This paper has been a part of developing the serious game Kunna, a web-based game with exercises targeting children diagnosed with dyslexia. This game currently consists of five different exercises aiming to practice reading and writing without a therapist or neuropsychologist present. As Kunna can be used anywhere, tools are needed to understand each individual's capacities and difficulties. Hence, this paper aims to present how a serious game and a support vector machine were used to identify children that performed poorly in Kunna’s exercises. Though, due to the current corona pandemic, Kunna could only be tested on children not diagnosed with dyslexia. Therefore, this paper should be seen as a proof of concept. As an initial step, several variables were identified to measure the performance of dyslectic children. Secondly, the variables were implemented into Kunna and tested on 16 Spanish-speaking children. The results were analyzed to identify how poor performance could be recognized using the identified variables. As a final step, the data was divided into two groups for each exercise, of which one group contained participants who appear to perform poorly. These were participants with clearly outlying values in the number of errors and duration. Thus, to train and evaluate if a Support Vector Machine (SVM) can separate the two groups and thereby identify the participants who performed poorly. From the discussion followed that the SVM is not the most efficient choice for this aim. Instead, it is suggested that future work should consider multiclassification algorithms. / Den här uppsatsen har varit en del i utvecklingen av det seriösa spelet Kunna, ett webbaserat spel för barn diagnostiserade med dyslexi. Spelet består av fem olika övningar som syftar till att öva och utveckla barnens läs- och skrivförmåga. Då Kunna kan användas var som helst behövs verktyg för att förstå varje individs kapaciteter och svårigheter. Därför syftar den här uppsatsen till att presentera hur ett seriöst spel och stödvektormaskiner (eng. support vector machine) kan användas för att identifiera de användare som inte uppnådde prestationskraven. På grund av den uppblossande coronapandemin kunde dock Kunna enbart testas på barn som inte var diagnostiserade med dyslexi och därför bör den här uppsatsen ses som en pilotstudie. Inledningsvis identifierades flera variabler för att mäta prestandan hos barn med dyslexi. Därefter implementerades variablerna i Kunna och testades på 16 spansktalande barn där resultaten analyserades i syfte att identifiera samband kopplade till svaga prestationer. Slutligen delades deltagarnas data upp i två grupper, varav en grupp innehöll deltagare med klart högre värden i tid och antal fel. Uppdelningen gjordes för att träna och utvärdera om en stödvektormaskin kan separera de två grupperna och därav identifiera de deltagare som inte uppnådde prestationskraven. De slutliga resultaten indikerar dock att en stödvektormaskin inte är det effektivaste valet för detta ändamål. Istället föreslås att framtida arbeten bör överväga multiklassificeringsalgoritmer.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-294966 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Lemon, Viktor |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:116 |
Page generated in 0.0822 seconds