O estudo liderado por Buffalo descreve como uma nova universidade pode atuar como um equipamento de detecção inicial para dislexia e disgrafia em crianças pequenas em crianças pequenas.
Trabalho, apresentado no diário SN Ciência da ComputaçãoO objetivo de aumentar o equipamento de triagem atual é eficaz, mas caro, consome tempo e pode se concentrar apenas em uma condição de uma só vez.
Eventualmente, pode ser um salvamento para um déficit nacional para patologistas da fala e terapeutas profissionais, todos que desempenham um papel fundamental no diagnóstico de dislexia e disgrafia.
“Esses distúrbios neurofofarofalófas são rapidamente críticos de que é importante garantir que eles precisem obter sua assistência necessária antes de influenciar negativamente sua aprendizagem e desenvolvimento socio sensível. Nosso objetivo final é simplificar e melhorar a triagem primária para dislexia e dispraphia”.
O trabalho faz parte do Instituto Nacional de Educação Excepcional, é uma empresa de pesquisa de liderança da UB que desenvolve os sistemas de IA que identificam e ajudam nos distúrbios de processamento de fala e linguagem de crianças pequenas.
Com base no trabalho de reconhecimento anterior de caligrafia
Décadas atrás, Govindarju e colegas fizeram inovadores para recrutar aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e outras formas de IA para analisar a manuscrita, que ainda são usadas para automatizar no Serviço Postal dos EUA e de outras empresas para pegar e -mails.
Novos estudos são semelhantes a uma estrutura e procedimento sugeridos que problemas relacionados à ortografia, a formação de letras fracas, o problema de escrever empresa e a detecção de dislexia e outros indicadores de dislexia.
Seu objetivo é criar mais baseado em pesquisas anteriores, que estão mais focadas no uso da IA para detectar disgrafia (menos comum entre duas condições) porque é a causa das diferenças físicas que a letra da criança está monitorando facilmente. A dislexia é mais difícil de identificar dessa maneira, pois se concentra mais na leitura e na fala, embora comportamentos específicos, como ortografia, forneçam pista.
A pesquisa também menciona que há uma escassez de exemplos de caligrafia de crianças para treinar com II modelos.
Para coletar amostras de K -5 alunos
É isto?
“Sahana Rangasorinivasan, co-autor de estudantes de doutorado do Departamento de Ciência da Computação e Engenharia da UB, diz:” É extremamente importante examinar esses tópicos do ponto de vista dos últimos usuários e criar equipamentos AI-envernizados. “
A equipe também participou da Abi Olgeski, professora associada de estudos de alfabetização da Universidade da Universidade de Nevada, colega de trabalho da Lista de verificação do índice comportamental (DDBIC) para detectar sintomas sobrepostos entre dislexia e disgra.
A equipe coletou amostras de papel e tablet do jardim de infância até os alunos da 5ª série em uma escola primária em Reno. Esta parte do estudo foi aprovada por um conselho de ética e os dados foram dados anonimamente para proteger a privacidade dos estudantes.
Eles usarão esses dados para validar ainda mais o equipamento DDBIC, que se concentra em 17 sinais comportamentais que ocorrem antes, tempo e depois da escrita; Os modelos de IA treinam para concluir o processo de triagem do DDIBC; E compare os modelos de quão eficaz é comparar com as pessoas no gerenciamento de testes.
O trabalho enfatiza a IA para o poço público
Estudos foram descritos sobre como os modelos de equipe podem ser usados:
- Identifique as desvantagens do motor analisando a velocidade, o estresse e o movimento da caneta.
- Verifique os aspectos visuais da caligrafia com o tamanho e o intervalo das letras.
- Converta a caligrafia no texto, a ortografia errada, o oposto da letra e os outros defeitos.
- Identifique problemas cognitivos profundos com base na gramática, vocabulário e outros fatores.
Até o final, ele discute uma ferramenta que combina todos esses modelos, reduz seus resultados e fornece uma ampla avaliação.
“Este trabalho, que está acontecendo, mostra como a IA pode ser usada para o bem do público, fornecendo equipamentos e serviços para aqueles que são mais necessários”, disse os co-autores de Sumi Suresh, PhD, estudioso visitante da UB.
Entre os co-autores adicionais estão Joyram, PhD, diretor do Instituto Amrita de Pesquisa Avançada e Professor Emérito do Departamento de Ciência e Engenharia da Computação da UB; E Srirangaraj Setloo, o principal cientista de pesquisa do UB Center for Unified Biometrics and Sensors.
