Robô NAO Tutor de Língua de Sinais Colombiana — Treinador de Vocabulário com LSTM da Universidad de La Sabana

Uma equipa do grupo de investigação em controlo e automação CAPSAB da Universidad de La Sabana, em Chía, Colômbia, programou um robô humanoide NAO H25 para ensinar e verificar vocabulário básico de Língua Gestual Colombiana (LSC), começando com 11 sinais de cores, em resposta à escassez de professores qualificados de LSC - menos de 0,2% das instituições de ensino colombianas oferecem instrução bilingue para alunos surdos.

Construir e validar tecnicamente um sistema de tutoria de língua gestual com IA antes de qualquer teste em sala de aula ou com estudantes.

O sistema extrai coordenadas das mãos e do tronco a partir de vídeo, usando o MediaPipe, e classifica os sinais com uma rede neuronal recorrente (LSTM) treinada com 20 sinalizadores, testada tanto através de webcam como da câmara do próprio robô, comunicando por TCP/IP.

Em testes técnicos, o sistema alcançou uma pontuação F1 de 91,6% (webcam) e 93,8% (câmara do NAO), com tempos de resposta de 85 milissegundos e 2,3 segundos, respetivamente; o sinal para 'roxo' foi reconhecido com 100% de precisão.

Trata-se de evidência de maturidade tecnológica numa fase inicial, e não de evidência em sala de aula: o artigo reporta apenas o desempenho no reconhecimento de sinais, e os autores afirmam claramente que o sistema ainda não foi testado com estudantes surdos - é ainda necessário um ensaio de eficácia educativa antes de se poder afirmar qualquer impacto na aprendizagem.