Identifikasi dini disleksia pada anak-anak sangat penting untuk intervensi dan dukungan tepat waktu, yang secara signifikan dapat meningkatkan hasil pendidikan dan emosional mereka. Disleksia adalah gangguan neurologis yang mempengaruhi kemampuan membaca, menulis, dan pengenalan kata. Mengenali sifat-sifat tertentu sejak dini pada anak-anak dapat membantu dalam mendiagnosis disleksia, memungkinkan strategi pendidikan yang tepat untuk diterapkan. Berbagai penelitian telah mengeksplorasi berbagai metode dan sifat yang dapat digunakan untuk deteksi dini disleksia, masing-masing menawarkan wawasan dan alat unik untuk pendidik dan orang tua. Di bawah ini adalah beberapa sifat dan metode utama yang diidentifikasi dalam penelitian untuk pengenalan dini disleksia pada anak-anak.
Kesadaran Fonologis dan Kesulitan Penguraian Penguraian
- Anak-anak disleksia sering berjuang dengan kemampuan decoding fonemik, yang memengaruhi kemampuan mereka untuk mengembangkan leksikon kata-kata penglihatan. Ini adalah indikator awal yang kritis dari disleksia, karena kesadaran fonologis sangat penting untuk perkembangan baca (Kumari & -, 2024).
- Diagram alir RAPALI, yang menilai kesadaran fonologis, penamaan otomatis cepat, dan identifikasi huruf, telah terbukti secara efektif mengidentifikasi risiko disleksia pada anak kecil, dengan sensitivitas tinggi dan nilai prediksi negatif (Thongseiratch et al., 2023).
Persepsi dan Pemrosesan Visual
- Anak-anak disleksia mungkin menunjukkan kesulitan dalam persepsi dan pemrosesan visual, yang dapat dinilai menggunakan desain gerak ilusi. Desain ini telah terbukti membedakan antara anak-anak disleksia dan non-disleksia, dengan anak-anak disleksia menunjukkan persepsi gerak ilusi yang jauh lebih rendah (Rasouli et al., 2024).
Sifat Neurologis dan Fisiologis
- Rekaman EEG telah digunakan untuk mendeteksi disleksia dengan menganalisis aktivitas otak selama tugas-tugas tertentu. Metode ini telah menunjukkan harapan dalam mengidentifikasi disleksia melalui pola neurologis yang berbeda (Parmar & Paunwala, 2023).
- Teknologi pelacakan mata, yang memantau lintasan perhatian spatio-temporal, telah digunakan bersama dengan model pembelajaran mesin untuk mendiagnosis disleksia dengan akurasi tinggi. Metode non-invasif ini cocok untuk anak usia dini sekolah (Gomółka et al., 2024).
Pembelajaran Mesin dan Alat Diagnostik
- Model pembelajaran mesin, seperti Pohon Keputusan, K-Nearest Neighbors, dan Random Forests, telah dikembangkan untuk mendiagnosis disleksia dengan presisi dan daya ingat tinggi. Model-model ini menganalisis berbagai prediktor dan sifat untuk mengidentifikasi disleksia pada anak-anak sekolah dasar (Kurniawan & Tiaharyadini, 2024).
- Tinjauan sistematis pendekatan deteksi disleksia menyoroti penggunaan sifat fisiologis, seperti tulisan tangan dan pemindaian neurologis, bersamaan dengan algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan akurasi diagnostik (Abidi, 2023).
Peran Pendidik dan Kesadaran Orang Tua
- Guru memainkan peran penting dalam diagnosis dini disleksia dengan mengamati dan mengidentifikasi kesulitan belajar pada siswa. Pelatihan dan kesadaran yang memadai di kalangan pendidik dapat memfasilitasi pengenalan dan intervensi dini (Campos & Faber, 2022).
- Kesadaran orang tua juga penting, karena pengenalan dini dan pengobatan kesadaran fonologis yang tidak memadai dapat mencegah masalah membaca pada anak-anak yang berisiko disleksia (Kumari & -, 2024).
Sementara metode dan sifat ini menyediakan alat yang berharga untuk deteksi disleksia dini, penting untuk mempertimbangkan perbedaan individu di antara anak-anak. Setiap anak mungkin menunjukkan gejala dan sifat yang berbeda, dan pendekatan multidisiplin sering diperlukan untuk diagnosis yang akurat. Selain itu, stigma yang terkait dengan disleksia dapat menghambat diagnosis dan intervensi dini, menekankan perlunya peningkatan kesadaran dan dukungan dari pendidik dan orang tua.
