Magno: An Application for Early Detection of Dyslexia - Implementing Role-Based Access Control and Enhancing Pupil Follow-Up
Master thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3094677Utgivelsesdato
2023Metadata
Vis full innførselSamlinger
Sammendrag
Magno er et digitalt screeningsverktøy for dysleksi. Applikasjonens formål er å tilrettelegge for tidlig deteksjon av dysleksi, og dermed begrense de negative konsekvensene på enkeltpersoners akademiske prestasjoner og selvfølelse. Denne masteroppgaven har som mål å videreutvikle Magno, med fokus på å effektivisere administrative oppgaver og styrke sikkerhetstiltak. Studien tar for seg flere forskningsspørsmål knyttet til rollebaserte tilganger, implementeringen av funksjoner for å støtte lærere i effektiv oppfølging av elever, opplevd nytteverdi av den forbedrede applikasjonen og potensielle utfordringer knyttet til anvendelsen av Magno i skolen. Basert på en rekke relevante systemkrav, blir designskisser utviklet og testet gjennom kvalitative intervjuer. Deretter blir funksjonaliteten implementert og evaluert gjennom en kvantitativ brukertest. Løsningen integrerer ulike brukerroller, praktiske funksjoner for effektiv oppfølging av elever og forbedrede autentiserings- og autorisasjonsmekanismer. Den oppdaterte applikasjonen har en bemerkelsesverdig System Usability Scale (SUS) score på 92,8, noe som indikerer en høyere brukervennlighet sammenlignet med resultater fra tidligere tester av Magno. Ved å kombinere implementeringene og funnene fra denne masteroppgaven med anbefalinger for videre arbeid, vil Magno på sikt kunne bli et praktisk støtteverktøy for lærere, og bidra til det overordnede målet om å effektivisere prosessen med tidlig oppdagelse og oppfølging av elever med dysleksi i norske skoler. Magno is an application serving as a digital screening tool for dyslexia. Its primary goal is to facilitate early detection, limiting the negative impacts on individuals' educational achievements and overall well-being. This study aims to enhance and expand the functionality of Magno, with a focus on streamlining administrative tasks and improving security measures. The study addresses several research questions pertaining to role-based access control (RBAC), the implementation of additional features to support teachers in efficient pupil follow-up, the perceived usefulness of the enhanced application, and the potential challenges associated with its implementation. Based on a set of relevant requirements, design sketches are created and tested through qualitative interviews. Following, the functionality and features are implemented and evaluated through a quantitative usability questionnaire. The solution integrates distinct user roles, practical features for seamless pupil follow-up, and enhanced authentication and authorization mechanisms. Notably, the implementation results in a System Usability Scale (SUS) score of 92.8, indicating a higher level of usability compared to results from previous usability tests on Magno. By combining the implementations and findings from this thesis with recommendations for further work, Magno will become a practical support tool for teachers, contributing to the overall goal of streamlining the dyslexia detection and intervention process in Norwegian schools.