Οι ερευνητές είναι εξερεύνηση Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει το χειρόγραφο των παιδιών για να εντοπίσει τα πρώιμα σημάδια της δυσλεξίας και της δυσγραφίας, ενδεχομένως να επανάσταση διαδικασιών διαλογής και να προσφέρει έγκαιρη υποστήριξη σε νέους μαθητές. Αυτή η καινοτόμος προσέγγιση θα μπορούσε να καταστήσει τα διαγνωστικά εργαλεία πιο προσιτά και αποτελεσματικά, ειδικά σε περιοχές που αντιμετωπίζουν ελλείψεις εξειδικευμένων επαγγελματιών.
Η πρόκληση της έγκαιρης ανίχνευσης στις μαθησιακές διαφορές
Η δυσλεξία, μια μαθησιακή διαταραχή που επηρεάζει κυρίως την ανάγνωση και την επεξεργασία της γλώσσας και η δυσγραφία, μια κατάσταση που επηρεάζει τις ικανότητες γραφής, μπορεί να εμποδίσει σημαντικά το ακαδημαϊκό ταξίδι ενός παιδιού και την κοινωνικο-συναισθηματική ανάπτυξη, αν δεν εντοπιστεί και απευθυνθεί νωρίς. Οι τρέχουσες μέθοδοι διαλογής, ενώ είναι αποτελεσματικές, συχνά έρχονται με μειονεκτήματα: μπορεί να είναι ακριβές, να απαιτούν μεγάλο χρονικό διάστημα από τους ειδικούς και συνήθως επικεντρώνονται στη διάγνωση μόνο μιας κατάστασης κάθε φορά. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε καθυστερήσεις σε παιδιά που λαμβάνουν την προσαρμοσμένη υποστήριξη που χρειάζονται για να ευδοκιμήσουν.
Η προσθήκη αυτής της πρόκλησης είναι μια εθνική έλλειψη παθολόγων γλώσσας ομιλίας και επαγγελματίες θεραπευτές. Αυτοί οι επαγγελματίες διαδραματίζουν καθοριστικό ρόλο στη διάγνωση της δυσλεξίας και της δυσγραφίας, αντίστοιχα. Η περιορισμένη διαθεσιμότητά τους μπορεί να δημιουργήσει σημεία συμφόρησης, εμποδίζοντας πολλά παιδιά, ιδιαίτερα εκείνα που βρίσκονται σε ανεπαρκείς κοινότητες, από την πρόσβαση σε έγκαιρες αξιολογήσεις.
“Η σύλληψη αυτών των νευροαναπτυξιακών διαταραχών είναι πολύ σημαντική για να εξασφαλιστεί ότι τα παιδιά λαμβάνουν τη βοήθεια που χρειάζονται προτού επηρεάσει αρνητικά την εκμάθηση και την κοινωνικο-συναισθηματική ανάπτυξη”, εξηγεί ο Venu Govindaraju, PhD, SUNY διακεκριμένος καθηγητής στο Πανεπιστήμιο στο Τμήμα Επιστήμης και Μηχανικής του Μπάφαλο και ο αντίστοιχος συγγραφέας της μελέτης. “Ο απώτερος στόχος μας είναι να εξορθολογίσουμε και να βελτιώσουμε την πρόωρη διαλογή για δυσλεξία και δυσγραφία και να κάνουμε αυτά τα εργαλεία ευρύτερα διαθέσιμα, ειδικά σε περιοχές που δεν καλύπτονται”.
Αυτό το σημαντικό έργο αποτελεί μέρος της ευρύτερης αποστολής του Εθνικού Ινστιτούτου AI για την Εξαιρετική Εκπαίδευση, έναν ερευνητικό οργανισμό υπό την ηγεσία του πανεπιστημίου στο Μπάφαλο. Το Ινστιτούτο είναι αφιερωμένο στην ανάπτυξη προηγμένων συστημάτων AI που έχουν σχεδιαστεί για να εντοπίζουν και να βοηθούν τα μικρά παιδιά με διαταραχές της ομιλίας και της γλώσσας.
Η έννοια της χρήσης του AI για την ανάλυση του χειρογράφου δεν είναι εντελώς νέα. Πριν από δεκαετίες, ο καθηγητής Govindaraju και οι συνάδελφοί του πρωτοστάτησαν σε πρωτοποριακή δουλειά στον τομέα αυτό. Χρησιμοποίησαν μηχανική μάθηση, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και άλλες τεχνικές AI για την ανάλυση του χειρόγραφου – μια πρόοδο που οι οργανισμοί όπως η ταχυδρομική υπηρεσία των ΗΠΑ εξακολουθούν να αξιοποιούν σήμερα για την αυτοματοποίηση της ταξινόμησης των ταχυδρομείων.
