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O professor Inseok Hwang do Departamento de Ciência da Computação e Engenharia, juntamente com os alunos Jungeun Lee, Suwon Yoon e Kyoosik Lee do Departamento de Ciência da Computação e Engenharia da POSTECH em colaboração com o professor Dongsun Yim do Departamento de Distúrbios da Comunicação da Ewha Womans University criaram um sistema inovador para gerar livros de histórias personalizados. Este sistema utiliza inteligência artificial generativa e tecnologia IoT doméstica para auxiliar crianças no aprendizado de idiomas. Sua pesquisa foi apresentada na “ACM CHI (ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems)”, a principal conferência em interação humano-computador, onde ganhou um “Prêmio de Menção Honrosa”, reconhecendo-a como uma das 5% melhores inscrições.
O desenvolvimento da linguagem das crianças é crucial, pois impacta seu crescimento cognitivo e acadêmico, suas interações com colegas e desenvolvimento social geral. É essencial avaliar regularmente o progresso da linguagem e fornecer intervenções de linguagem oportunas1) para dar suporte à aquisição da linguagem. O problema é que as crianças crescem em ambientes diversos, o que leva a variações em sua exposição ao vocabulário. No entanto, as abordagens tradicionais geralmente dependem de listas de vocabulário padronizadas e livros de histórias ou brinquedos pré-fabricados para avaliações e intervenções de habilidades linguísticas, sem o suporte à diversidade.
Reconhecendo as deficiências das abordagens convencionais, de tamanho único, que não conseguem abordar as diversas origens das crianças, a equipe criou um sistema educacional inovador, adaptado ao ambiente único de cada criança. Eles começaram empregando dispositivos IoT domésticos para capturar e monitorar a linguagem que as crianças ouvem e falam em suas vidas diárias. Por meio da separação de falantes2) e técnicas de análise morfológica3)os pesquisadores examinaram o vocabulário ao qual as crianças foram expostas, as palavras que elas falavam e aquelas que elas ouviam, mas não vocalizavam. Eles então avaliaram cada palavra calculando pontuações para cada palavra com base em fatores-chave relevantes para a patologia da fala.
Para criar materiais educacionais personalizados, a equipe utilizou tecnologias avançadas de IA generativa, incluindo GPT-4 e Stable Diffusion. Isso permitiu que eles produzissem livros infantis personalizados que integram perfeitamente o vocabulário alvo para cada criança individual. Ao combinar a teoria da patologia da fala com experiência prática, os pesquisadores desenvolveram um sistema de aprendizagem de línguas eficaz e personalizado.
Os pesquisadores projetaram o sistema para acomodar variações no desenvolvimento da linguagem das crianças, permitindo a ponderação individualizada de fatores e critérios flexíveis de seleção de vocabulário. O sistema pode automatizar tanto a extração do vocabulário alvo para cada criança quanto a criação de livros de histórias personalizados, garantindo que tanto o vocabulário quanto os livros de histórias possam ser continuamente atualizados em resposta a mudanças no desenvolvimento da linguagem e no ambiente da criança. Após testar o sistema em 9 famílias ao longo de um período de quatro semanas, os resultados mostraram que as crianças aprenderam efetivamente o vocabulário alvo, demonstrando a aplicabilidade do sistema em ambientes cotidianos além da sala de terapia.
Jungeun Lee da POSTECH, autora principal do artigo, expressou suas aspirações comentando: “Nós abordamos efetivamente as limitações das abordagens tradicionais e universais para avaliação e intervenção da linguagem infantil usando IA generativa”. Ela acrescentou: “Nosso objetivo é alavancar a IA para criar guias personalizados, adaptados aos níveis e necessidades de diferentes indivíduos”.
O professor Inseok Hwang da POSTECH, autor correspondente, comentou: “Por meio de pesquisa interdisciplinar, desenvolvemos com sucesso um sistema personalizado de estimulação e desenvolvimento da linguagem que integra a tecnologia de IA generativa com a teoria da patologia da fala”. Ele continuou: “Esperamos que nossas descobertas incentivem os educadores a respeitar e incorporar os diversos ambientes e objetivos de aprendizagem das crianças”.
A coautora Professora Dongsun Yim da Ewha Womans University também expressou sua expectativa dizendo: “Nosso trabalho demonstra o potencial para serviços de suporte de linguagem não tradicionais e personalizados”. Ela acrescentou: “O sistema demonstra a capacidade de personalizar a extração de vocabulário alvo e a entrega de estímulos linguísticos para crianças expostas a ambientes e idiomas variados”.
A pesquisa foi conduzida com o apoio do Programa de Pesquisadores em Meio de Carreira da Fundação Nacional de Pesquisa da Coreia, do SSK, do ITRC do IITP e do Programa de Vales para Inovação em P&D em TIC.
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