Isang makabagong pag-aaral mula sa University at Buffalo ang nagpapakita kung paano kayang baguhin ng artificial intelligence ang maagang pagtukoy sa mga learning disability sa pamamagitan ng pagsusuri ng sulat-kamay, na posibleng makatulong sa milyun-milyong bata na mabigyan ng agarang interbensyon.
Ang pananaliksik, na inilathala sa journal na SN Computer Science, ay naglalahad ng isang framework para sa AI-powered handwriting analysis na kayang tukuyin ang mga indikasyon ng dislexia at disgrafia sa mga batang mag-aaral. Pinangunahan ni Venu Govindaraju, isang SUNY Distinguished Professor at direktor ng National AI Institute for Exceptional Education, ang grupo sa pagbuo ng teknolohiyang sumusuri sa mga problema sa pagbabaybay, hindi maayos na porma ng letra, at organisasyon ng pagsusulat upang matukoy ang mga learning disability na ito.
Bagama't mas madaling matukoy ang disgrafia sa pamamagitan ng sulat-kamay dahil sa pisikal na manipestasyon nito, mas hamon naman ang dislexia dahil pangunahing naaapektuhan nito ang pagbabasa at pagsasalita. Gayunpaman, natuklasan ng mga mananaliksik na may ilang asal sa pagsusulat, partikular sa pattern ng pagbabaybay, na maaaring magbigay ng mahalagang palatandaan para sa pagtukoy ng dislexia.
"Ang aming pangunahing layunin ay gawing mas madali at episyente ang maagang screening para sa dislexia at disgrafia, at gawing mas malawak ang access sa mga tool na ito, lalo na sa mga lugar na kulang sa serbisyo," pahayag ni Govindaraju, na ang mga naunang pananaliksik sa handwriting recognition ay nagbago sa proseso ng mail sorting ng U.S. Postal Service.
Nakipagtulungan ang grupo kay Abbie Olszewski mula sa University of Nevada, Reno, na co-developer ng Dysgraphia and Dyslexia Behavioral Indicator Checklist (DDBIC). Ang tool na ito ay tumutukoy sa 17 behavioral cues na lumalabas bago, habang, at pagkatapos magsulat. Nangalap ng mga writing sample mula sa mga estudyante mula kindergarten hanggang ikalimang baitang ang mga mananaliksik upang mapatunayan ang DDBIC tool at sanayin ang mga AI model.
Bahagi ang teknolohiyang ito ng mas malawak na inisyatibo ng National AI Institute for Exceptional Education, na nakatanggap ng $20 milyong grant mula sa National Science Foundation. Kasalukuyang dine-develop ng institusyon ang dalawang pangunahing teknolohiya: ang AI Screener para sa universal early screening at ang AI Orchestrator na tutulong sa mga speech-language pathologist sa pagbibigay ng indibidwal na interbensyon.
Napakahalaga ng maagang pagtukoy dahil maaaring malaki ang epekto ng learning disabilities sa akademiko at sosyal-emosyunal na pag-unlad ng bata kung hindi ito maagapan. Sa harap ng kakulangan ng mga espesyalista sa buong bansa, maaaring maging daan ang AI-powered na pamamaraan na ito upang maging mas pantay ang access sa screening at matiyak na mas maraming bata ang makakatanggap ng kinakailangang suporta sa kritikal na yugto ng kanilang pag-unlad.