Banca de DEFESA: LUCAS PEREIRA BRANCO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : LUCAS PEREIRA BRANCO
DATA : 24/06/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Plataforma Online Google Meet
TÍTULO:

DIAGNÓSTICO DA DISLEXIA: UMA ABORDAGEM POR REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

PALAVRAS-CHAVES:

Dislexia; Psicometria; Diagnóstico; Redes Neurais Artificiais; Inteligência Artificial.

 

PÁGINAS: 91
RESUMO:

A dislexia é um transtorno do neurodesenvolvimento que afeta o processo de aquisição da leitura e se caracteriza como um padrão de dificuldades na precisão na leitura de palavras; na fluência e na compreensão da leitura. A perspectiva contemporânea entende a dislexia como um transtorno de natureza multifatorial, isso significa que esta é causada por diversos fatores, sejam ambientais, neurocognitivos ou pela interação entre eles. As influências neurocognitivas no quadro são diversas e envolvem déficits em habilidades linguísticas; processos de percepção; memória de trabalho e funções executivas. A identificação desses fatores e, de como eles atuam, auxilia não apenas na elaboração de estratégias de intervenção, mas também na identificação de pessoas que estejam em eventual risco de apresentarem problemas relacionados à leitura. Esse projeto se propõe a verificar um modelo preditivo do diagnóstico de dislexia em pessoas de ambos os sexos, com idade entre sete e dezessete anos. Por meio da linguagem de programação R, será construída uma rede neural artificial de retropropagação, uma complexa técnica estatística e computacional de deep learning, que pode ser definida como um modelo de inteligência artificial. As variáveis independentes serão provenientes de um instrumento online gamificado, contando com 32 exercícios linguísticos. A variável dependente é o diagnóstico de dislexia (sim ou não). A pertinência da abordagem metodológica se dá em função das redes neurais artificiais não terem problemas de multicolinearidade e analisarem relações de predição, também, de uma perspectiva não linear. Após a construção, espera-se que a rede seja capaz de gerar conclusões muito precisas sobre como cada variável independente é responsável por predizer o diagnóstico de dislexia e, além disso, será capaz de realizar generalizações para novos dados, auxiliando a prática clínica de fonoaudiólogos e psicólogos e profissionais que atuam com avaliação de linguagem escrita.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - BRUNO FIGUEIREDO DAMÁSIO
Presidente - 2143029 - CINTIA ALVES SALGADO AZONI
Externo à Instituição - RICARDO FRANCO DE LIMA - USF