Explorando o Aprendizado de Máquina para suporte no reconhecimento de sintomas de dislexia em crianças em processo de alfabetização

• Lui Gill Aquini Universidade Federal de Pelotas http://orcid.org/0009-0009-8852-2498
• Eduarda Pereira Medeiros Universidade Federal de Pelotas https://orcid.org/0009-0001-1603-9503
• Tiago Duarte Mackedanz Universidade Federal de Pelotas https://orcid.org/0009-0004-3770-5570
• Laura Quevedo Jurgina Universidade Federal de Pelotas https://orcid.org/0000-0002-3050-8855
• Tiago Thompsen Primo Universidade Federal de Pelotas https://orcid.org/0000-0003-3870-097X
• Leomar Soares da Rosa Junior Universidade Federal de Pelotas https://orcid.org/0000-0002-7150-5685

DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2024.244968

Resumo

Este trabalho tem como objetivo desenvolver e integrar um algoritmo de aprendizado de máquina ao dispositivo Alfaba, uma ferramenta educacional projetada para apoiar o processo de alfabetização, especialmente em estudantes com dislexia. O algoritmo foi criado utilizando a técnica de Propagação por Afinidade para analisar e agrupar erros comuns na construção de palavras, fornecendo feedback adaptado às necessidades dos alunos. Através de dados sintéticos, o modelo foi testado e demonstrou capacidade de identificar e agrupar erros de escrita. Este estudo destaca o potencial do algoritmo para melhorar o desempenho do Alfaba, tornando-o uma ferramenta ainda mais robusta para o suporte educacional de estudantes com dificuldades de aprendizado.

Palavras-chave: educação inclusiva, Propagação por Afinidade, dislexia, aprendizado de máquina

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