PRIN 2017 - 2017W8HFRX - Vito Pirrelli - ReadLet: Reading to understand. An ICT-driven, large-scale investigation of early grade children's reading strategies. (DUS.AD016.098)
Thematic area
Social sciences and humanities, cultural heritage
Project area
Cognizione naturale e artificiale: comunicazione, linguaggio, etica (DUS.AD016)Structure responsible for the research project
Institute of computational linguistics "Antonio Zampolli" (ILC)
Project manager
VITO PIRRELLI
Phone number: 0503152851
Email: vito.pirrelli@ilc.cnr.it
Abstract
Una migliore comprensione di come i bambini imparano a leggere e comprendere un breve testo, e di quali fattori possano ostacolare questo processo rappresenta un importante prerequisito per il miglioramento del livello di istruzione, di qualificazione professionale e di coesione sociale di un'intera comunità. Readlet si pone l'obiettivo di utilizzare e validare tecnologie ICT portatili e il cloud computing per raccogliere, strutturare, integrare e analizzare ingenti flussi multimediali di dati, relativi a sedute di lettura svolte durante le normali attività scolastiche. Il progetto metterà a disposizione basi di dati accessibili on-line, raccolte e classificate trasversalmente e longitudinalmente in maniera automatica, unitamente ad analisi quantitative dei dati raccolti e a simulazioni computazionali dei processi di sviluppo delle capacità di lettura. Questo materiale, insieme agli strumenti per la sua raccolta, strutturazione e classificazione, verrà fornito con l'obiettivo di dotare clinici e professionisti della formazione di strumenti di ausilio alla valutazione, al monitoraggio e al potenziamento dell'efficienza di lettura nella scuola primaria.
Goals
Obiettivo 1: Sviluppo di una infrastruttura hardware e software per la raccolta e la classificazione di dati multimediali relativi a sedute di lettura (sia ad alta voce che in modalità silente) nel corso delle normali attività scolastiche di allievi della scuola primaria. L'infrastruttura consentirà al bambino di leggere una pagina di testo avvalendosi di un tablet, e di rispondere ad alcune domande relative al contenuto del testo. I dati relativi ai tempi di lettura, alla qualità della decodifica (ad alta voce) e alla correttezza delle risposte sono raccolti, memorizzati localmente e inviati a un server per la loro elaborazione in remoto mediante servizi di cloud computing. I dati sono aggregati ed elaborati per essere messi a disposizione di clinici e professionisti della formazione per la valutazione di tendenze generali e di profili personalizzati.
Obiettivo 2: Sviluppo di modelli statistici e simulazioni computazionali dei dati raccolti, per l'analisi dei processi evolutivi della lettura e dei fattori che ne condizionano l'apprendimento.
Start date of activity
29/12/2019
Keywords
Lettura, Apprendimento linguistico, Disturbi Specifici dell'Apprendimento
Last update: 24/04/2024