Aprender um novo idioma é um desafio que muitos enfrentam, especialmente quando se trata da habilidade de leitura. Mesmo após dominar os fundamentos da gramática e do vocabulário, o processo de reconhecimento e compreensão visual das palavras pode ser lento e complexo, o que frustra algumas pessoas.
No entanto, um estudo recente realizado pelos pesquisadores Benjamin Gagl e Klara Gregorová sugere que é possível treinar o cérebro para ler com mais eficiência em um novo idioma, utilizando um modelo computacional que simula processos cerebrais importantes. Vamos entender?
O processo de leitura no cérebro
Para compreender a visão desses pesquisadores, é importante entender como a leitura funciona no cérebro.
Quando os olhos encontram uma palavra, a informação visual é enviada para uma região específica do cérebro chamada córtex occipito-temporal ventral esquerdo (lvOT). Essa área, também conhecida como a área visual da forma de palavras, é responsável pelo reconhecimento e categorização das palavras.
O lvOT atua como um “porteiro”, decidindo rapidamente se uma sequência de letras é uma palavra real digna de processamento adicional ou uma confusão sem sentido que pode ser ignorada. Esse processo, chamado de “categorização lexical”, é chave para uma leitura eficiente.
O Modelo de Categorização Lexical (LCM)
Gagl e Gregorová desenvolveram um modelo computacional chamado Modelo de Categorização Lexical (LCM), publicado na revista Science of Learning, que simula como o lvOT toma essas decisões de palavras/não-palavras. Esse modelo assume que o lvOT avalia a “semelhança de palavra” de uma sequência de letras com base na similaridade com todas as palavras conhecidas pelo leitor.
Os pesquisadores recrutaram 76 alunos de língua alemã e os submeteram a um treinamento de decisões rápidas de palavras/não palavras com base no LCM. Ou seja, durante as sessões de treino, os participantes foram expostos a uma série de sequências de letras e tiveram que decidir rapidamente se cada sequência era uma palavra real ou não.
Após apenas três sessões de treinamento, a maioria dos participantes apresentou melhorias significativas na velocidade geral de leitura, conforme avaliado por um teste padronizado.
Além disso, os participantes que mostraram as maiores reduções na incerteza para itens difíceis de categorizar na tarefa de treinamento também apresentaram os maiores aumentos na velocidade de leitura.
Previsão de benefícios do treinamento
Os pesquisadores utilizaram um algoritmo de aprendizado de máquina para prever quem se beneficiaria mais do treinamento em categorização lexical.
Esse algoritmo foi alimentado com dados do desempenho inicial de cada participante, incluindo velocidade de leitura inicial e parâmetros-chave do LCM. O algoritmo conseguiu prever com sucesso as melhorias na velocidade de leitura dos participantes.
Essa pesquisa sugere que o treinamento baseado em modelos cognitivos, como o LCM, pode ser uma vantagem para os alunos de línguas, que muitas vezes enfrentam dificuldades com a leitura lenta. Além disso, há potenciais aplicações para indivíduos com dificuldades de leitura, como aqueles com dislexia do desenvolvimento.
No entanto, os pesquisadores reconhecem que há trabalho a ser feito para refinar e validar essa solução. Testes adicionais em amostras independentes e a integração do treinamento em categorização lexical com outras abordagens educacionais são necessários para confirmar a eficácia dessa intervenção.
Em todo caso, podemos dizer que se trata de uma grande descoberta que vale a pena ser testada, não é mesmo?
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