Magno: A Platform for Dyslexia Screening

Abstract

Dysleksi er ansett som en av de mest vanlige leseforstyrrelsene. Evnen til å oppdage dysleksi tidlig er kritisk for å kunne redusere de negative innvirkningene dysleksi kan ha. Det magnocellulære systemet virker å være svekket hos folk med dysleksi, dette systemet er ansvarlig for visuell bevegelsesoppfatning. Tre separate tester har blitt utviklet for å teste individer for svekket bevegelsesoppfatning. Denne masteroppgaven implementerer en administrativ plattform som integrerer de eksisterende testene, med mål om å lage et system som blir godt mottatt av lærere i barneskolen. Dette er oppnådd gjennom en iterativ prosess med utvikling og testing av design med lærere, og implementasjon av plattformen. Resultatene av dette er en plattform med ett fullt funksjonelt grafisk brukergrensesnitt, en server som håndterer API kall, og en database for lagring av data. Plattformen integrerer også de eksisterende testene, og tillater lærere å legge til og teste studenter. Plattformen med testene har en System Usability Scale (SUS) poengsum på 92.2, en økning sammenlignet med de eksisterende testene. Tilbakemeldinger fra lærere og spesial pedagoger som testet den ferdige plattformen indikerer at den var godt mottatt, og at det allerede fantes tilfeller hvor de tenker at den kunne brukes. Denne masteroppgaven har gitt en ferdig plattform som, med noen sikkerhetsforbedringer kan bli brukt for å teste barn i barneskolen for dysleksi.

Dyslexia is regarded as the most common of all learning disabilities. The ability to detect dyslexia early on is critical for decreasing the negative impacts of dyslexia. There appears to be a deficiency in the magnocellular system in people with dyslexia, this system is responsible for motion detection in visual processing. Three separate tests have been developed to test an individual for motion detection deficiency. This master's thesis implements an administrative platform that integrates the existing tests, with the aim of creating a system which is well accepted by teachers in primary schools. This is achieved through an iterative process, creating and testing designs with teachers, and implementing the platform. The result of this has been a platform with a new fully functional graphical user interface, a server which handles API calls, and a database storage system. The platform also integrates the existing tests, and allows teachers to add students, and test students. The platform with the tests has a System Usability Scale (SUS) score of 92.2, an increase compared to the existing tests. Feedback from teachers and special educators testing the finished platform indicated that it was well accepted, and that there were already cases where it could be useful. This thesis has provided a platform which, with some security improvements can be utilized for testing children in primary schools for dyslexia.