Évaluation de la qualité de l’acquisition de la lecture en début de vie scolaire : une approche par apprentissage automatique - 19/03/25
Résumé |
Introduction |
Des recherches antérieures ont établi un lien entre les anomalies des saccades et de la vergence et la dyslexie. Les anomalies oculomotrices ont permis d’identifier les adolescents dyslexiques et leur vitesse de lecture (El Hmimdi et al. Brain Sci 2021).
Objectifs |
Ce travail explore plus avant si les paramètres des mouvements oculaires peuvent identifier la fluidité en lecture chez les élèves de première et deuxième année de primaire.
Méthodes |
Au total, 172 enfants ont été évalués à l’école avec le consentement parental. Les saccades et la vergence ont été mesurées avec Remobi et le Pupil Core. Le suivi des cibles LED simulant la lecture, a également été testé. Les mouvements oculaires ont été analysés avec AIDEAL. Des indicateurs clés de performance (variations d’amplitude, latence, coordination binoculaire, pourcentage de réponses inappropriées) ont été calculés et intégrés dans des algorithmes de ML, combinés à une évaluation de la lecture (A ou B) par les enseignants.
Résultats |
Une sensibilité élevée (0,86) et une spécificité élevée (0,85) ont été obtenues lorsque les évaluations des enseignants ont été combinées aux analyses expertes des mouvements oculaires, en particulier avec le modèle de forêt aléatoire. Les paramètres les plus pertinents pour classifier la fluidité en lecture étaient : le pourcentage de cibles négligées, la précision des mouvements de vergence, et le pourcentage de déconnexions binoculaires des saccades entre les deux yeux, pouvant potentiellement entraîner une vision floue ou double des mots. Les évaluations des enseignants seules ont montré une spécificité élevée (0,79) mais une sensibilité faible (0,31).
Discussion |
Ces résultats indiquent que les mouvements oculaires constituent un outil fiable pour identifier les enfants à risque de difficultés de lecture et les évaluations des enseignants.
Conclusion |
L’analyse des mouvements oculaires offre une méthode sensible pour la détection précoce des troubles d’acquisition de la lecture et un outil précieux pour soutenir les évaluations des enseignants.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Mots clés : Machine Learning, Mouvements oculaires, Mouvements oculaires REMOBI AIDEAL
Plan
Vol 181 - N° S
P. S52 - avril 2025 Retour au numéroBienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.
Déjà abonné à cette revue ?