Buffalo Üniversitesi'nden çığır açan bir çalışma, yapay zekânın çocuklarda öğrenme güçlüklerinin erken tespitinde el yazısı analiziyle nasıl dönüşüm yaratabileceğini ortaya koyuyor.
14 Mayıs 2025'te SN Computer Science dergisinde yayımlanan araştırma, yapay zekâ kullanarak çocukların el yazısındaki disleksi ve disgrafiyle ilişkili ince desenleri belirleyen bir çerçeveyi tanımlıyor. Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Bölümü'nden SUNY Seçkin Profesörü Venu Govindaraju liderliğindeki ekip, Govindaraju'nun ABD Posta Servisi tarafından posta ayrıştırmada kullanılan el yazısı tanıma teknolojisi üzerine yaptığı önceki öncü çalışmalarından ilham aldı.
“Bu nörogelişimsel bozuklukların erken yakalanması, çocukların öğrenme ve sosyal-duygusal gelişimlerini olumsuz etkilemeden önce ihtiyaç duydukları desteği almalarını sağlamak açısından son derece önemli,” diyor çalışmanın sorumlu yazarı Govindaraju.
Yapay zekâ sistemi, el yazısında harf oluşumu, boşluk bırakma, yazma hızı, baskı ve kalem hareketleri gibi çeşitli unsurları analiz ediyor. Yazım hataları, organizasyon problemleri ve geleneksel değerlendirmelerde gözden kaçabilecek diğer göstergeleri tespit edebiliyor. Önceki araştırmalar çoğunlukla disgrafi tespitine odaklanırken, bu yeni yaklaşım iki durumu aynı anda belirlemeyi hedefliyor.
Araştırmacılar, modellerini geliştirmek için Nevada Üniversitesi Reno’dan Abbie Olszewski ile iş birliği yaptı. Olszewski, Disgrafi ve Disleksi Davranışsal Göstergeler Kontrol Listesi’ni (DDBIC) birlikte geliştirdi. Ekip, anaokulundan 5. sınıfa kadar olan öğrencilerden el yazısı örnekleri toplayarak bu verileri tarama işlemini tamamlayabilen yapay zekâ modellerini eğitmek için kullanıyor.
Bu teknoloji, genellikle bu durumları teşhis eden konuşma-dil patologları ve ergoterapistlerin ülke genelindeki ciddi eksikliğine çözüm sunuyor. Mevcut tarama araçları etkili olsa da, genellikle pahalı, zaman alıcı ve aynı anda yalnızca tek bir duruma odaklanıyor. Yapay zekâ destekli bu yaklaşım, özellikle hizmete erişimin kısıtlı olduğu topluluklarda erken tespiti çok daha yaygın ve ulaşılabilir kılabilir.
Bu çalışma, UB liderliğinde yürütülen ve konuşma ile dil işleme bozukluklarına sahip küçük çocukları belirleyip destekleyecek yapay zekâ sistemleri geliştiren Ulusal Yapay Zekâ Enstitüsü’nün bir parçası. Daha erken müdahaleyi mümkün kılan bu teknoloji, dünya genelinde milyonlarca çocuğun eğitimdeki başarısını önemli ölçüde artırabilir.