Η νέα μελέτη, που παρουσιάστηκε πρόσφατα στο περιοδικό SN Computer Scienceπροτείνει ένα παρόμοιο πλαίσιο. Προσαρμόζει αυτές τις καθιερωμένες μεθοδολογίες ΑΙ για τον εντοπισμό συγκεκριμένων δεικτών της δυσλεξίας και της δυσγραφίας στη γραφή των παιδιών. Αυτοί οι δείκτες μπορούν να περιλαμβάνουν δυσκολίες ορθογραφίας, ασυνεπή ή κακή διαμόρφωση επιστολών, προβλήματα με την οργάνωση σκέψεων σε χαρτί και άλλες λεπτές ενδείξεις που διαφορετικά θα μπορούσαν να χάσουν χωρίς εξειδικευμένη αξιολόγηση.
Η έρευνα στοχεύει στην επέκταση των προηγούμενων προσπαθειών. Ιστορικά, οι εφαρμογές AI σε αυτόν τον τομέα έχουν επικεντρωθεί συχνότερα στην ανίχνευση δυσγγραφίας. Αυτό οφείλεται εν μέρει στο γεγονός ότι η δυσγραφία συχνά παρουσιάζει πιο εμφανείς φυσικές διαφορές στο χειρόγραφο ενός παιδιού, καθιστώντας κάπως ευκολότερο για το AI να παρατηρήσει. Η δυσλεξία, από την άλλη πλευρά, είναι πιο περίπλοκα με την ανάγνωση και την ομιλία. Ενώ ορισμένες συμπεριφορές γραφής, όπως τα επίμονα ορθογραφικά σφάλματα, μπορούν να προσφέρουν ενδείξεις, η αναγνώριση της δυσλεξίας μέσω του χειρόγραφου από μόνη της θεωρείται πιο δύσκολη. Το νέο πλαίσιο επιδιώκει να το αντιμετωπίσει με την ενσωμάτωση ενός ευρύτερου φάσματος αναλυτικών δυνατοτήτων.
Αντιμετώπιση των αναγκών δεδομένων
Ένα κοινό εμπόδιο στην ανάπτυξη ισχυρών μοντέλων AI είναι η διαθεσιμότητα επαρκών και σχετικών δεδομένων για την κατάρτιση. Η μελέτη αναγνωρίζει μια τρέχουσα έλλειψη δειγμάτων χειρόγραφου από παιδιά, η οποία είναι ζωτικής σημασίας για τη διδασκαλία των συστημάτων AI για να αναγνωρίσουν τα αποχρωματικά πρότυπα που σχετίζονται με αυτές τις μαθησιακές διαφορές.
Για να ξεπεραστεί αυτό και να διασφαλιστεί ότι τα μοντέλα AI είναι πρακτικά για τις πραγματικές ρυθμίσεις, οι επιστήμονες υπολογιστών της UB, με επικεφαλής τον Govindaraju, συνεργάστηκαν στενά με εκείνους που βρίσκονται στις πρώτες γραμμές εκπαίδευσης. Συγκεντρώθηκαν πολύτιμες γνώσεις από τους δασκάλους, τους παθολόγους της γλώσσας ομιλίας και τους επαγγελματίες θεραπευτές. Αυτή η συνεργατική προσέγγιση βοηθά να διασφαλιστεί ότι τα εργαλεία AI που αναπτύσσονται είναι πραγματικά χρήσιμα και βιώσιμα στις αίθουσες διδασκαλίας και στα κλινικά περιβάλλοντα.
“Είναι εξαιρετικά σημαντικό να εξετάσουμε αυτά τα θέματα και να δημιουργηθούν εργαλεία AI-ενισχυμένα, από την άποψη των τελικών χρηστών”, τονίζει η Sahana Rangasrinivasan, διδακτορικός φοιτητής στο Τμήμα Πληροφορικής και Μηχανικής του UB και συν-συγγραφέας της μελέτης.
Μια βασική συνεργασία σε αυτή την προσπάθεια ήταν με τον συν-συγγραφέα της μελέτης Abbie Olszewski, PhD, αναπληρωτή καθηγητή στις μελέτες αλφαβητισμού στο Πανεπιστήμιο της Νεβάδα, Reno. Ο Δρ. Olszewski συν-αναπτυγμένο κατάλογος δείκτη συμπεριφοράς δυσγραφίας και δυσλεξίας (DDBIC), ένα εργαλείο που σχεδιάστηκε για να εντοπίσει συμπτώματα που επικαλύπτονται μεταξύ των δύο συνθηκών. Το DDBIC επικεντρώνεται σε 17 συμπεριφορικές ενδείξεις που μπορούν να εκδηλωθούν πριν, κατά τη διάρκεια και μετά τη διαδικασία γραφής.
Για να συγκεντρωθούν τα απαραίτητα δεδομένα, η ερευνητική ομάδα συνέλεξε τόσο δείγματα γραφής με έγγραφο όσο και δισκία από μαθητές στο νηπιαγωγείο μέχρι την 5η τάξη σε ένα δημοτικό σχολείο στο Reno. Αυτή η συλλογή δεδομένων διεξήχθη με έγκριση δεοντολογικού συμβουλίου και όλα τα δεδομένα των σπουδαστών ήταν ανώνυμα για την προστασία της ιδιωτικής ζωής. Αυτό το πλούσιο σύνολο δεδομένων θα εξυπηρετήσει πολλαπλούς σκοπούς:
- Επικύρωση περαιτέρω το ίδιο το εργαλείο DDBIC.
