- Investigación Médica
Los científicos que usan el aprendizaje automático (un tipo de inteligencia artificial) con datos de cientos de niños que luchan en la escuela, identificaron grupos de dificultades de aprendizaje que no coincidían con el diagnóstico previo que se les había dado a los niños.
Los científicos usan la IA para desarrollar mejores predicciones de por qué los niños luchan en la escuelaLos investigadores de la Unidad de Cognición y Ciencias del Cerebro del Consejo de Investigación Médica (MRC) de la Universidad de Cambridge afirman que esto refuerza la necesidad de que los niños reciban evaluaciones detalladas de sus habilidades cognitivas para identificar el mejor tipo de apoyo.
El estudio, publicado en Developmental Science, reclutó a 550 niños que fueron derivados a una clínica, el Centro de Atención, Aprendizaje y Memoria, porque estaban teniendo problemas en la escuela.
Los científicos dicen que gran parte de la investigación previa sobre las dificultades de aprendizaje se ha centrado en los niños que ya recibieron un diagnóstico particular, como el trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH), un trastorno del espectro autista o la dislexia. Al incluir a los niños con todas las dificultades independientemente del diagnóstico, este estudio captó mejor el rango de dificultades dentro de las categorías de diagnóstico y se superponen entre sí.
El Dr. Duncan Astle de la Unidad de Cognición y Ciencias del Cerebro de la Universidad de Cambridge, que dirigió el estudio, dijo: “Recibir un diagnóstico es un hito importante para los padres y niños con dificultades de aprendizaje, que reconoce las dificultades del niño y les ayuda a acceder al soporte Pero los padres y profesionales que trabajan con estos niños todos los días ven que las etiquetas claras no reflejan sus dificultades individuales, por ejemplo, el TDAH de un niño a menudo no es como el TDAH de otro niño.
Leer ahora > Un nuevo estudio general podría ayudar a explicar por qué te enfermas cuando vuelas“Nuestro estudio es el primero de su tipo en aplicar el aprendizaje automático a un amplio espectro de cientos de estudiantes con dificultades”.
El equipo hizo esto proporcionando al algoritmo de la computadora muchos datos de pruebas cognitivas de cada niño, incluyendo medidas de habilidades para escuchar, razonamiento espacial, resolución de problemas, vocabulario y memoria. Con base en estos datos, el algoritmo sugirió que los niños encajan mejor en cuatro grupos de dificultades.
Estos grupos se alinearon estrechamente con otros datos sobre los niños, como los informes de los padres sobre sus dificultades de comunicación, y datos educativos sobre lectura y matemática. Pero no hubo correspondencia con sus diagnósticos previos. Para verificar si estas agrupaciones correspondían a diferencias biológicas, los grupos se compararon con escáneres cerebrales de IRM de 184 de los niños. Las agrupaciones reflejaron patrones en la conectividad dentro de partes de los cerebros de los niños, lo que sugiere que el aprendizaje automático identificó diferencias que en parte reflejan la biología subyacente.
Dos de los cuatro grupos identificados fueron: dificultades con las habilidades de la memoria de trabajo y dificultades para procesar los sonidos en palabras.
Las dificultades con la memoria de trabajo (la retención y manipulación de información a corto plazo) se han relacionado con la lucha con las matemáticas y con tareas como las siguientes listas. Las dificultades en el procesamiento de los sonidos en palabras, llamadas habilidades fonológicas, se ha relacionado con la lucha con la lectura.
Leer ahora > Un estudio muestra que la inteligencia artificial puede proporcionar un diagnóstico de nivel especializado en el ámbito de la atención primariaEl Dr. Astle dijo: “Investigaciones pasadas que seleccionan niños con habilidades de lectura deficientes han mostrado un vínculo estrecho entre la lucha con la lectura y los problemas con el procesamiento de sonidos en palabras. Pero al observar a niños con una amplia gama de dificultades encontramos inesperadamente que muchos niños con dificultades al procesar sonidos en palabras, no solo tienen problemas para leer, también tienen problemas con las matemáticas.
“Como investigadores que estudian las dificultades de aprendizaje, tenemos que ir más allá de la etiqueta de diagnóstico y esperamos que este estudio ayude a desarrollar mejores intervenciones que se dirijan más específicamente a las dificultades cognitivas individuales de los niños”.
El Dr. Joni Holmes, de la Unidad de Cognición y Ciencias del Cerebro de MRC de la Universidad de Cambridge, autor principal del estudio, dijo: “Nuestro trabajo sugiere que los niños que encuentran los mismos temas difíciles podrían estar luchando por razones muy diferentes, lo que implicaciones importantes para seleccionar intervenciones apropiadas”.
Los otros dos grupos identificados fueron: niños con dificultades cognitivas amplias en muchas áreas y niños con resultados típicos de pruebas cognitivas para su edad. Los investigadores notaron que los niños en la agrupación que tenían resultados de pruebas cognitivas que eran típicos para su edad pueden haber tenido otras dificultades que afectaban su escolaridad, como las dificultades de comportamiento, que no se habían incluido en el aprendizaje automático.
Leer ahora > Ansiedad en Occidente: ¿está en aumento?La Dra. Joanna Latimer, Jefa de Neurociencias y Salud Mental en el MRC, dijo: “Estos son hallazgos interesantes en las primeras etapas que comienzan a investigar cómo podemos aplicar nuevas tecnologías, como el aprendizaje automático, para comprender mejor la función cerebral. investigación sobre el papel de las redes complejas en el cerebro para ayudar a desarrollar mejores formas de apoyar a los niños con dificultades de aprendizaje”.
Fuente:
Materiales proporcionados por Medical Research Council.
Referencia:
Duncan E. Astle, Joe Bathelt, Joni Holmes. Reasignación de los perfiles cognitivos y neuronales de los niños que luchan en la escuela . Developmental Science , 2018; e12747 DOI: 10.1111 / desc.12747
Cite esta página:
Consejo de Investigación Médica. “Los científicos usan la inteligencia artificial para desarrollar mejores predicciones de por qué los niños luchan en la escuela”. Consultas de Salud, 1 de octubre de 2018. <https://www.saludconsultas.com/los-cientificos-usan-la-ia-para-desarrollar-mejores-predicciones-de-por-que-los-ninos-luchan-en-la-escuela/122085>.
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