Digitale senza distanza

Didattica inclusiva: come l’IA migliora l’apprendimento degli studenti con disabilità

Le tecniche di insegnamento a distanza possono portare a gravi penalizzazioni degli studenti con disabilità, ma l’utilizzo di strumenti digitali progettati su misura può facilitarne l’apprendimento. L’esempio della piattaforma di Distance Learning per pazienti Rett dell’Università di Messina

20 Mag 2022
Maria Corso

Docente - Liceo Classico annesso al Convitto Nazionale “T. Campanella” - RC

Domenico Marino

Università Degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria

scuola digitale - pagamento contributi scolastici

Dislessia, autismo, sordità, ipovisione, bisogni educativi speciali sono tra le disabilità fisiche e intellettive più diffuse[1] nella fascia scolare e prescolare.

Spesso queste disabilità sono fra di loro interconnesse[2] e costituiscono delle sfide per l’insegnamento, perché necessitano di strategie educative mirate e sinergiche che spesso gli istituti scolastici non sono in grado di garantire.

Le nuove tecnologie ci vengono in aiuto per assicurare un più efficace percorso di crescita e di sviluppo armonioso, per i soggetti affetti da tali disabilità e non solo.

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Quali sono i nuovi strumenti digitali di didattica inclusiva

I nuovi strumenti possono essere costituiti, ad esempio, da robot che aiutano a insegnare le abilità sociali ai bambini con autismo, da software di traduzione che forniscono agli studenti sordi un’esperienza più fluida e interattiva, da analisi dei dati per determinare metodi efficaci per identificare quelli con dislessia, da strumenti di analisi semantica e di sintetizzazione vocale per gli ipovedenti.

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Questi strumenti sono particolarmente importanti in un periodo in cui, a causa della pandemia, si è dovuto far uso di tecniche di insegnamento a distanza.

Tecniche che, se non ben attuate e progettate su misura per i bisogni degli studenti con disabilità, possono portare a delle gravi penalizzazioni per il loro sviluppo intellettivo e sociale. La maggior parte delle scuole non è stata, però, adeguatamente preparata a un cambiamento così rapido e all’insegnamento a distanza.

Per superare gli attuali limiti, occorre imparare alcune lezioni apprese nel periodo di “sperimentazione forzata” nelle aree dell’insegnamento a distanza di emergenza e della riabilitazione cognitiva a distanza per gli studenti con problemi cognitivi e/o con disabilità fisiche.

La piattaforma di distance learning per pazienti Rett

I risultati di interessanti esperimenti in questo campo sono stati realizzati dal Dipartimento di Scienze Cognitive dell’Università di Messina, presentati al seminario “Artificial Intelligence MED (AIMED2021)”, organizzato dall’Università Mediterranea di Reggio Calabria nel mese di settembre 2021[3].

Poco prima dell’inizio della pandemia, il gruppo di ricerca del Dipartimento di Scienze Cognitive dell’Università di Messina, diretto dal prof. Giancarlo Iannizzotto, stava, infatti, attivamente sviluppando il progetto “Telerehabilitation, Counseling and Training in Rett Syndrome (TCTRS)”.

La maggior parte delle tecnologie sviluppate sono state, perciò, riproposte o adattate per costruire rapidamente una struttura di apprendimento a distanza che permettesse di tenere lezioni altamente interattive per gli studenti portatori di disabilità intellettive o fisiche.

Un primo risultato di questo sforzo è stata la Scuola Interattiva per Pazienti Rett.

Una piattaforma di Distance Learning (DL) ha integrato la maggior parte delle tecnologie del progetto TCTRS ed è stata sviluppata molto rapidamente per permettere ai giovani studenti affetti dalla sindrome di Rett di ricevere un livello adeguato di assistenza e di formazione a distanza.

La struttura della piattaforma è stata rinforzata con moduli aggiuntivi che contengono più funzioni e capacità di rilevamento, necessarie per migliorare l’interazione tra lo studente e i docenti, consentendo ai soggetti con ridotte capacità di interazione di partecipare alle lezioni.

Molto spesso, infatti, i soggetti Rett non possono parlare e non possono usare le mani per gesti complessi, ma possono comunicare efficacemente attraverso lo sguardo, dirigendolo su un certo oggetto o su un’area specifica dello schermo. Di conseguenza, è possibile consentire ai soggetti Rett di interagire con un software tracciando il loro sguardo.

La piattaforma TCTRS ha sfruttato dispositivi hardware di tracciamento dello sguardo per consentire ai pazienti Rett di interagire con il software e con gli operatori remoti attraverso di esso. Tuttavia, durante la pandemia è diventato evidente che diverse famiglie non avevano l’hardware necessario nella loro disponibilità e avevano difficoltà a procurarselo.

Di conseguenza, è stato necessario sviluppare una soluzione alternativa per tracciare lo sguardo dei soggetti, in sostituzione dell’hardware specializzato. È stato, quindi, sviluppato un approccio basato solo sul software della webcam e distribuito per facilitare un’adozione più democratica e diffusa della piattaforma DL.

