A Serious Game to Train Rhythmic Abilities in Children With Dyslexia: Feasibility and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Rhythm perception and production are related to phonological awareness and reading performance, and rhythmic deficits have been reported in dyslexia. In addition, rhythm-based interventions can improve cognitive function, and there is consistent evidence suggesting that they are an efficient tool for training reading skills in dyslexia. Objective This paper describes a rhythmic training protocol for children with dyslexia provided through a serious game (SG) called Mila-Learn and the methodology used to test its usability. Methods We computed Mila-Learn, an SG that makes training remotely accessible and consistently reproducible and follows an educative agenda using Unity (Unity Technologies). The SG’s development was informed by 2 studies conducted during the French COVID-19 lockdowns. Study 1 was a feasibility study evaluating the autonomous use of Mila-Learn with 2500 children with reading deficits. Data were analyzed from a subsample of 525 children who spontaneously played at least 15 (median 42) games. Study 2, following the same real-life setting as study 1, evaluated the usability of an enhanced version of Mila-Learn over 6 months in a sample of 3337 children. The analysis was carried out in 98 children with available diagnoses. Results Benefiting from study 1 feedback, we improved Mila-Learn to enhance motivation and learning by adding specific features, including customization, storylines, humor, and increasing difficulty. Linear mixed models showed that performance improved over time. The scores were better for older children (P<.001), children with attention-deficit/hyperactivity disorder (P<.001), and children with dyslexia (P<.001). Performance improved significantly faster in children with attention-deficit/hyperactivity disorder (β=.06; t3754=3.91; P<.001) and slower in children with dyslexia (β=−.06; t3816=–5.08; P<.001). Conclusions Given these encouraging results, future work will focus on the clinical evaluation of Mila-Learn through a large double-blind randomized controlled trial comparing Mila-Learn and a placebo game.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».