Areaperta 3 giugno 2021 - Piccoli lettori crescono

Piccoli lettori crescono: Un tablet per comprendere le strategie di lettura dei bambini.
Tra le nostre “capacità cognitive” la lettura è certamente una delle più “abilitanti”. Saper leggere e comprendere un testo è alla base del rendimento scolastico, di uno sviluppo intellettuale armonico, della nostra stessa capacità di interagire socialmente e di realizzarci professionalmente. Al tempo stesso, leggere è tuttavia un’attività complessa, che richiede sforzo e applicazione e che può presentare difficoltà inattese, più spesso di quanto si possa immaginare. Soprattutto nella sua fase di sviluppo.
Proprio per questo la scuola dedica tantissimo tempo e molti sforzi a far crescere i suoi piccoli lettori, aiutandoli a superare le difficoltà quotidiane. Per aiutare la scuola in questo compito, nel Comphys Lab (www.comphyslab.it), presso l’Istituto di Linguistica Computazionale del CNR di Pisa, abbiamo creato uno strumento che unisce la potenza della “nuvola informatica” e l’efficacia della tecnologia portatile con i più recenti progressi dell’Intelligenza Artificiale e del Trattamento Automatico del Linguaggio.
Ne è nato ReadLet (www.readlet.it), un “semplice” tablet in grado di monitorare un piccolo lettore all’opera, in classe o a casa, per aiutarlo a progredire nel suo percorso di sviluppo, suonando un campanello d’allarme quando necessario.
I RELATORI
Vito Pirrelli : Dirigente di ricerca presso l’Istituto di Linguistica Computazionale del CNR di Pisa, dove coordina il laboratorio di Fisiologia della Comunicazione.
Dedica la sua attività di ricerca allo studio di aspetti fondamentali dell’architettura e fisiologia della lingua, al crocevia tra linguistica cognitiva, psicolinguistica, neuroscienze e scienze dell’informazione, contribuendo allo sviluppo di reti neurali auto-organizzanti per la simulazione dei processi di elaborazione e acquisizione lessicale.
Attualmente coordina il progetto ReadLet (2019-2023), finalizzato alla validazione di un dispositivo tablet che consente di monitorare automaticamente lo sviluppo delle capacità di lettura dei bambini della scuola primaria.
E’ condirettore delle riviste Lingue e Linguaggio (il Mulino) e The Mental Lexicon (Benjamins).
Dal 2018 è co-docente di “Psicolinguistica Computazionale” per il corso di Laurea Specialistica in Informatica Umanistica dell’Università di Pisa.
Claudia Marzi : Primo Ricercatore presso l’Istituto di Linguistica Computazionale del CNR.
Nella sua attività coniuga competenze linguistico-computazionali, modelli della linguistica teorica ed evidenze psico-cognitive e neuro-cognitive della comunicazione verbale, con l’obiettivo di investigare il rapporto tra processi e compiti specifici dell’elaborazione linguistica e funzioni cognitive aspecifiche.
Con l’uso di mappe neurali ricorrenti auto-organizzanti, la sua ricerca si focalizza sulla comprensione e modellizzazione del lessico mentale e dell'apprendimento e accesso lessicali, attraverso lo studio dei fattori che governano i processi di percezione, organizzazione, produzione di parole di una lingua e le interazioni dinamiche tra questi fattori. In una prospettiva usage-based, l’analisi con robusti strumenti quantitativi delle dinamiche di memorizzazione ed elaborazione lessicali di diverse lingue (italiano, tedesco, inglese, spagnolo, francese, russo, arabo, greco) si focalizza sulla complessità morfologica e la percezione della struttura morfologica individuando le dinamiche di percezione della similarità e competizione alla base della competenza morfologica del parlante.
Dal 2018 è co-docente di “Psicolinguistica Computazionale” per il corso di Laurea Magistrale in Informatica Umanistica dell’Università di Pisa.
Marcello Ferro : Ricercatore presso l'Istituto di Linguistica Computazionale del CNR di Pisa.
Le aree scientifiche di suo interesse includono l'intelligenza artificiale per la robotica biomimetica, le neuroscienze computazionali, le reti neurali artificiali, le interfacce di rilevamento e attuazione, la biometria, l'analisi dei dati e l'elaborazione dei segnali. Le sue competenze informatiche includono architetture software e programmazione parallela con esperienza in diversi sistemi operativi, linguaggi di programmazione e ambienti di sviluppo.
Dal 2009 lavora presso l'Istituto di Linguistica Computazionale del CNR dove è coinvolto nello studio di modelli linguistici nell’ambito di compiti di lettura, segmentazione di parole nella lingua parlata ed interpretazione di parole composte focalizzandosi sullo sviluppo di modelli neuro-computazionali per la memorizzazione e categorizzazione di serie temporali di stimoli linguistici.
Dal 2019 è coinvolto nel progetto ReadLet (PRIN 2017), nel cui ambito svolge attività di ricerca e sviluppo e si occupa modelli della lettura e analisi del parlato.
Dal 2018 è come co-docente di “Psicolinguistica Computazionale” per il Corso di Laurea Magistrale in Informatica Umanistica dell’Università di Pisa.