El estudio liderado por Buffalo describe cómo el análisis de escritura a mano con inteligencia artificial puede actuar como una herramienta de detección preliminar para la dislexia y la disgrafia en niños pequeños.
Trabajo, presentado en la revista SN informáticaEl propósito es aumentar las herramientas de detección actuales que sean efectivas pero que pueden centrarse en la demanda costosa, del tiempo y solo una condición a la vez.
Eventualmente, esto puede ser un año para una escasez nacional de patólogos del habla y médicos profesionales, que juegan un papel clave en el diagnóstico de cada dislexia y disgrafia.
“Es importante atrapar rápidamente estos trastornos de desarrollo neuro para garantizar que los niños necesiten su ayuda antes de que necesiten su ayuda antes de necesitar su ayuda y desarrollo social y emocional.
El trabajo es parte del Instituto Nacional de AI para la Educación Extraordinaria, una organización de investigación dirigida por UB que desarrolla un sistema de inteligencia artificial que ayuda a los niños pequeños y ayuda con el procesamiento del habla y el lenguaje.
Se basa en el trabajo anterior de identificación de escritura a mano
Decadiendo hace décadas, Govindaro y sus colegas usaron la escritura a mano para el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y otras formas de IA, para usar automáticamente el Servicio Postal Americano y otras organizaciones para automáticamente.
La nueva investigación sugiere un marco y procedimiento similares para identificar problemas de ortografía, la formación de letras pobres, los problemas de la organización escrita y otros indicadores de dislasia y disgrafia.
El propósito es promover investigaciones anteriores, que se centra más en el uso de IA para detectar la disgrafia (menos común de ambos términos), ya que crea diferencias físicas que se observan fácilmente en la escritura del bebé. Es más difícil encontrar dislasia, ya que se centra más en la lectura y el habla, aunque algunos de los me gusta ortográficos ofrecen indicadores.
El estudio también señaló que faltan los ejemplos de capacitación para los modelos de IA de los niños.
Recolectando muestras de estudiantes de K-5
Para abordar estos desafíos, un equipo de informáticos de UB, dirigido por Govindrajo, recolectó ideas de maestros, patólogos del lenguaje del habla y médicos profesionales para ayudar a garantizar que los modelos de IA que están desarrollando se encuentren en el aula y otros entornos.
“Verificar estos problemas, y desde el último punto de vista del consumidor, dice”, dice Sahana Rangasinvson, coautor del estudiante de doctorado del Departamento de Informática e Ingeniería de la UB. “”
El equipo también contribuyó con el co -autor del estudio, Abe Olzoski, en el estudio de la alfabetización en el PhD, la Universidad de Nevada, Reno, Reno, OMS, una empresa conjunta del comportamiento de disgrafo y dislasia (DDBIC) y los síntomas de Decseca.
El equipo recolectó muestras de papel y bala de un quinto grado de los estudiantes de jardín de infantes en una escuela primaria de Reno. Esta sección de este estudio fue aprobada por la Junta de Ética, y los datos fueron anónimos para proteger la privacidad de los estudiantes.
Utilizarán estos datos para verificar aún más la herramienta DDBIC, que se centra en las 17 prácticas antes de escribir, durante y después. Entrene los modelos AI para completar el proceso de detección DDBIC. Y compare que los modelos se comparan con las personas que administran la prueba.
El trabajo enfatiza la IA para el bien público
El estudio explica cómo se pueden usar modelos de equipo:
- Detectar las dificultades motores analizando el movimiento, la presión y el movimiento de la pluma.
- Verifique los aspectos visuales de la escritura a mano, incluido el tamaño y el espacio de la letra.
- Cambie la escritura a mano en un texto, ortografía inexacta, reversión de letras y otros errores.
- Identifique problemas académicos profundos basados en gramática, palabras y otros factores.
Finalmente, analiza un dispositivo que combina todos estos modelos, resume sus resultados y proporciona un diagnóstico integral.
“Este trabajo, que está sucediendo, muestra cómo la IA puede usarse para el bien público, proporciona herramientas y servicios a aquellos que necesitan herramientas y servicios”, dice Sumi Suresh, co -autor del estudio en UB.
Los coautores adicionales incluyen a Bharat Jayman, PhD, director del Instituto de Investigación Avanzada de AMRITA y profesor de Emiratos del Departamento de Informática e Ingeniería de la UB. Y Surringeraj Settlore, principal científico de investigación del Centro UBD para biológico y sensor unificado.
