Um estudo inovador da Universidade de Buffalo demonstra como a inteligência artificial pode transformar a detecção precoce de dificuldades de aprendizagem por meio da análise da escrita à mão, potencialmente ajudando milhões de crianças a receberem intervenção no momento certo.
A pesquisa, publicada na revista SN Computer Science, apresenta uma estrutura para análise de escrita baseada em IA capaz de identificar indicadores de dislexia e disgrafia em crianças pequenas. Liderada por Venu Govindaraju, Professor Distinto da SUNY e diretor do Instituto Nacional de IA para Educação Excepcional, a equipe desenvolveu uma tecnologia que analisa problemas de ortografia, má formação de letras e dificuldades de organização na escrita para detectar essas dificuldades de aprendizagem.
Enquanto a disgrafia tradicionalmente é mais fácil de ser identificada pela escrita devido às suas manifestações físicas visíveis, a dislexia representa um desafio maior, pois afeta principalmente a leitura e a fala. No entanto, os pesquisadores descobriram que certos comportamentos na escrita, especialmente padrões de ortografia, podem fornecer pistas valiosas para a detecção da dislexia.
"Nosso objetivo final é agilizar e aprimorar o rastreamento precoce da dislexia e da disgrafia, tornando essas ferramentas mais amplamente disponíveis, especialmente em áreas carentes", afirmou Govindaraju, cujo trabalho anterior em reconhecimento de escrita revolucionou a triagem de correspondências para o Serviço Postal dos EUA.
A equipe colaborou com Abbie Olszewski, da Universidade de Nevada, Reno, que co-desenvolveu a Lista de Indicadores Comportamentais de Disgrafia e Dislexia (DDBIC). Essa ferramenta identifica 17 sinais comportamentais que ocorrem antes, durante e após a escrita. Os pesquisadores coletaram amostras de escrita de alunos do jardim de infância ao 5º ano para validar a ferramenta DDBIC e treinar modelos de IA.
A tecnologia faz parte de uma iniciativa mais ampla do Instituto Nacional de IA para Educação Excepcional, que recebeu um subsídio de US$ 20 milhões da Fundação Nacional de Ciência. O instituto está desenvolvendo duas tecnologias principais: o AI Screener, para triagem universal precoce, e o AI Orchestrator, para auxiliar fonoaudiólogos em intervenções individualizadas.
A detecção precoce é fundamental, já que dificuldades de aprendizagem podem impactar significativamente o desenvolvimento acadêmico e socioemocional de uma criança se não forem tratadas. Com a escassez nacional de especialistas, essa abordagem baseada em IA pode democratizar o acesso ao rastreamento e garantir que mais crianças recebam o suporte necessário em uma fase crítica do desenvolvimento.