AI4KSL — El puente de IA de la Universidad de Maseno entre el inglés hablado y la lengua de signos keniana para alumnado sordo
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WeSign ofrece a alumnos sordos y con discapacidad auditiva de primaria en Hanói retroalimentación en tiempo real, generada por IA, sobre deletreo manual y formación de señas mediante webcam. Un piloto con 30 participantes obtuvo 92,58/100 en la Escala de Usabilidad del Sistema, y el modelo de reconocimiento subyacente alcanza hasta un 95% de precisión.
El Ministerio de Educación y Formación de Vietnam ha publicado normas nacionales para la enseñanza de la lengua de signos vietnamita (LSV), pero los docentes de alumnado sordo o con discapacidad auditiva a menudo tienen dificultades para modelar con precisión el deletreo manual y la formación de señas, y la práctica autónoma en casa es poco frecuente. Investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanói, la Universidad Nacional de Educación de Hanói y la Universidad Metropolitana de Hanói crearon WeSign, un sistema de software interactivo cuyo módulo de IA observa al alumno deletrear una letra o palabra ante la webcam y devuelve retroalimentación en tiempo real sobre si el deletreo o la formación de la seña fueron correctos. El contenido de las lecciones de primer grado se desarrolló junto con docentes de una escuela especializada para niños sordos en Hanói, conforme a la circular ministerial sobre las normas nacionales de LSV.
El equipo realizó una evaluación de métodos mixtos: una encuesta de evaluación de necesidades a 30 educadores de tres instituciones especializadas, seguida de un piloto con 30 participantes (docentes y alumnos) en una escuela especializada de Hanói. Los resultados de la Escala de Usabilidad del Sistema promediaron 92,58 sobre 100 ("lo mejor imaginable"), con una puntuación de 94,00 por parte de los docentes y 92,30 por parte de los alumnos. Un artículo relacionado, de un equipo parcialmente coincidente de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanói, evaluó el reconocedor de deletreo manual, basado en Mediapipe y aprendizaje profundo, con más del 91% de precisión en vídeo sin procesar y 95% en datos procesados, para 23 señas del alfabeto LSV y 2 marcas de acento.
La base de evidencia aún es preliminar: el piloto en el aula midió usabilidad y aceptación, no ganancias de aprendizaje medidas, involucró una sola escuela y 30 participantes, y las fuentes publicadas no detallan las salvaguardas de protección de datos o consentimiento para la captura de vídeo de la que depende la función de reconocimiento.
Los detalles de implementación (coste, plazo, personal, condiciones para el éxito) aún no están disponibles para esta práctica.
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