Utilização de Modelos Computacionais Baseados em Classificadores Para Predição da Dislexia em Crianças - Sousa, Ronieri Nogueira de; Sousa, Roney Nogueira de; Brito, Rhyan Ximenes de; Ximenes, Janaide Nogueira de Sousa (Anais do Encontro Unificado de Computação do Piauí (ENUCOMPI); 2021: Anais do XIV Encontro Unificado de Computação do Piauí e XI Simpósio de Sistemas de Informação, 2021)
A dislexia é uma das dificuldades de aprendizagem mais comum nas salas de aula. Dessa forma o estudo teve como finalidade a classificação de crianças com ou sem dislexia através da aplicação de técnicas de Inteligência Computacional (IC). Para a metodologia utilizou-se de uma base de dados pública e da aplicação das arquiteturas neurais, Multilayer Perceptron (MLP), Radial Basis Function (RBF) e Extreme Learning Machine (ELM) e dos classificadores estatísticos, Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) e K-Nearest Neighbors (K-NN), assim como das técnicas k-fold, SMOTE e normalização z-score. Os resultados demonstraram que o classificador SVM obteve a melhor taxa média de acerto com 98,03% de acurácia.