Inteligencia artificial: Una herramienta para detección temprana de problemas de aprendizaje para la primera niñez

En la Universidad de Palermo avanzan con un sistema único para mejorar la capacidad de estudio

Los procesos biológicos, fisiológicos y psicológicos que se suceden en la niñez temprana, interactúan como un conjunto dinámico e interdependiente de factores. A la vez, resultan determinantes del potencial desarrollo del niño en etapas posteriores. Son múltiples los elementos que intervienen potenciando o dificultando el desarrollo de dichos procesos. Factores orgánicos, contextos sociales desfavorables, falta de estímulos adecuados a cada nivel de desarrollo, dificultades específicas en la adquisición de la lectoescritura o carencia de recursos mínimos en el ámbito educativo podrían influir negativamente en la capacidad cognitiva del niño desde la etapa preescolar, generando en distintos grados según cada caso, deficiencias en el desempeño escolar en etapas posteriores. Es aquí donde las técnicas de inteligencia artificial podrían convertirse en una poderosa herramienta de detección precoz de problemas de aprendizaje, ya que permitirían realizar una evaluación primaria, a partir del desarrollo de un prototipo de sistema inteligente, económico, portátil y con mínimos requerimientos de infraestructura.
Un profundo estudio, tanto de software como de bibliografía, realizado en el marco de las investigaciones desarrolladas por la Universidad de Palermo, puso de manifiesto las dificultades que se presentan a la hora de evaluar los procesos de aprendizaje en niños de entre 3 y 6 años de edad. En primer lugar, los instrumentos de evaluación surgidos del campo de la psicología, en la mayoría de los casos sólo son aplicables a partir de los 5 años de edad o bien evalúan aspectos muy específicos. Se presenta la dificultad adicional de que algunos de dichos instrumentos no están adaptados a las necesidades de nuestro país y, para aquellos que si han sido adaptados, no se cuenta con baremos actualizados. En relación al software relevado, sólo se han encontrado aplicaciones que podrían clasificarse como «didácticas», es decir, orientadas a incrementar o mejorar habilidades de los niños en ciertas áreas (lectura, escritura, cálculo). Otras alternativas consisten en la simple evaluación de resultados subidos a cierta planilla o base de datos, sin ningún tipo de interacción inteligente ni inducción de comportamientos a futuro.
El proyecto PROA, en el que viene trabajando desde hace un año un grupo de investigadores del AIGROUP, tiene como objetivo desarrollar un sistema que, mediante el empleo de algorítmicas inteligentes, permita realizar la detección precoz de problemas de aprendizaje en niños que aún no han ingresado en la escuela primaria. Las redes neuronales artificiales y los sistemas expertos, sumados a las técnicas de exploración de datos (llamadas data-mining), proveen nuevas herramientas de evaluación y validación de resultados. El prototipo que está desarrollando el AIGROUP consta de una serie de módulos interconectados, cada uno de los cuales realiza una función específica. El sistema almacena ciertos factores mencionados anteriormente por medio de dos formularios. El primero tiene como objetivo relevar los aspectos biográficos, sanitarios y socioculturales de niños entre 3 y 6 años de edad y estudiar la incidencia de los distintos factores que pueden afectar al rendimiento. Se integran al sistema en un módulo llamado Protocolo de Variables Indirectas (PVI). El segundo formulario tiene por finalidad evaluar las producciones de los niños frente a determinadas tareas y detectar patrones por edades. Se ingresan al sistema a través del módulo PVD (Protocolo de Variables Directas). Este es el responsable de capturar las imágenes de los escritos (dibujos o no), sonidos y datos sobre motricidad. Gracias a la interfaz gráfica amigable de este subsistema, la maestra o responsable del jardín, podrá realizar la captura sencilla. Los datos capturados son almacenados en un archivo, para su posterior análisis.
Una vez realizada la captura, se analiza la información por medio de tres módulos: el de Procesamiento de Sonido, el de Procesamiento de Imagen y el de Procesamiento Motor los que detectan figuras, movimientos, presión y las comparan contra patrones (predefinidos o aprendidos automáticamente) y convierten los datos a un formato apto para el análisis. Posteriormente, estos datos se procesan en el módulo de Análisis de Datos para evaluar la precisión en las actividades. Luego, en el módulo de Análisis de Estadísticas, se juntan con los datos colectados del PVI, determinando así el desempeño del niño. Los resultados finales son mostrados por medio de una interfaz conectada a un sistema experto, el cual brindará una orientación primaria a especialistas y docentes. Actualmente, el equipo de investigación se encuentra abocado al desarrollo e implementación del subsistema de Procesamiento de Imágenes (parte del PVI), luego de haber concluido exitosamente el desarrollo del PVD.
El desarrollo del proyecto PROA goza de las siguientes ventajas:
•El niño no se siente estudiado. En primer lugar, el sistema, al ser utilizado por las mismas maestras que están a cargo de los niños, ofrece la posibilidad de realizar la evaluación incorporándose ésta como una actividad más en el marco de las tareas curriculares. En segundo lugar, la incorporación, como parte del sistema, de un muñeco diseñado especialmente para tal fin, que cuente con sensores que posibiliten medir ciertas variables, permite al niño tomar el proceso como una actividad lúdica.
• Posibilidad de apoyar o reeducar al niño de manera temprana.
• Optimización en la estructura de la organización docente: menor cantidad de docentes afectados a tareas de recuperación y evaluación y, por consiguiente, mayor disponibilidad de recursos humanos destinados a tareas específicas de enseñaza.
• Potenciación de las habilidades del niño a partir del conocimiento de sus características y potencialidades cognitivas.
• Reducción de influencias negativas provenientes del medio social, con posibilidad de implementar programas de reeducación temprana.
• Posibilidad de acercar a sitios aislados, carentes de recursos, una atención sanitaria rudimentaria.
• Adaptabilidad de la herramienta a aplicaciones específicas. Por ej: evaluaciones auditivas, visuales o motoras.
Resulta fundamental aclarar que dicho sistema no reemplaza la tarea de especialistas, sino que sirve como una herramienta de detección inicial y primaria con fines exclusivamente preventivos.

