Deteksi disleksia pada anak-anak adalah proses kompleks yang melibatkan berbagai alat diagnostik dan metodologi. Meskipun tidak ada tes definitif tunggal untuk disleksia, kemajuan terbaru dalam teknologi dan penelitian telah mengarah pada pengembangan beberapa pendekatan inovatif yang dapat membantu dalam diagnosisnya. Metode ini berkisar dari penilaian tradisional hingga pembelajaran mesin mutakhir dan teknik neuroimaging, masing-masing menawarkan wawasan unik tentang kondisi tersebut. Di bawah ini adalah beberapa metode utama yang dieksplorasi dalam penelitian terbaru untuk mendiagnosis disleksia pada anak-anak.
Teknik EEG dan Neuroimaging
- Pemrosesan sinyal EEG telah dieksplorasi sebagai metode untuk menilai disleksia, dengan fokus pada perubahan aktivitas otak. Algoritma Variational Mode Decomposition (VMD) dan Multivariate Variance Mode Decomposition (MVMD) telah menunjukkan harapan dalam mendiagnosis disleksia dan memantau efektivitas pengobatan dengan menganalisis data EEG (Pehlivan et al., 2024).
- Pelacakan mata yang dikombinasikan dengan jaringan transformator konvolusi telah digunakan untuk mendeteksi disleksia perkembangan dengan akurasi tinggi, menyediakan alat diagnostik non-invasif dan efisien yang cocok untuk pengaturan sekolah (Li et al., 2024).
Pembelajaran Mesin dan Pendekatan Komputasi
- Model pembelajaran mesin, termasuk jaringan saraf dalam seperti LSTM, telah digunakan untuk menganalisis lintasan perhatian spatio-temporal pada anak-anak, mencapai akurasi tinggi dalam deteksi disleksia. Pendekatan ini sangat menguntungkan karena kemudahan implementasinya dan sifatnya yang tidak membuat stres bagi anak-anak (Gomółka et al., 2024)].
- Berbagai algoritma pembelajaran mesin, seperti SVM, KNN, dan CNN, telah dibandingkan untuk efektivitasnya dalam mendiagnosis disleksia. Metode komputasi ini menawarkan solusi yang dapat diskalakan untuk deteksi dini dan intervensi (Santhiya & Selvi, 2023).
Penilaian Tradisional dan Komputerisasi
- Tes Membaca Kata Senyap adalah alat singkat dan andal yang dirancang untuk menilai kelancaran membaca di tingkat kata. Ini telah menunjukkan potensi untuk aplikasi diagnostik dalam pengaturan pendidikan (Zubáková & Krajčovičová, 2023).
- Penilaian terkomputerisasi menggunakan teknik pemrosesan teks telah dikembangkan untuk mengevaluasi disleksia, menawarkan alternatif modern untuk penilaian manual. Metode ini memberikan penilaian yang akurat dan memfasilitasi evaluasi jarak jauh (Amri et al., 2022).
Tes Validitas Kinerja
- Penilaian Simulasi Disleksia atau Kejujuran-Revisi (DASH-R) adalah tes validitas kinerja yang dirancang untuk mendeteksi masalah membaca pura-pura. Ini telah menunjukkan spesifisitas tinggi dan akurasi prediksi positif, menjadikannya alat yang berharga dalam penilaian disleksia (Harrison et al., 2024).
Meskipun metode ini menyediakan alat yang berharga untuk mendiagnosis disleksia, penting untuk mempertimbangkan konteks diagnosis disleksia yang lebih luas. Disleksia adalah gangguan perkembangan saraf kompleks yang dipengaruhi oleh faktor genetik, neurobiologis, dan lingkungan. Oleh karena itu, penilaian komprehensif sering melibatkan kombinasi alat-alat inovatif ini di samping evaluasi tradisional oleh psikolog dan spesialis pendidikan. Pendekatan multifaset ini memastikan diagnosis yang lebih akurat dan strategi intervensi yang disesuaikan untuk setiap anak.