La tecnologia proposta è stata utilizzata per consentire l’interazione degli studenti con il software e anche per permettere agli operatori di determinare immediatamente e con precisione lo sguardo reale dello studente remoto durante le lezioni, monitorando così non solo le risposte degli studenti, ma anche il loro livello di attenzione e di stress.

Il gaze tracking e i serious games

La piattaforma sviluppata per classi specifiche di soggetti con disabilità cognitiva si è dimostrata ugualmente valida, anche per altre disabilità, a condizione che vengano somministrati ai soggetti i giusti contenuti.

La tecnologia di base ha dimostrato di funzionare bene anche per diversi tipi di disabilità cognitiva, con il semplice cambiamento dei contenuti da somministrare.

Il gaze tracking, ad esempio, è anche molto utile per monitorare l’attenzione e il processo di apprendimento dei bambini affetti da ADHD, con dei contenuti che, però, devono essere molto specifici per adattarsi alle peculiarità dei singoli soggetti.

Per facilitare la creazione e l’erogazione di contenuti di riabilitazione, si possono utilizzare framework ad-hoc basati sui giochi. Infatti, in questi contesti, una caratteristica importante è quella di prestare particolare attenzione ai giochi seri (educativi e riabilitativi) gestiti a distanza, sfruttando l’AI e la computer vision per migliorare l’esperienza di interazione degli utenti e la capacità di controllo e monitoraggio degli specialisti.

Un esempio è quello degli avatar interattivi che monitorano le reazioni del soggetto in relazione agli stimoli forniti e reagiscono di conseguenza, ad esempio, incoraggiandolo verbalmente a concentrare l’attenzione del discente.

Gli avatar interattivi possiedono capacità di rilevamento molto avanzate come il tracciamento dello sguardo degli occhi, dei gesti del corpo, delle mani e del viso, e possono essere usati come un mediatore tra l’operatore e il soggetto durante una sessione interattiva.

In altre parole, l’avatar interattivo fornisce stimoli e contenuti autonomamente o sotto il controllo dell’operatore, “sente” la reazione e la risposta del soggetto e riporta i parametri misurati all’operatore, in tempo reale o come registro della sessione.

I risultati degli studi

Tutti gli approcci e le tecnologie descritte hanno dimostrato la loro efficacia nel migliorare significativamente le prestazioni cognitive dei soggetti, dimostrando così che la tecnologia può aiutare efficacemente gli studenti con disabilità ad acquisire maggiore indipendenza.

In sostanza si lega sinergicamente la tecnologia con la ricerca su come si formano le percezioni, come le persone possono dedurre i sentimenti e i pensieri degli altri e cosa costituisce l’intelligenza emotiva. Queste intuizioni possono essere tradotte in algoritmi che permettano ai robot di interpretare il discorso, i gesti e gli aspetti della comunicazione verbale e non verbale, nonché di imparare dal feedback.

Dall’analisi dei risultati è emerso che la sperimentazione di queste tecnologie e dei metodi descritti ha portato a un effetto collaterale, cioè che nella maggior parte dei casi, gli approcci proposti hanno prodotto miglioramenti significativi anche per i soggetti che non presentavano disabilità. Ciò significa che, gli approcci proposti miglioravano non solo le prestazioni cognitive dei soggetti con disabilità, ma anche quelle degli studenti con sviluppo normale che erano coinvolti nella sperimentazione come base di confronto. Un risultato molto importante.

Conclusioni

Affrontare le esigenze dei bambini che hanno disturbi della sfera emozionale, cognitiva e sociale è particolarmente urgente a causa del loro numero. La classe più studiata, infatti, quella dei disturbi dello spettro autistico, ha una incidenza di circa un bambino su 50.

Come dimostrato dagli esperimenti del gruppo del prof. Iannizzotto, a beneficiare delle nuove tecnologie basate sull’intelligenza artificiale non sono solo i soggetti con disabilità, ma tutto il gruppo classe nel suo complesso.

Il vantaggio delle tecnologie AI-based è che non solo queste tecnologie sono di ausilio per i soggetti deboli, ma sono inclusive in senso ampio, cioè migliorano le performance di tutti i soggetti coinvolti.

________________________________________________________________________________

Note

  1. Negli ultimi anni sta diminuendo il numero dei soggetti con disabilità fisiche, mentre sono in forte crescita, anche a causa di diagnosi più precoci, le disabilità intellettive.
  2. Ad esempio, un’ipoacusia non scoperta e non trattata precocemente porta quasi sicuramente a problemi di linguaggio e a un ritardo mentale e cognitivo più o meno pronunciato.
  3. I risultati saranno pubblicati a breve con la casa editrice internazionale Springer Nature nel volume “Artificial Intelligence: a Key for the Future” curato da Domenico Marino e Melchiorre Monaca.

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