AI skapar texter för personer med lässvårigheter

Forskningsprojektet TextAD vid Linköpings universitet vill bättre förstå olika typer av lässvårigheter. Utifrån den kunskapen ska man sedan ta fram digitala verktyg som automatiskt anpassar texter till olika personers behov.

Flicka läser ebok. Flicka läser en e-bok.

För en stor grupp i samhället är läsning något svårt och de kan vara i behov av särskilt anpassade texter. Den här gruppen är mycket varierad. Vad som vållar problem i läsningen skiljer sig mellan olika individer. Personer med dyslexi har till exempel helt andra svårigheter än de med intellektuell funktionsnedsättning.

Åsa Elwér, universitetslektor vid Institutionen för beteendevetenskap och lärande, Arne Jönsson, professor vid Institutionen för datavetenskap, och Evelina Rennes, doktorand vid samma institution, har precis påbörjat forskningsprojektet TextAD (Text Adaptation for Increased Reading Comprehension) där ett av målen är att bättre förstå vad i texten som vållar problem för olika läsare.

I projektet kommer de att undersöka hur tre grupper, elever med dyslexi, elever med intellektuell funktionsnedsättning och typiska läsare i åldern 13–17 år, förstår faktatexter. Inom forskningen om lässvårigheter beskriver man traditionellt läsarna utifrån deras kognitiva förmågor. Man talar om att de har dåligt arbetsminne, dålig avkodningsförmåga och så vidare.

– Forskningen fokuserar traditionellt inte på mötet med texten. Men hur bra man förstår en text beror på vilken typ av text det är. Istället för att skapa en förenklad text för alla, anser vi att det som behövs är olika typer av texter för olika typer av individer, förklarar Åsa Elwér.

Anpassning istället för förenkling

I TextAD talar man om ”adaptation”, alltså textanpassning, istället för textförenkling. – Att förenkla texter är en del av det vi gör, men vi vill också göra andra typer av anpassningar, säger Evelina Rennes. För att utvecklaläsförmågan bör en text ligga på en nivå där läsaren måste anstränga sig, samtidigt som den inte får vara för svår. Att idag ta fram förenklade texter kan vara både svårt och tidskrävande. I skolan finns ofta inte texter som är anpassade till elevernas läsförmåga. TextAD vill automatiskt kunna skapa anpassade texter. Arne Jönsson har varit med att ta fram digitala verktyg som automatiskt sammanfattar och förenklar texter. Nu ska han och de andra i projektet, utifrån kunskaper om textförståelse, förändra och förbättra verktygen så att de automatiskt anpassar texter till den komplexitetsnivå personer med olika lässvårigheter klarar av att förstå.

–På Institutionen för datavetenskap har vi forskat i mer än 10 år om textanpassning och textkomplexitetsmätning.  Begreppet ”textanpassning” är något vi lanserat här. Tanken är att med våra textanpassningsverktyg ska man kunna skruva på texten så att den får den komplexitet som passar elevens nivå, säger Arne Jönsson.

 

Forskarna Arne Jönsson, Åsa Elwér och Evelina RennesForskarna Arne Jönsson, Åsa Elwér och Evelina Rennes Foto Magnus Johansson

Anpassar med hjälp av AI

Verktygen utnyttjar maskininlärning, en form av artificiell intelligens, när de skapar de anpassade texterna.

–  Vi använder den teknik inom AI som är förhärskande i dag. Det handlar om att översätta ord och meningar till vektorer. Det här bygger på något som kallas den distributiva hypotesen, att man förstår ett ord utifrån dess grannar,  förklarar Arne Jönsson.

Textanpassningsverktyget går igenom en mycket stor mängd text, flera miljoner meningar på standardsvenska och förenklad svenska, och kan på så sätt, ”lära sig” hur texter tidigare förenklats av människor.

–   När man går igenom textmassan kommer man att upptäcka att, till exempel, ordet ”hund” finns i samma typ av meningar som ordet ”labrador”. ”Mannen gick ut med sin hund.”, ”Mannen rastade sin labrador”. Har vi tillräckligt många meningar kommer man se att de här meningarna ligger ganska nära varandra och troligen har liknande betydelse, förklarar Evelina Rennes.

Ett viktigt moment när man anpassar en text är att skapa en sammanfattning. En sådan skapas på ett liknande sätt som när man identifierar ett ords betydelse, men verktyget tittar istället på vilka meningar som bäst motsvarar hela texten.

"Framtiden är bekymmersam"

Även med AI-tekniken kan det vara svårt att skapa texter med flyt. Att förenkla en text för mycket kan också göra att det viktiga försvinner. Evelina Rennes ger ett exempel:

– Vi hade en text som, efter att den förenklats till en mening, löd "Framtiden är bekymmersam". Det kanske var korrekt, men det var inte det resultatet vi ville ha.

Att enkelt kunna framställa anpassade texter kommer bidra till att personer med lässvårigheter både får hjälp att utveckla sin läsförmåga och får större möjlighet att ta del av information.

– De med läs- och skrivsvårigheter lyssnar idag väldigt mycket på texter. Men det finns situationer då de måste läsa och därför behöver de jobba med sin läsning. De med intellektuell funktionsnedsättning jobbar mycket med bilder, men ibland behöver de läsa. Jag tror också att gruppen med typiskt utvecklade elever inte är jättebra på att läsa. Idag är det få som läser mycket. Kanske är det så att förenklade texter är bra för dem med, säger Åsa Elwér.

KontaktVisa/dölj innehåll

Läs mer om TexatADVisa/dölj innehåll

Senaste nytt från LiUVisa/dölj innehåll