Mahasiswa pascasarjana Universitas Rochester Yifan Li (kiri) dan mahasiswa sarjana Weniao Gao '26 menguji Tabletop Interactive Recreation System (TIPS), yang menggunakan augmented actuality dan kecerdasan buatan untuk membantu orang tua mempelajari Bahasa Isyarat Amerika sambil berkomunikasi dengan mereka yang tunarungu dan tunarungu. -anak-anak yang mendengar. (DHH) anak-anak. Kredit: Foto oleh College of Rochester / J. Adam Fenster
Dapatkah alat berbasis AI membantu memperkaya perkembangan dan pembelajaran anak-anak?
Pertanyaan tersebut merupakan inti dari serangkaian proyek penelitian yang dipimpin oleh Jen Bai, asisten profesor ilmu komputer di Universitas Rochester dan Anggota Keluarga Biggar dalam Ilmu Information di Institut Ilmu Information Goergen. Mulai dari alat yang membantu anak-anak tunarungu dan anak-anak yang mengalami gangguan pendengaran (DHH) mempelajari Bahasa Isyarat Amerika (ASL) hingga permainan interaktif yang mengungkap pembelajaran mesin, Bai bertujuan untuk membantu anak-anak mendapatkan manfaat dari AI dan memahami pengaruhnya terhadap mereka.
Bai, seorang pakar interaksi manusia-komputer, percaya bahwa terlepas dari semua kekhawatiran dan keraguan seputar kecerdasan buatan, teknologi ini memiliki potensi yang sangat besar untuk kebaikan. Ia percaya bahwa anak-anak secara khusus dipersiapkan untuk mendapatkan manfaat.
“Selama bertahun-tahun, saya melihat anak-anak tertarik setiap kali kami memperkenalkan teknologi sebagai sarana percakapan,” kata Bai. “Saya merasa ini akan menjadi peluang yang terlewatkan jika kita tidak mempersiapkan generasi berikutnya untuk belajar lebih banyak tentang AI sehingga mereka merasa diberdayakan untuk menggunakan teknologi tersebut dan mendapat informasi tentang isu-isu etika yang melingkupinya.”
Jen Bye, seorang pakar interaksi manusia-komputer, percaya bahwa teknologi seperti kecerdasan buatan memiliki potensi yang sangat besar untuk menghasilkan kebaikan — dan anak-anak sangat siap untuk memanfaatkannya. Kredit: Foto oleh College of Rochester / J. Adam Fenster Mengurangi kekurangan bahasa pada anak-anak tunarungu dan sulit mendengar
Dalam salah satu pengalaman awal Baia di Universitas, dia bertemu dengan seorang kolaborator utama yang membawanya ke arah penelitian baru. Pada sarapan orientasi fakultas yang baru, dia kebetulan duduk di sebelah Wyatt Corridor, seorang peneliti tunarungu dan asisten profesor di Departemen Pelayanan Kesehatan Masyarakat di Pusat Medis Universitas Rochester. Keduanya terikat karena kesamaan minat dalam perkembangan dan pembelajaran masa kanak-kanak.
Corridor menjelaskan beberapa tantangan unik yang dihadapi anak-anak tunarungu dan gangguan pendengaran dalam perkembangan kognitif dan sosial. Lebih dari 90% anak DHH dilahirkan dari orang tua yang bisa mendengar, dan sering kali orang tua tunarungu yang pertama kali ditemui adalah bayinya sendiri.
Dalam perkembangan awal manusia, terdapat periode neurokritis dalam pemerolehan bahasa—kira-kira lima tahun pertama kehidupan seorang anak—yang mana anak-anak perlu memperoleh dasar-dasar bahasa pertama. Memiliki orang tua yang tidak mengetahui bahasa isyarat dan keterbatasan teknologi seperti implan koklea dan alat bantu dengar meningkatkan risiko anak-anak penderita DHH akan mengalami hasil perkembangan negatif terkait dengan kekurangan bahasa.