Que es el AIGroup

Fundado en Julio de 2005 es un grupo dedicado al uso práctico de las herramientas de Inteligencia Artificial. A diferencia de otros laboratorios de investigación, nuclea a estudiantes y profesionales del área informática e industrial, sin requerimientos de estudios doctorales. Entre los desarrollos que realiza el grupo, existen temas sociales (detección de problemas en el aprendizaje), de seguridad (validación de rostros, y de firmas escritas), educativos (enseñanza matemática con programas específicos), técnicos (uso de la web, evaluación de calidad en programas, manejo de ruidos), administrativos (asignación de aulas y profesores de manera automática), industriales (sistemas robóticos) entre otros. El objetivo es transferir los conocimientos de última generación pare resolver problemas reales y locales en nuestro país.

El 14 de julio a las 18 hs, en Mario Bravo 1050, Auditorio de la Universidad de Palermo, se realizara un Workshop con participación abierta e intercambio entre docentes, psicólogos, y psicopedagogos. La inscripción es gratuita, enviando mail a aigroup@palermo.edu.
El objetivo del mismo es discutir y consensuar aquellos factores que resultan determinantes en la detección temprana de problemas de aprendizaje, así como presentar un sistema inteligente basado en técnicas de inteligencia artificial que permita automatizar las tareas relacionadas con la detección: la problemática del aprendizaje – sistemas de software inteligente como instrumento de detección y ayuda – factores determinantes a nivel de detección precoz – seguimientos posibles. La actividad esta coordinada por la doctora Gabriela Esperon, Profesora de Enseñanza Superior en Matemática en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y especialista en la aplicación de sistemas expertos a la detección precoz de problemas de aprendizaje.
Para El Adán de Buenosayres, por Lic Grabriela Esperon

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