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)

Area tematica

Scienze umane e sociali, patrimonio culturale

Area progettuale

Struttura responsabile del progetto di ricerca

Istituto di linguistica computazionale "Antonio Zampolli" (ILC)

Responsabile di progetto

VITO PIRRELLI
Telefono: 0503152851
E-mail: 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.

Obiettivi

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.

Data inizio attività

29/12/2019

Parole chiave

Lettura, Apprendimento linguistico, Disturbi Specifici dell'Apprendimento

Ultimo aggiornamento: 03/08/2025