“Saya belajar banyak dari Dr. Hall tentang konsep kekurangan bahasa ini dan menjadi terpesona dengan gagasan bagaimana teknologi dapat berperan dalam membuat hidup lebih mudah,” kata Bai. “Saya ingin mengeksplorasi bagaimana memfasilitasi ikatan yang sangat intim ini sejak hari pertama antara orang tua dan anak-anak mereka.”
“Kami ingin memberdayakan guru dengan alat yang mudah digunakan sehingga mereka dapat menciptakan aktivitas pembelajaran yang lebih autentik yang mengintegrasikan data ke dalam kelas mereka,” kata ilmuwan komputer Rochester, Jen Bai. Kredit: Foto oleh College of Rochester / J. Adam Fenster
Bai dan Corridor mulai berkolaborasi dalam sebuah proyek yang disebut Tabletop Interactive Play System (TIPS) untuk membantu orang tua mempelajari ASL di lingkungan alami. Sistem ini menggunakan kamera dan mikrofon untuk mengamati interaksi orang tua-anak, kemudian menggunakan proyektor untuk menampilkan video tanda-tanda relevan yang diambil oleh kecerdasan buatan dari beberapa perpustakaan ASL.
Selain versi desktop, Bai telah mengembangkan versi untuk pill, jam tangan pintar, dan kacamata pintar bersama tim mahasiswa sarjana dan pascasarjana dengan latar belakang ilmu komputer, ilmu information, dan ilmu saraf. Dia juga berkolaborasi dengan rekan program sarjana Rochester Bridges hingga PhD dan peneliti lain dari komunitas tunarungu, seperti Athena Willis, Rochester Postdoctoral Partnership Fellow di Departemen Neuroscience Universitas.
Dilaporkan sebagai rumah bagi populasi DHH per kapita terbesar di negara ini, Rochester menghadirkan lingkungan yang kaya dan unik untuk penelitian teknologi bantuan bagi komunitas tunarungu. Corridor mengatakan kesediaan Bai untuk belajar dan berkolaborasi dengan komunitas tuna rungu telah membantu meningkatkan efektivitas alat ini.
“Kami sering melihat orang-orang yang bisa mendengar, para peneliti pendengaran terlibat dalam hal-hal yang berhubungan dengan penyandang tunarungu, mereka mempelajari sesuatu yang menarik tentang orang-orang tunarungu dan mereka ingin memanfaatkan hal tersebut untuk pekerjaan mereka.” Bahkan dengan niat terbaik sekalipun, hal itu bisa menjadi buruk dengan sangat cepat. jika mereka tidak berinteraksi dengan penyandang tunarungu dan komunitas sama sekali atau dengan cara yang benar,” kata Corridor.
“Pengalaman saya dengan Dr. Bai, bagaimanapun, dia benar-benar memulai dengan baik dan terus bekerja dengan saya dengan cara yang sangat positif, jadi ini merupakan kemitraan yang hebat sejak awal.”
Asisten peneliti Ji Zhang menyesuaikan OptiDot. Ketika dipasangkan dengan augmented actuality, perangkat optik cetak 3D ini dirancang untuk membantu anak-anak memahami bagaimana kecerdasan buatan digunakan untuk membuat preferensi. Kredit: Foto oleh College of Rochester / J. Adam Fenster Mengungkap Pembelajaran Mesin
Ketika kecerdasan buatan memberikan lebih banyak rekomendasi kepada anak-anak tentang buku yang mereka baca, acara yang mereka tonton, atau mainan yang mereka beli, Bai ingin memberikan kesempatan belajar sehingga anak-anak dapat menggunakan teknologi dan memahami cara kerjanya sehingga tidak lagi menjadi sebuah “kotak hitam”. ” Dia menerima penghargaan bergengsi Fakultas Pengembangan Karir Dini (CAREER) dari Nationwide Science Basis atas pengembangan teknologi yang membantu siswa Ok-12 mengungkap pembelajaran mesin, yang merupakan aspek integral dari pendekatan kecerdasan buatan saat ini.
