Diagnosis dini disleksia pada anak-anak sangat penting untuk intervensi dan dukungan yang efektif, secara signifikan berdampak pada perkembangan akademis dan sosial-emosional mereka. Disleksia, gangguan neurologis yang mempengaruhi keterampilan membaca dan menulis, dapat menyebabkan tantangan di sekolah dan seterusnya jika tidak ditangani segera. Identifikasi dini memungkinkan intervensi tepat waktu yang dapat mengurangi tantangan ini, meningkatkan hasil pendidikan, dan meningkatkan kualitas hidup anak-anak yang terkena dampak. Integrasi teknologi canggih, seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, telah menunjukkan harapan dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi diagnosis disleksia dini, memfasilitasi dukungan yang lebih baik untuk anak-anak yang berisiko.
Pentingnya Diagnosis Dini
- Hasil Pendidikan: Diagnosis dini disleksia sangat penting untuk menerapkan intervensi yang dapat meningkatkan keterampilan membaca dan menulis, sehingga meningkatkan kinerja akademik. Anak-anak yang didiagnosis dini dapat menerima dukungan pendidikan yang disesuaikan, yang sangat penting untuk keberhasilan mereka di sekolah (Kumari & -, 2024) (Campos & Faber, 2022).
- Perkembangan Emosional dan Sosial: Disleksia dapat menyebabkan frustrasi, harga diri rendah, dan tantangan sosial. Identifikasi dan intervensi dini dapat membantu mencegah hasil negatif ini dengan memberikan anak-anak dukungan yang diperlukan untuk membangun kepercayaan diri dan keterampilan sosial (Kumari & -, 2024).
- Kemajuan Teknologi: Model pembelajaran mesin, seperti yang menggunakan Pohon Keputusan, K-Nearest Neighbors, dan Convolutional Neural Networks, telah menunjukkan akurasi tinggi dalam deteksi disleksia dini, memungkinkan intervensi tepat waktu (Kurniawan & Tiaharyadini, 2024) (Hussein et al., 2024)] (Aldehim et al., 2024).
Pendekatan Teknologi untuk Diagnosis Dini
- Model Pembelajaran Mesin: Berbagai teknik pembelajaran mesin, termasuk Pohon Keputusan, KNN, dan Random Forest, telah dikembangkan untuk mendiagnosis disleksia dengan presisi tinggi dan tingkat ingatan. Model-model ini memfasilitasi deteksi dini, memungkinkan intervensi pendidikan yang cepat (Kurniawan & Tiaharyadini, 2024).
- Teknik Pembelajaran Menep: Model pembelajaran mendalam lanjutan, seperti CNN dan CNN-BilsTM hibrida, telah digunakan untuk menganalisis tulisan tangan, sinyal audio, dan modalitas data lainnya, mencapai akurasi tinggi dalam deteksi disleksia. Metode ini menawarkan alat diagnostik yang obyektif dan efisien (Hussein et al., 2024) (Aldehim et al., 2024) (Dewanjee & Muntaha, 2024).
- Pelacakan Mata dan Jaringan Saraf: Penggunaan teknologi pelacakan mata yang dikombinasikan dengan jaringan LSTM telah menunjukkan akurasi tinggi dalam mendiagnosis disleksia, menyediakan metode non-invasif dan bebas stres yang cocok untuk anak kecil (Gomółka et al., 2024)].
Peran Pendidik dan Orang Tua
- Keterlibatan Guru: Guru memainkan peran penting dalam identifikasi awal disleksia. Dengan pelatihan dan kesadaran yang tepat, pendidik dapat mengenali tanda-tanda awal disleksia dan memfasilitasi rujukan tepat waktu untuk diagnosis dan intervensi (Campos & Faber, 2022)].
- Kesadaran Orangtua: Pemahaman orang tua tentang disleksia dan dampaknya sangat penting untuk diagnosis dini. Kesadaran dapat membantu mengatasi stigma dan mendorong mencari bantuan, yang sangat penting untuk kemajuan pendidikan anak (Kumari & -, 2024)].
Sementara diagnosis dini disleksia sangat penting untuk intervensi yang efektif, penting untuk mengakui tantangan yang terkait dengannya. Metode diagnostik tradisional sering mengandalkan penilaian subjektif, yang dapat menyebabkan penundaan dan ketidakakuratan. Selain itu, stigma seputar disleksia dapat menghalangi orang tua dan pendidik untuk mencari diagnosis dini. Namun, kemajuan teknologi dan peningkatan kesadaran di antara pendidik dan orang tua dapat membantu mengatasi tantangan ini, memastikan bahwa anak-anak dengan disleksia menerima dukungan yang mereka butuhkan untuk berkembang secara akademis dan sosial.
