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Prediction of Children's Math Learning Disability Using Longitudinal Brain Data and Machine Learning

Descrizione del progetto

Misurare l’attività cerebrale dei bambini per rilevare i disturbi dell’apprendimento matematico

Rilevare i disturbi dell’apprendimento matematico non è un compito facile, ma è fondamentale per riuscire a fornire un supporto adeguato ai bambini. Gli attuali approcci computazionali per prevedere questi disturbi dell’apprendimento sono limitati. Per affrontare questa lacuna, il progetto MathDevBML, finanziato dall’UE, costruirà un modello computazionale volto a prevedere i disturbi dell’apprendimento matematico prima che i bambini comincino la scuola elementare. In particolare, combinerà i dati del cervello di bambini in età prescolare con tecniche di apprendimento automatico all’avanguardia. In esperimenti di risonanza magnetica, a bambini di 5 anni in età prescolare vengono presentati stimoli visivi costituiti da modelli di punti. La loro attività cerebrale sarà misurata di nuovo all’età di 7 anni. Ai dati del cervello all’età di 5 anni saranno applicati più algoritmi per prevedere il verificarsi di un disturbo dell’apprendimento matematico all’età di 7 anni.

Obiettivo

Mathematics is the fundamental basis of modern science and technology. However, individuals differ in mathematical ability, and 5%–7% of the population suffers from a math learning disability (MLD). To provide appropriate support for children with MLD, detecting MLD before entering the formal education system is essential. Previous studies have identified some of the neural correlates of MLD; however, computational approaches to predict MLD have been limited. Also, most studies recruited children who were enrolled in elementary school, which is problematic because negative math experience may worsen the difficulties. This research project aims to address these gaps. By combining brain data of preschoolers with state-of-the-art machine learning techniques, I will construct a computational model aiming at predicting MLD before children enter elementary school. The host laboratory of Dr. Jérôme Prado is currently conducting magnetic resonance imaging (MRI) experiments in 5-year-old preschoolers. Participants are presented with visual stimuli consisting of dot patterns, and their brain activity is measured using functional MRI. I will repeat the same MRI task two years later (when children are 7). The math skills of participants will be measured at the age of 7. Multiple algorithms (model-based and model-free approaches) will be applied to the brain data at the age of 5 to predict the occurrence of MLD at the age of 7. Computational models will be applied to other cognitive abilities (language, reasoning), and the influence on atypical math development will be examined. I will benefit from the strong administrative support and advanced neuroimaging resources at the Lyon Neuroscience Research Center, where I will receive training in technical and leadership skills. This research project is an excellent opportunity for me and the host to contribute to the growth of an innovative research field combining developmental neuroscience and machine learning techniques.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2020

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Coordinatore

INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET DE LA RECHERCHE MEDICALE
Contributo netto dell'UE
€ 184 707,84
Indirizzo
RUE DE TOLBIAC 101
75654 Paris
Francia
Regione
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
€ 184 707,84