Bekerja sama dengan peneliti dari Departemen Ilmu Komputer, termasuk Profesor Albert Arend Hopeman Jiebo Luo, dan dari Warner Faculty of Training—termasuk Profesor Frederica Warner Raffaella Borasi, Affiliate Professor Michael Daley, dan Affiliate Professor April Luehmann—timnya mengembangkan alat visualisasi yang membantu siswa Ok–12 dan guru mereka menggunakan pembelajaran mesin untuk memahami information dan mengejar penemuan ilmiah, meskipun mereka tidak memiliki keterampilan pemrograman.
Bai menguji coba alat net yang dikembangkan timnya, GroupIt, dengan guru Ok-12 untuk melihat bagaimana alat tersebut dapat membantu generasi berikutnya memahami huge information. Dia mengatakan bekerja sama dengan guru adalah kuncinya karena mereka berada di garis depan dalam membantu anak-anak memahami kecerdasan buatan.
“Guru memainkan peran yang sangat penting dalam mengintegrasikan pendidikan AI ke dalam kelas STEM, namun hal ini sangat baru bagi mereka baik secara teknologi maupun pedagogi,” kata Bai. “Kami ingin memberdayakan guru dengan alat yang mudah digunakan sehingga mereka dapat menciptakan aktivitas pembelajaran yang lebih autentik yang mengintegrasikan data ke dalam kelas mereka, baik saat mereka mengajar ilmu pengetahuan alam atau ilmu sosial.”
Untuk membantu siswa Ok–12 memahami pengaruh kecerdasan buatan terhadap mereka, Bai dan siswanya juga mengembangkan permainan augmented actuality. Permainan ini menggunakan bunga yang diserbuki lebah sebagai analogi untuk sistem rekomendasi berbasis AI, yang menggambarkan cara kerja proses pemilihan preferensi. Disebut BeeTrap, permainan ini menunjukkan bagaimana pilihan untuk menyerbuki jenis bunga tertentu dapat mengurangi keanekaragaman hayati bunga secara keseluruhan di suatu lingkungan.
“BeeTrap menjelaskan mekanisme yang membuat rekomendasi menjadi lebih atau kurang relevan dan beragam bagi seseorang,” kata Bai. “Tujuannya adalah untuk membantu anak-anak memahami nilai informasi dan bagaimana berbagai hal direkomendasikan secara selektif kepada orang-orang berdasarkan pilihan sebelumnya yang telah mereka buat dan informasi pribadi lainnya.”
Bai mengatakan hal ini sangat penting bagi kelompok marginal, yang mungkin terkena dampak bias yang melekat dalam sistem AI terkait ras, etnis, gender, dan faktor lainnya. Bai memperkenalkan permainan BeeTrap kepada siswa di berbagai perkemahan musim panas, termasuk program pra-perguruan tinggi di Upward Sure Heart of David T. Universitas Kearns dan Freedom Students Studying Heart di kota Rochester.
Recreation On: Sebuah adegan dari recreation augmented actuality BeeTrap, yang dikembangkan oleh Bai dan murid-muridnya. Kredit: Universitas Rochester
Tim ini juga menciptakan representasi AI yang lebih nyata. Kelompoknya menciptakan OptiDot, perangkat optik cetak 3D yang menunjukkan bagaimana AI dapat menyarankan pilihan makanan berbeda berdasarkan preferensi Anda terhadap camilan manis atau asin, atau pilihan berlemak atau sehat.
Pada akhirnya, Bai berpikir diperlukan pendekatan multifaset untuk membantu siswa memanfaatkan kekuatan AI, namun dia bersemangat untuk mengembangkan alat yang dapat membantu mereka mencapai tujuan tersebut.
“Masih banyak pekerjaan yang harus dilakukan untuk meningkatkan pengalaman belajar dan menjadikan AI dapat diakses dan dikaitkan dengan siswa,” kata Bai. “Kami senang bisa berperan dalam membantu mewujudkan hal itu.”
Disediakan oleh Universitas Rochester
Kutipan: Menggunakan Kecerdasan Buatan untuk Memajukan Perkembangan dan Pembelajaran Anak (2024, 15 November) Diakses tanggal 15 November 2024, dari https://medicalkpress.com/nevs/2024-11-ai-advance-child.html
Dokumen ini memiliki hak cipta. Kecuali untuk transaksi wajar untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.
