Um estudo inovador da Universidade de Buffalo demonstra como a inteligência artificial pode transformar a deteção precoce de dificuldades de aprendizagem através da análise da caligrafia, potencialmente ajudando milhões de crianças a receber intervenção atempada.
A investigação, publicada na revista SN Computer Science, apresenta uma estrutura para análise de caligrafia 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 National AI Institute for Exceptional Education, a equipa desenvolveu uma tecnologia que analisa problemas de ortografia, má formação de letras e dificuldades na organização da escrita para detetar estas dificuldades de aprendizagem.
Enquanto a disgrafia tem sido tradicionalmente mais fácil de identificar através da caligrafia, devido às suas manifestações físicas visíveis, a dislexia apresenta um desafio maior, pois afeta sobretudo a leitura e a fala. No entanto, os investigadores descobriram que certos comportamentos na escrita manual, especialmente padrões de ortografia, podem fornecer pistas valiosas para a deteção da dislexia.
"O nosso objetivo final é agilizar e melhorar o rastreio precoce da dislexia e disgrafia, tornando estas ferramentas mais amplamente disponíveis, especialmente em áreas desfavorecidas", afirmou Govindaraju, cujo trabalho anterior em reconhecimento de caligrafia revolucionou a triagem de correio nos Estados Unidos.
A equipa colaborou com Abbie Olszewski, da Universidade do Nevada, Reno, que co-desenvolveu a Dysgraphia and Dyslexia Behavioral Indicator Checklist (DDBIC). Esta ferramenta identifica 17 sinais comportamentais que ocorrem antes, durante e após a escrita. Os investigadores recolheram amostras de escrita de alunos do jardim de infância ao 5.º ano para validar a ferramenta DDBIC e treinar os modelos de IA.
A tecnologia faz parte de uma iniciativa mais ampla do National AI Institute for Exceptional Education, que recebeu um financiamento de 20 milhões de dólares da National Science Foundation. O instituto está a desenvolver duas tecnologias-chave: o AI Screener para rastreio universal precoce e o AI Orchestrator para apoiar terapeutas da fala com intervenções individualizadas.
A deteção precoce é crucial, pois as dificuldades de aprendizagem podem ter um impacto significativo no desenvolvimento académico e socioemocional das crianças se não forem abordadas. Com a escassez nacional de especialistas, esta abordagem baseada em IA pode democratizar o acesso ao rastreio e garantir que mais crianças recebam o apoio de que necessitam numa fase crítica do seu desenvolvimento.