- Εκπαιδεύστε τα μοντέλα AI για να ολοκληρώσετε αυτόνομα τη διαδικασία διαλογής DDBIC.
- Συγκρίνετε την αποτελεσματικότητα των μοντέλων AI έναντι των ανθρώπινων εμπειρογνωμόνων που διαχειρίζονται τις ίδιες δοκιμές διαλογής.
Το ερευνητικό έγγραφο της Apple αποκαλύπτει το Matrix3D για γενιά περιεχομένου 3D
Πώς το AI αποκαλύπτει τις ιδέες από το χειρόγραφο
Το προτεινόμενο πλαίσιο AI έχει σχεδιαστεί για να εκτελεί μια πολύπλευρη ανάλυση του χειρόγραφου ενός παιδιού. Η μελέτη περιγράφει τον τρόπο με τον οποίο τα μοντέλα της ομάδας μπορούν να χρησιμοποιηθούν για:
- Ανίχνευση δυσκολιών κινητήρα: Αναλύοντας την ταχύτητα γραφής, την πίεση που εφαρμόζεται στη στυλό ή τη γραφίδα και τη ρευστότητα των κινήσεων του στυλό, το AI μπορεί να εντοπίσει πιθανές προκλήσεις με λεπτές κινητικές δεξιότητες που συχνά συνδέονται με δυσγγραφία.
- Εξετάστε τις οπτικές πτυχές: Το σύστημα εξετάζει τα οπτικά χαρακτηριστικά του χειρόγραφου, όπως το μέγεθος των γραμμάτων, τη συνέπεια στην απόσταση μεταξύ των γραμμάτων και των λέξεων και τη συνολική διάταξη στη σελίδα. Οι παρατυπίες σε αυτές τις περιοχές μπορεί να είναι ενδεικτικές των υποκείμενων ζητημάτων.
- Μετατροπή χειρογράφου σε κείμενο για ανάλυση σφαλμάτων: Το AI μπορεί να ψηφιοποιήσει το χειρόγραφο κείμενο, επιτρέποντάς του να εντοπίσει ορθογραφικά ορθογραφικά ορθογραφικά ορθογραφικά στοιχεία, αναστροφές επιστολών (όπως «Β» για «D»), παραλείψεις και άλλα σφάλματα που μπορεί να δείχνουν τη δυσλεξία ή τη δυσγραφία.
- Προσδιορίστε βαθύτερα γνωστικά ζητήματα: Πέρα από τη μηχανική της γραφής, το AI μπορεί να εκπαιδευτεί για να αναζητήσει πρότυπα που σχετίζονται με τη γραμματική, τη χρήση λεξιλογίου και την κατασκευή των προτάσεων, τα οποία μπορούν να προσφέρουν ενδείξεις για τη γνωστική επεξεργασία που σχετίζεται με τη γλώσσα.
Τελικά, η έρευνα προβλέπει ένα ολοκληρωμένο εργαλείο που ενσωματώνει όλα αυτά τα αναλυτικά μοντέλα. Αυτό το εργαλείο θα συνοψίζει τα ευρήματα από κάθε πτυχή της ανάλυσης, παρέχοντας μια ολιστική αξιολόγηση που θα μπορούσε να βοηθήσει σημαντικά τους εκπαιδευτικούς και τους ειδικούς στην πρόωρη προβολή.
“Αυτό το έργο, το οποίο βρίσκεται σε εξέλιξη, δείχνει πώς το AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για το δημόσιο αγαθό, παρέχοντας εργαλεία και υπηρεσίες σε άτομα που το χρειάζονται περισσότερο”, μελετούν ο συν-συγγραφέας Sumi Suresh, PhD, επισκέπτης στο UB.
Ο δυνητικός αντίκτυπος είναι σημαντικός. Η έγκαιρη παρέμβαση μπορεί να βελτιώσει δραματικά τη μαθησιακή τροχιά ενός παιδιού, να ενισχύσει την εμπιστοσύνη του και να αποτρέψει τις μακροπρόθεσμες ακαδημαϊκές και συναισθηματικές δυσκολίες που μπορούν να προκύψουν από μη διαγνωσμένες μαθησιακές διαφορές. Καθώς η τεχνολογία AI συνεχίζει να εξελίσσεται, ο ρόλος της στη δημιουργία πιο δίκαιων και αποτελεσματικών συστημάτων εκπαιδευτικής υποστήριξης είναι έτοιμος να αναπτυχθεί, προσφέροντας υποσχόμενες λύσεις σε μακροχρόνιες προκλήσεις για τον τρόπο με τον οποίο εντοπίζουμε και βοηθάμε όλους τους μαθητές.
VIA: DataConomy.com
