Phân tích chữ viết tay bằng AI để phát hiện rối loạn học tập

Theo một nghiên cứu do Đại học Buffalo (UB) dẫn đầu, được công bố trên tạp chí SN Computer Science vào ngày 14/05/2025, AI có khả năng phân tích chữ viết tay của trẻ em để phát hiện các dấu hiệu sớm của chứng khó đọc và chứng khó viết. Hai rối loạn học tập này ảnh hưởng đáng kể đến khả năng học tập và sự phát triển cảm xúc-xã hội của trẻ nếu không được phát hiện và can thiệp kịp thời. Mục tiêu của nghiên cứu là phát triển một công cụ sàng lọc không xâm lấn, giúp bổ sung cho các phương pháp truyền thống vốn tốn kém, mất thời gian và thường chỉ tập trung vào một rối loạn tại một thời điểm. Công trình này thuộc khuôn khổ của Viện AI Quốc gia về Giáo dục Đặc biệt, nơi UB dẫn đầu các nỗ lực phát triển hệ thống AI hỗ trợ trẻ em có rối loạn về xử lý ngôn ngữ và giọng nói.

Công nghệ AI trong nghiên cứu này sử dụng các thuật toán học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích các mẫu chữ viết tay của trẻ từ mẫu giáo đến lớp 5. Các nhà khoa học thu thập dữ liệu từ các mẫu viết trên giấy và máy tính bảng tại một trường tiểu học ở Reno, Mỹ, với sự phê duyệt của hội đồng đạo đức và dữ liệu được ẩn danh để bảo vệ quyền riêng tư của học sinh. Công cụ AI, được gọi là DDBIC, tập trung vào việc đánh giá 17 dấu hiệu hành vi liên quan đến quá trình viết, bao gồm kích thước chữ, khoảng cách giữa các chữ, lỗi chính tả, đảo ngược chữ cái, cách tổ chức bài viết, ngữ pháp và từ vựng. Những dấu hiệu này giúp phát hiện các vấn đề nhận thức sâu hơn, từ đó nhận diện các rối loạn học tập một cách chính xác.

So với các nghiên cứu trước đây, vốn chủ yếu tập trung vào chứng khó viết do các đặc điểm vật lý dễ nhận thấy trong chữ viết, nghiên cứu này mở rộng phạm vi để phát hiện cả chứng khó đọc, vốn phức tạp hơn và thường liên quan đến các vấn đề về nhận thức và ngôn ngữ. Công cụ AI không chỉ phân tích các đặc điểm hình ảnh của chữ viết mà còn chuyển đổi chữ viết tay thành văn bản để phát hiện các lỗi tinh vi, từ đó đưa ra đánh giá toàn diện. Kết quả ban đầu cho thấy công nghệ này có độ chính xác cao, hứa hẹn cải thiện hiệu quả sàng lọc so với các phương pháp truyền thống.

Công nghệ AI phân tích chữ viết tay mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Trước hết, nó giúp giảm tải cho các chuyên gia như nhà trị liệu ngôn ngữ và nhà trị liệu nghề nghiệp, vốn đang thiếu hụt nghiêm trọng ở nhiều quốc gia. Thứ hai, công cụ này có thể được triển khai dễ dàng tại các khu vực thiếu nguồn lực, nơi trẻ em khó tiếp cận các dịch vụ chẩn đoán chuyên sâu. Việc phát hiện sớm rối loạn học tập cho phép can thiệp kịp thời, giúp giảm thiểu tác động tiêu cực đến quá trình học tập và sức khỏe tinh thần của trẻ. Theo Venu Govindaraju, nhà nghiên cứu chính, công nghệ này hướng đến việc “phổ biến các công cụ sàng lọc hiệu quả, đặc biệt ở những khu vực khó khăn.”

Hơn nữa, công cụ AI có thể được tích hợp vào các bài tập viết thông thường tại lớp học, giúp giáo viên sàng lọc học sinh mà không cần thêm chi phí hay thời gian. Điều này khắc phục hạn chế của các phương pháp truyền thống, vốn thường yêu cầu các bài kiểm tra riêng biệt và không khả thi ở các trường học có nguồn lực hạn chế. Trong tương lai, công nghệ này có thể được mở rộng để hỗ trợ các rối loạn học tập khác, mang lại lợi ích cho hàng triệu trẻ em trên toàn cầu.

vista.gov.vn