Reading and mathematics are two essential subjects for academic success and cognitive development. Several studies show a correlation between the reading ability and mathematical ability of pupils (Korpershoek et al., 2015; Ní Ríordáin & O’Donoghue, 2009; Reikerås, 2006; Walker et al., 2008). The didactical part of this thesis presents a study investigating a correlation between reading ability and mathematical ability among pupils in upper secondary schools in Sweden. This study collaborated with Lexplore AB to use machine learning and eye-tracking to measure reading ability. Mathematical ability was measured with Mathematics 1c grades and Stockholmsprovet, which is a diagnostic mathematics test. Although no correlation was found, there are several insights about selection and measures following the result that may improve future studies on the subject. This thesis finds that the result could have been affected by a biased selection of the participants. This thesis also suggests that the measure through machine learning and eye-tracking used in the study may not fully capture the concept of reading ability as defined in previous studies. The technological aspect of this thesis focuses on modifying and improving the model used to calculate users’ reading ability scores. As the model’s estimation tends to plateau after the fifth year of compulsory school, the study aims to maintain the same level of progression observed before this point. Previous research indicates that silent reading, being unconstrained by vocalization, is faster than reading aloud. To address this progression flattening, a grid search algorithm was employed to adjust hyperparameters and assign appropriate weight to silent and aloud reading. The findings emphasize that reading aloud should be prioritized in the weighted average and the corresponding hyperparameters adjusted accordingly. Furthermore, gathering more data for older pupils can improve the machine learning model by accounting for individual reading strategies. Introducing different word complexity factors can also enhance the model’s performance. / Läsning och matematik är två avgörande ämnen för akademisk framgång och kognitiv utveckling. Flera studier visar på ett samband mellan elevers läsförmåga och matematiska förmåga (Korpershoek et al., 2015; Ní Ríordáin & O’Donoghue, 2009; Reikerås, 2006; Walker et al., 2008). Den didaktiska delen av denna rapport presenterar en studie som undersöker sambandet mellan läsförmåga och matematisk förmåga hos elever på gymnasiet i Sverige. Studien samarbetade med Lexplore AB för att använda maskininlärning och ögonspårning för att mäta läsförmåga. Matematisk förmåga mättes genom matematikbetyg och Stockholms provet, som är ett diagnostiskt matematiktest. Trotsatt inget samband hittades uppges insikter om urvalet och åtgärder som kan förbättra framtida studier i ämnet. Rapporten konstaterar att resultatet kan ha påverkats avett sned vridet urval av deltagare. Dessutom föreslår rapporten att mätningen genom maskininlärning och ögonspårning som användes i studien kanske inte helt fångar upp begreppet läsförmåga som används i tidigare studier. Teknikdelen av denna rapport fokuserar på att modifiera och förbättra modellen som används för att beräkna användarnas läsförmågepoäng. Eftersom modellens uppskattning tenderar att avplattas efter femte året i grundskola, syftar studien till att bibehålla samma nivå av progression som observerats före denna punkt. Tidigare forskning indikerar att tyst läsning, som inte begränsas av att uttala orden, är snabbare än högläsning. För att adressera denna avplattning av progression användes en rutnätssöknings-algoritm för att justera hyperparametrar och tilldela rätt viktning åt tyst läsning. Resultaten betonar att högläsning bör prioriteras i viktade medelvärdet och att motsvarande justeringar av hyperparametrar bör implementeras. Dessutom kan insamling av mer data för äldre elever förbättra maskininlärningsmodellen genom att ta hänsyn till individuella lässtrategier. Införandet av olika faktorer för textkomplexitet kan också förbättra modellens prestanda.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-329932 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Sol, Richard, Rasch, Alexander |
| Publisher | KTH, Lärande |
| 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-ITM-EX ; 2023:411 |
Page generated in 0.0028 seconds