Analiza rukopisa uz pomoć veštačke inteligencije otkriva disleksiju i disgrafiju kod dece: Evo šta je pokazala naučna studija

 To bi na kraju moglo biti lek za nacionalni nedostatak logopeda i radnih terapeuta, koji svaki igra ključnu ulogu u dijagnostikovanju disleksije i disgrafije.

Rad je deo Nacionalnog instituta za veštačku inteligenciju za izuzetno obrazovanje, istraživačke organizacije koju vodi Univerzitet u Bafalu, a koja razvija sisteme veštačke inteligencije koji identifikuju i pomažu maloj deci sa poremećajima obrade govora i jezika.

Studija se nadovezuje na raniji rad u oblasti prepoznavanja rukopisa

Pre nekoliko decenija, Govindaraju i kolege su uradili revolucionarni rad koristeći mašinsko učenje, obradu prirodnog jezika i druge oblike veštačke inteligencije za analizu rukopisa – napredak koji Poštanska služba SAD i druge organizacije i dalje koriste za automatizaciju sortiranja pošte.

Nova studija predlaže sličan okvir i metodologije za identifikaciju problema sa pravopisom, loše formacije slova, problema sa organizacijom pisanja i drugih indikatora disleksije i disgrafije.

Cilj je da se nadogradi na prethodna istraživanja, koja su se više fokusirala na korišćenje veštačke inteligencije za otkrivanje disgrafije (ređeg od ova dva stanja) jer ona uzrokuje fizičke razlike koje se lako uočavaju u rukopisu deteta.

Disleksiju je teže uočiti na ovaj način jer se više fokusira na čitanje i govor, iako određena ponašanja poput pravopisa nude naznake.

Studija takođe napominje da postoji manjak primera rukopisa od dece za treniranje modela veštačke inteligencije.

Prikupljeni uzorci od dece uzrasta od vrtića do petog razreda

Da bi se suočio sa ovim izazovima, tim računarskih naučnika sa Univerziteta u Bafalu, predvođen Govindarajuom, prikupio je uvide od nastavnika, logopeda i radnih terapeuta kako bi osigurao da su modeli veštačke inteligencije koje razvijaju održivi u učionici i drugim uslovima.

- Od ključne je važnosti ispitati ova pitanja i izgraditi alate poboljšane veštačkom inteligencijom sa stanovišta krajnjih korisnika - kaže koautorka studije Sahana Rangasrinivasan, doktor na Odsjeku za računarske nauke i inženjerstvo Univerziteta u Bafalu.

Tim je takođe sarađivao sa koautorkom studije, dr Abi Olshevski, vanrednom profesorkom studija pismenosti na Univerzitetu u Nevadi, Rino, koja je zajedno sa drugim autorima razvila Listu indikatora ponašanja za disgrafiju i disleksiju (DDBIC) kako bi identifikovala simptome koji se preklapaju između disleksije i disgrafije.

Tim je prikupio uzorke pisanja na papiru i tabletu od učenika od vrtića do petog razreda u osnovnoj školi u Rinu. Ovaj deo studije je odobrio etički odbor, a podaci su anonimizovani radi zaštite privatnosti učenika.

Podaci će se koristiti za testiranje DDBIC alata, obuku veštačke inteligencije da prepozna znake disgrafije i disleksije, i poređenje njene tačnosti sa rezultatima stručnjaka.

Rad naglašava veštačku inteligenciju za javno dobro

Studija opisuje kako se modeli tima mogu koristiti za:

• Otkrivanje motoričkih teškoća analizirajući brzinu pisanja, pritisak i pokrete olovke.
• Ispitivanje vizuelnih aspekata rukopisa, uključujući veličinu slova i razmak.
• Pretvaranje rukopisa u tekst, uočavajući pravopisne greške, obrnute reči i druge greške.
• Identifikaciju dubljih kognitivnih problema na osnovu gramatike, vokabulara i drugih faktora.

Konačno, razmatra se alat koji kombinuje sve ove modele, sumira njihove nalaze i pruža sveobuhvatnu procenu.

- Ovaj rad, koji je u toku, pokazuje kako se veštačka inteligencija može koristiti za javno dobro, pružajući alate i usluge ljudima kojima je to najpotrebnije - kaže koautor studije, doktor nauka Sumi Sureš, gostujući naučnik na Univerzitetu u Bafalu.

Izvor: News-medical.net/Zdravlje.Kurir.rs

Sa autizmom se rađamo, logoped otkriva prve znake na koje roditelji treba da obrate pažnju