Yeni bir çalışma, yapay zeka destekli el yazısı analizinin, çocuklarda disleksi ve disgrafinin erken teşhisi için kullanılabileceğini ortaya koyuyor.
ABD’deki Buffalo Üniversitesinden araştırmacıların SN Computer Science dergisinde Nisan ayında yayımladığı makaleye göre, yapay zeka destekli bir model, çocuklarda disleksi (okuma bozukluğu) ve disgrafinin (yazma bozukluğu) teşhisinde kullanılabilecek.
Mevcut teşhis araçlarının pahalı ve zaman alıcı olmasına karşılık yeni model, süreci hızlandırabilecek ve erken müdahaleyi kolaylaştırabilecek bir sistem olarak tanıtıldı. Model mevcut sistemler gibi yalnızca tek bir duruma odaklanmıyor; bunun yerine her iki durumu da teşhis edebilecek şekilde geliştiriliyor.
Mavi yazım hatalarını, kırmızı harfler arasındaki atipik boşlukları,
yeşil ters harfleri ve sarı dil bilgisi kurallarının eksikliğini temsil ediyor.
Yeni çalışmada bilim insanları, daha önce posta sıralama gibi alanlarda kullanılan el yazısı tanıma teknolojisini, çocukların yazılarında disleksi ve disgrafi belirtilerini tespit etmek için uyarlıyor. Yapay zeka modelleri, yazı hızı, harf şekilleri, kelime düzeni, yazım hataları ve diğer davranışsal ipuçlarını analiz ederek bu bozuklukların erken belirtilerini saptayabiliyor.
Çalışma kapsamında, Reno şehrinde anaokulundan 5. sınıfa kadar olan yaklaşık 250 öğrenciden kağıt ve tablet aracılığıyla yazı örnekleri topladı. Bu süreç etik kurul onayından geçti ve öğrencilerin gizliliğini korumak için veriler anonim hale getirildi.
Veriler, disleksi ve disgrafi belirtilerini birlikte tanımlamak üzere geliştirilen Disgrafi ve Disleksi Davranış Göstergesi Kontrol Listesi (DDBIC/Dysgraphia and Dyslexia Behavioral Indicator Checklist) ile birleştirilerek yapay zeka modellerinin eğitilmesinde kullanıldı.
Yapay zeka modelinin insan uzmanlar kadar etkili olup olmadığını da test ediliyor.
Araştırmacılar, bu nörogelişimsel bozuklukların erken teşhis edilmesinin çocukların öğrenme ve sosyal-duygusal gelişimleri zarar görmeden önce gerekli desteği almaları açısından önemli olduğunu vurguladı.
Ekip, disleksi ve disgrafide erken taramayı kolaylaştırmanın yanı sıra yeterince hizmet alamayan bölgelerde bu araçları daha erişilebilir hale getirmeyi hedefliyor.
Kaynak: SN Computer Science
