Buffalon yliopiston uraauurtava tutkimus osoittaa, kuinka tekoäly voi mullistaa lasten oppimisvaikeuksien varhaisen tunnistamisen käsialan analyysin avulla.
Tutkimus, joka julkaistiin SN Computer Science -lehdessä 14. toukokuuta 2025, esittelee tekoälyyn perustuvan viitekehyksen, joka tunnistaa lasten käsialasta hienovaraisia piirteitä, jotka korreloivat dysleksian ja dysgrafian kanssa. Tutkimusryhmää johti Venu Govindaraju, SUNY:n tietojenkäsittelytieteen ja -tekniikan professori, jonka aiempaa käsialantunnistusteknologiaa on hyödynnetty muun muassa Yhdysvaltain postilaitoksen postinlajittelussa.
"Näiden neurokehityksellisten häiriöiden varhainen tunnistaminen on ratkaisevan tärkeää, jotta lapset saavat tarvitsemansa tuen ennen kuin oppiminen ja sosioemotionaalinen kehitys vaarantuvat", Govindaraju korostaa tutkimuksen vastuukirjoittajana.
Tekoälyjärjestelmä analysoi käsialan eri osa-alueita, kuten kirjainten muodostusta, välistystä, kirjoitusnopeutta, painallusta ja kynän liikkeitä. Se kykenee havaitsemaan kirjoitusvirheitä, jäsentelyongelmia ja muita merkkejä, jotka saattavat jäädä huomaamatta perinteisissä arvioinneissa. Aiempi tutkimus on keskittynyt pääasiassa dysgrafian tunnistamiseen, mutta uusi lähestymistapa pyrkii tunnistamaan molemmat häiriöt samanaikaisesti.
Mallien kehittämiseksi tutkijat tekivät yhteistyötä Abbie Olszewskin (Nevadan yliopisto, Reno) kanssa, joka on ollut mukana kehittämässä Dysgraphia and Dyslexia Behavioral Indicator Checklist (DDBIC) -työkalua. Tutkimusryhmä keräsi kirjoitusnäytteitä esikoululaisilta ja 1.–5.-luokkalaisilta ja käyttää tätä aineistoa tekoälymallien kouluttamiseen seulontaprosessin toteuttamiseksi.
Teknologia vastaa valtakunnalliseen puheterapeuttien ja toimintaterapeuttien pulaongelmaan, sillä nämä ammattilaiset tekevät yleensä diagnoosit. Nykyiset seulontamenetelmät ovat tehokkaita, mutta usein kalliita, aikaa vieviä ja keskittyvät vain yhteen häiriöön kerrallaan. Tekoälypohjainen lähestymistapa voi mahdollistaa varhaisen tunnistamisen laajemmin, erityisesti heikosti palvelluissa yhteisöissä.
Tutkimus on osa National AI Institute for Exceptional Education -hanketta, jota johtaa Buffalon yliopisto ja jossa kehitetään tekoälyjärjestelmiä tunnistamaan ja tukemaan pieniä lapsia, joilla on puheen ja kielen prosessoinnin häiriöitä. Mahdollistamalla varhaisemman puuttumisen teknologia voi merkittävästi parantaa miljoonien lasten oppimistuloksia maailmanlaajuisesti.