Triagem de Leitura Oral Assistida por IA — Sinalizando Dificuldades de Leitura em Alunos Gregos do Ensino Primário

Investigadores da Universidade de Tessália (departamentos de Informática e Telecomunicações e de Educação Especial) desenvolveram uma ferramenta de rastreio baseada em aprendizagem profunda que analisa gravações áudio de 7 segundos de alunos gregos do ensino primário a ler em voz alta, para sinalizar possíveis dificuldades de leitura.

A ferramenta foi concebida como um auxiliar de rastreio de baixa exigência para os professores — e não como um instrumento de diagnóstico — para ajudar a identificar alunos que possam necessitar de avaliação adicional para dificuldades de leitura ou dislexia.

Os professores gravam os alunos a ler em voz alta; o áudio é segmentado em clipes de 7 segundos, convertido em espectrogramas e classificado por uma rede neuronal convolucional baseada em YOLO, produzindo uma pontuação agregada de “percentagem de dificuldade” para cada aluno.

Numa amostra de validação de 77 alunos (do 3.º ao 6.º ano, idade média de 11,6 anos, incluindo 6 com diagnóstico de dislexia), a ferramenta alcançou cerca de 84% de precisão geral, 0,85 de precisão equilibrada e 0,89 de F1 macro, com uma correlação de 0,74 com o julgamento de especialistas, utilizando uma divisão de dados 80/20 ao nível dos participantes.

Os autores afirmam que a ferramenta necessita de validação adicional — incluindo testes de robustez ao ruído de sala de aula, amostras maiores e mais diversas, e testes multilingues — antes de uma implementação mais ampla, sublinhando que deve funcionar apenas como auxiliar de rastreio e não como instrumento de diagnóstico.