Przełomowe badania przeprowadzone na Uniwersytecie w Buffalo pokazują, jak sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować wczesne wykrywanie zaburzeń uczenia się poprzez analizę pisma odręcznego, potencjalnie pomagając milionom dzieci w uzyskaniu szybkiej interwencji.
Wyniki badań, opublikowane w czasopiśmie SN Computer Science, przedstawiają ramy analizy pisma odręcznego z wykorzystaniem AI, która potrafi identyfikować wskaźniki dysleksji i dysgrafii u małych dzieci. Zespół pod kierownictwem Venu Govindaraju, wybitnego profesora SUNY i dyrektora Narodowego Instytutu AI ds. Wyjątkowej Edukacji, opracował technologię analizującą problemy z pisownią, nieprawidłowe kształtowanie liter oraz trudności w organizacji tekstu, aby wykrywać te zaburzenia uczenia się.
Podczas gdy dysgrafię tradycyjnie łatwiej rozpoznać po piśmie ze względu na jej widoczne objawy fizyczne, dysleksja stanowi większe wyzwanie, ponieważ głównie wpływa na czytanie i mowę. Jednak naukowcy odkryli, że pewne zachowania w piśmie, zwłaszcza wzorce pisowni, mogą dostarczać cennych wskazówek do wykrywania dysleksji.
"Naszym ostatecznym celem jest usprawnienie i poprawa wczesnych badań przesiewowych pod kątem dysleksji i dysgrafii oraz udostępnienie tych narzędzi szerzej, zwłaszcza w regionach o ograniczonym dostępie do specjalistów" – powiedział Govindaraju, którego wcześniejsze prace nad rozpoznawaniem pisma odręcznego zrewolucjonizowały sortowanie poczty w amerykańskiej poczcie.
Zespół współpracował z Abbie Olszewski z Uniwersytetu Nevady w Reno, która współtworzyła listę wskaźników behawioralnych dysgrafii i dysleksji (DDBIC). Narzędzie to identyfikuje 17 sygnałów behawioralnych pojawiających się przed, w trakcie i po pisaniu. Naukowcy zebrali próbki pisma od uczniów od zerówki do piątej klasy, aby zweryfikować skuteczność DDBIC i wytrenować modele AI.
Technologia jest częścią szerszej inicjatywy realizowanej w Narodowym Instytucie AI ds. Wyjątkowej Edukacji, który otrzymał 20 milionów dolarów grantu od Narodowej Fundacji Nauki. Instytut rozwija dwa kluczowe rozwiązania: AI Screener do powszechnych, wczesnych badań przesiewowych oraz AI Orchestrator wspierający logopedów w indywidualnych interwencjach.
Wczesne wykrywanie ma kluczowe znaczenie, ponieważ nieleczone zaburzenia uczenia się mogą znacząco wpływać na rozwój akademicki i społeczno-emocjonalny dziecka. W obliczu ogólnokrajowego niedoboru specjalistów, podejście oparte na AI może zdemokratyzować dostęp do badań przesiewowych i zapewnić większej liczbie dzieci wsparcie na kluczowym etapie rozwoju.