Usando IA para promover o desenvolvimento e a aprendizagem infantil

As ferramentas alimentadas pela inteligência artificial podem ajudar a enriquecer o desenvolvimento e a aprendizagem das crianças?

Essa questão é o cerne de uma série de projetos de pesquisa liderados por Zhen Bai, professor assistente de ciência da computação na Universidade de Rochester e Biggar Family Fellow em Ciência de Dados no Instituto Goergen de Ciência de Dados. Desde ferramentas para ajudar pais de crianças surdas e com deficiência auditiva (DHH) a aprender a linguagem de sinais americana (ASL) até jogos interativos que desmistificam o aprendizado de máquina, Bai tem como objetivo ajudar as crianças a se beneficiarem da IA ​​e a compreenderem como ela as afeta.

Bai, especialista em interação humano-computador, acredita que, apesar de toda a preocupação e angústia em relação à IA, a tecnologia tem um enorme potencial para o bem. Ela acredita que as crianças estão especialmente preparadas para se beneficiarem.

“Ao longo dos anos, tenho visto como as crianças ficam interessadas sempre que apresentamos a tecnologia como um agente de conversação”, diz Bai. “Sinto que seria uma oportunidade perdida se não prepararmos a próxima geração para saber mais sobre IA, para que se sintam capacitados para usar a tecnologia e sejam informados sobre as questões éticas que a rodeiam.”

Minimizando a privação de linguagem em crianças surdas e com deficiência auditiva

Durante uma das primeiras experiências de Bai na Universidade, ela conheceu um colaborador importante que a levou a um novo caminho de pesquisa. Em um café da manhã de orientação para o novo corpo docente, ela sentou-se ao lado de Wyatte Hall, pesquisador surdo e professor assistente do Departamento de Serviços de Saúde Pública do Centro Médico da Universidade de Rochester. Os dois se uniram por um interesse comum no desenvolvimento e aprendizagem infantil.

Hall explicou alguns dos desafios únicos que as crianças surdas e com deficiência auditiva enfrentam no desenvolvimento cognitivo e social. Mais de 90% das crianças DHH nascem de pais ouvintes e, muitas vezes, a primeira pessoa surda que os pais conhecem é o seu próprio bebé.

No início do desenvolvimento humano, há um período neurocrítico de aquisição da linguagem – aproximadamente os primeiros cinco anos de vida de uma criança – no qual as crianças precisam adquirir uma base de primeira língua. Ter pais que não conhecem uma língua de sinais e os limites da tecnologia, como o implante coclear e os aparelhos auditivos, aumenta o risco de as crianças com DHH experimentarem resultados de desenvolvimento negativos associados à privação de linguagem.

“Aprendi muito com o Dr. Hall sobre esse conceito de privação de linguagem e fiquei fascinado com a ideia de como a tecnologia poderia desempenhar um papel para tornar a vida mais fácil”, diz Bai. “Eu queria explorar como ajudar a facilitar esse vínculo íntimo desde o primeiro dia entre pais e filhos.”

Bai e Hall começaram a colaborar em um projeto chamado Tabletop Interactive Play System (TIPS) para ajudar os pais a aprender ASL em um ambiente natural. O sistema usa uma câmera e um microfone para observar a interação entre pais e filhos e, em seguida, usa um projetor para apresentar vídeos de sinais relevantes recuperados por meio de inteligência artificial de várias bibliotecas ASL.

Além da versão de mesa, Bai vem desenvolvendo versões para tablets, relógios inteligentes e óculos inteligentes, junto com sua equipe de alunos de graduação e pós-graduação com formação em ciência da computação, ciência de dados e neurociência. Ela também colaborou com estudantes do programa Rochester Bridges to the Doctorate e outros pesquisadores da comunidade surda, como Athena Willis, bolsista da Rochester Postdoctoral Partnership do Departamento de Neurociências da Universidade.

Rochester, que supostamente abriga a maior população per capita de pessoas com DHH do país, é um cenário excepcionalmente rico para a pesquisa de tecnologias assistivas para a comunidade surda. Hall diz que a disposição de Bai em aprender e colaborar com a comunidade surda ajudou a melhorar a eficácia da ferramenta.

