Banca de DEFESA: GUSTAVO OLIVEIRA TOMAZ

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GUSTAVO OLIVEIRA TOMAZ
DATA : 12/10/2026
HORA: 09:00
LOCAL: Via plataforma Conferência Web.
TÍTULO:

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ANÁLISE DO AMBIENTE LINGUÍSTICO INFANTIL: revisão de escopo e validação preliminar do Sistema ECO em crianças com deficiência auditiva

PALAVRAS-CHAVES:

linguagem infantil; perda auditiva; inteligência artificial; processamento de linguagem natural; software.

PÁGINAS: 99
RESUMO:

O ambiente linguístico na primeira infância exerce papel central no desenvolvimento da linguagem, especialmente em crianças com deficiência auditiva, e sua caracterização em contextos naturais tem sido ampliada pelo uso de inteligência artificial (IA) e métodos computacionais automatizados. Esta dissertação teve como objetivo investigar a aplicação dessas tecnologias na avaliação do ambiente linguístico infantil e realizar a validação preliminar de um sistema de baixo custo desenvolvido para o português brasileiro, o Sistema ECO, em interações de crianças com deficiência auditiva. O primeiro artigo consistiu em uma revisão de escopo conduzida segundo o Joanna Briggs Institute e reportada conforme o PRISMA-ScR, com protocolo registrado na Open Science Framework. Foram identificados 3.862 registros; após a remoção de 1.540 duplicatas, 2.322 foram triados por título e resumo, 306 seguiram para leitura na íntegra, 39 textos completos não foram recuperados e 242 fontes de evidência foram incluídas. As publicações concentraram-se a partir de 2018 (76,9%), com predomínio de estudos 

realizados somente nos Estados Unidos (54,1%), em inglês (47,9%) e exclusivamente no domicílio (45,5%), frequentemente com gravações de dia inteiro e gravadores vestíveis. O LENA foi utilizado em 81,8% das fontes, enquanto alternativas incluíram diarização, reconhecimento automático de fala, processamento de linguagem natural e classificadores de fala dirigida à criança. Apenas 44,2% dos estudos relataram desempenho contra um padrão humano no próprio estudo, e somente dois (0,8%) envolveram o português brasileiro. Entre as condições clínicas, predominaram a deficiência auditiva (16,1%) e o transtorno do espectro autista ou risco de autismo (8,3%). O segundo artigo foi um estudo metodológico piloto de concordância entre métodos de medida, com 10 crianças com deficiência auditiva sensorioneural bilateral, de 2 a 12 anos, em 11 vídeos de interação com seus cuidadores. O Sistema ECO, que integra reconhecimento automático de fala pelo Whisper e categorização lexical pelo spaCy, foi comparado à transcrição manual em ELAN sob três condições de captação de áudio. Na condição com microfone semiprofissional, a concordância foi alta para total de palavras (0,946), substantivos (0,918), verbos (0,889) e adjetivos (0,937); nas demais condições, o reduzido número de observações produziu estimativas imprecisas, com maior discrepância para verbos. Em conjunto, os estudos demonstram que a avaliação automatizada do ambiente linguístico infantil ainda se apoia predominantemente em uma ferramenta comercial desenvolvida para o inglês americano e que as evidências para o português brasileiro permanecem incipientes. Nesse contexto, o Sistema ECO mostrou-se uma alternativa viável e de baixo custo, com concordância adequada em boas condições de captação, embora estudos com amostras maiores, múltiplos transcritores e gravações domiciliares sejam necessários para consolidar sua validade.

MEMBROS DA BANCA:
Externa à Instituição - ADRIANE LIMA MORTARI MORET - USP
Interna - 2321749 - ANA MANHANI CACERES
Presidente - 1717611 - JOSELI SOARES BRAZOROTTO