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 https://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

Referências

Anggraini, N. and Tursina, M. J. (2019). Sentiment analysis of school zoning system on youtube social media using the k-nearest neighbor with levenshtein distance algorithm. In 2019 7th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM), volume 7, pages 1–4. IEEE.

Associação Brasileira de Dislexia (2016). O que e dislexia?

Chen, L., Chen, P., and Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. Ieee Access, 8:75264–75278.

Cidrim, L. and Madeiro, F. (2017). Tecnologias da informação e da comunicação (tic) aplicadas à dislexia: revisão de literatura. Revista CEFAC, 19:99–108.

Ene, A. and Ene, A. (2017). An application of levenshtein algorithm in vocabulary learning. In 2017 9th International Conference on Electronics, Computers and Artificial Intelligence (ECAI), pages 1–4. IEEE.

Figueira, G. L. M. (2012). Um olhar psicopedagógico sobre a dislexia. Especialização em Psicopedagogia. Universidade Cândido Mendes.

Frey, B. J. and Dueck, D. (2007). Clustering by passing messages between data points. science, 315(5814):972–976.

Gonçalves, P. and Peixoto, A. (2020). 10 perguntas e respostas para compreender a Dislexia, volume 81320. Editora Dialética e Realidade, Curitiba.

INEP (2016). Resultados da ana 2016 por estados e municípios estão disponíveis no painel educacional do inep.

International Dyslexia Association, I. (2002). Definition of dyslexia.

Jurgina, L. Q., Aquini, L. G., de Aguiar, M. S., da Rosa, L. S., Lopes, J. P., Mackedanz, T. D., Klein, A. I., Primo, T. T., and Iankowski, R. S. (2024). Neuroplasticity-based literacy rescue: A multisensory and tangible learning methodology for children at risk. In 2024 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), pages 1–10. IEEE.

Jurgina, L. Q., Aquini, L. G., Iankowski, R. S., da Rosa, L. S., de Aguiar, M. S., and Primo, T. T. (2023). Alfaba: A tangible solution to support brazilian dyslexic students in their literacy process. In 2023 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), pages 1–9. IEEE.

Li, G., Wang, Y., and Zhang, H. (2019). A deep learning approach for detecting dyslexia in children. Journal of Medical Systems, 43(8):1–9.

Liu, D. and Jiang, M. (2012). Affinity propagation clustering on oral conversation texts. In 2012 IEEE 11th International Conference on Signal Processing, volume 3, pages 2279–2282. IEEE.

Manning, C. D., Raghavan, P., and Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press.

Ministério da Educação (2023). Estudo Internacional de Progresso em Leitura (PIRLS). Acesso em 16 de maio de 2023.

Ministério da Educação (2024). Programa criança alfabetizada. Acesso em: 14 ago. 2024.

Van der Maaten, L. and Hinton, G. (2008). Visualizing data using t-sne. Journal of machine learning research, 9(11).

Xu, M., Ao, Y., Chang, C., and Wu, Y. (2023). The application of improved k-means clustering algorithm in chinese language education in vocational colleges. In 2023 International Conference on Data Science and Network Security (ICDSNS), pages 01–06. IEEE.

Zorzi, J. L. and Ciasca, S. M. (2009). Análise de erros ortográficos em diferentes problemas de aprendizagem. Revista Cefac, 11:406–416.

Zygouris, N., Tsolaki, M., and Giakoumakis, E. (2021). Artificial intelligence in the early diagnosis of dyslexia. Frontiers in Neuroinformatics, 15:704150.