专利权)人：香港科技大学，
类型：发明
国别省市：
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