La UBA desarrolla una herramienta con IA para la detección temprana de dificultades de lectura en el aula
Un equipo de la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA ha creado una innovadora herramienta basada en inteligencia artificial que permite transcribir lecturas de un minuto, facilitando así la identificación temprana de dificultades en la lectura entre estudiantes de primaria y primer año. Esta tecnología se centra en evaluar la fluidez lectora, es decir, la capacidad de los alumnos para leer sin errores y con un ritmo natural.
Según explicó Pablo Riera, investigador del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (LIAA, UBA-CONICET), “la forma más sencilla para tener una medida que aproxime al nivel de fluidez es contar cuántas palabras se dijeron correctamente en un minuto”. A través de la transcripción automática, se analiza si hay correspondencia entre lo pronunciado por el alumno y el texto original, así como la correcta pronunciación de cada palabra. “Se espera que un chico de 2° grado lea aproximadamente más de 50 palabras correctas en un minuto”, agregó Riera.
Nuevas perspectivas en el diagnóstico educativo
Los resultados recientes de las Pruebas Aprender, que evalúan el desempeño en lectura y escritura, revelan que cerca de la mitad de los alumnos de tercer grado no alcanza el nivel esperado. En este contexto, el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial puede ofrecer nuevas formas para realizar diagnósticos y brindar apoyo pedagógico durante los procesos educativos.
El equipo ha trabajado en este proyecto desde 2023, comenzando con un análisis de datos provenientes de la provincia de Mendoza, en colaboración con la Dirección General de Escuelas. Este año, han ampliado su trabajo junto al Instituto Natura Argentina en otras regiones del país.
La metodología consiste en analizar grabaciones donde los estudiantes leen en voz alta durante un minuto. Riera detalló: “Se utilizan reconocedores automáticos del habla para procesar las grabaciones y determinar cómo y cuándo pronunció cada palabra el estudiante”. Sin embargo, destacó que “la mayoría de los sistemas actuales no están diseñados para transcribir voces infantiles”, lo cual representa un desafío significativo.
Desafíos técnicos y validación del sistema
A pesar de las dificultades técnicas, como la necesidad de grandes volúmenes de datos anotados manualmente para entrenar a los sistemas, el equipo ha logrado avanzar. La anotación implica transcribir lo dicho por los niños y clasificar interrupciones o repeticiones propias del habla infantil. Este proceso es complejo debido a la variedad y naturaleza impredecible del habla infantil.
Las pruebas se han realizado con estudiantes desde 2° hasta 7° grado y también con alumnos de 1° año secundario. El equipo enfatiza que es fundamental que los textos leídos sean apropiados para la edad y nivel educativo del estudiante.
La herramienta tiene una función diagnóstica crucial: puede alertar a los docentes cuando un estudiante está por debajo del nivel esperado. Riera comentó: “El sistema podría usarse dentro del aula, en evaluaciones periódicas o individualmente”. Para su implementación efectiva, será necesario adaptar el sistema según las necesidades específicas del uso.
Pasos hacia una implementación segura
A medida que avanza el desarrollo, el equipo continúa trabajando en la validación del sistema mediante la recopilación adicional de datos. Se prevé crear una plataforma adecuada y establecer una infraestructura segura para su implementación efectiva en entornos educativos.
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