“Muitas vezes vimos pessoas ouvintes, pesquisadores ouvintes se envolvendo em coisas relacionadas aos surdos, eles aprendem algo interessante sobre pessoas surdas e querem continuar com isso em seu próprio trabalho. Mesmo com a melhor das intenções, isso pode dar errado muito rapidamente se eles não estão colaborando com os surdos e com a comunidade de forma alguma ou da maneira certa”, diz Hall.

“Minha experiência com a Dra. Bai, porém, ela realmente começou com uma boa base e continuou colaborando comigo de uma forma muito positiva, então tem sido uma grande parceria desde o início.”

Desmistificando o aprendizado de máquina

À medida que a IA fornece mais recomendações às crianças sobre os livros que lêem, os programas que assistem ou os brinquedos que compram, Bai quer oferecer oportunidades de aprendizagem para que as crianças possam usar a tecnologia e entender como ela funciona para torná-la menos uma “caixa preta”. Ela ganhou o prestigiado prêmio de Desenvolvimento de Carreira em Início de Carreira (CAREER) da National Science Foundation por desenvolver tecnologias que ajudam alunos do ensino fundamental ao médio a desmistificar o aprendizado de máquina, um aspecto integrante das abordagens atuais da IA.

Em parceria com pesquisadores do Departamento de Ciência da Computação, incluindo Albert Arendt Hopeman, Professor Jiebo Luo, e da Warner School of Education – incluindo Frederica Warner, Professora Raffaella Borasi, Professor Associado Michael Daley e Professor Associado April Luehmann – sua equipe desenvolveu ferramentas de visualização que ajudar alunos do ensino fundamental ao médio e seus professores a usar o aprendizado de máquina para entender os dados e buscar descobertas científicas, mesmo que não tenham habilidades de programação.

Bai tem testado a ferramenta baseada na web que sua equipe desenvolveu, o GroupIt, com professores do ensino fundamental e médio para ver como ela pode ajudar a próxima geração a entender o big data. Ela diz que trabalhar com professores tem sido crucial porque eles estão na linha de frente para ajudar as crianças a entender a IA.

“Os professores desempenham um papel fundamental na integração da educação em IA na sala de aula STEM, mas é muito novo para eles, tanto do ponto de vista tecnológico como pedagógico”, diz Bai. “Queremos capacitar os professores com ferramentas fáceis de usar para que possam criar atividades de aprendizagem mais autênticas que integrem dados em suas salas de aula, quer estejam ensinando ciências exatas ou ciências sociais.”

Para ajudar os alunos do ensino fundamental e médio a entender como a IA os está afetando, Bai e seus alunos também desenvolveram um jogo de realidade aumentada. O jogo usa flores polinizadoras de abelhas como uma analogia para sistemas de recomendação alimentados por IA, ilustrando como funciona o processo de seleção de preferências. Chamado BeeTrap, o jogo mostra como a escolha de polinizar certos tipos de flores pode reduzir a biodiversidade geral das flores no ambiente.

“BeeTrap explica o mecanismo que torna as recomendações mais ou menos relevantes e diversas para uma pessoa”, diz Bai. “O objetivo é ajudar as crianças a perceberem o valor da informação e como as coisas estão sendo recomendadas seletivamente às pessoas com base nas escolhas anteriores que fizeram e em outras informações pessoais”.

Bai diz que isto é especialmente importante para grupos marginalizados, que podem ser afetados por preconceitos inerentes aos sistemas de IA relacionados com raça, etnia, género e outros fatores. Bai apresentou o jogo BeeTrap a estudantes em vários acampamentos de verão, incluindo o programa pré-universitário Upward Bound do David T. Kearns Center da Universidade e o Freedom Scholars Learning Center na cidade de Rochester.

A equipe também está criando representações mais tangíveis da IA. Seu grupo criou o OptiDot, um dispositivo óptico impresso em 3D que mostra como a IA pode sugerir diferentes escolhas alimentares com base na sua preferência por lanches doces ou salgados ou opções gordurosas ou saudáveis.

Em última análise, Bai acredita que será necessária uma abordagem multifacetada para ajudar os alunos a aproveitar o poder da IA, mas ela está entusiasmada em desenvolver ferramentas que possam ajudá-los a chegar lá.

“Há muito mais trabalho a ser feito para melhorar as experiências de aprendizagem e tornar a IA acessível e compreensível para os alunos”, diz Bai. “Estamos felizes em desempenhar um papel ajudando a fazer isso acontecer.”