O iRead4Skills é um sistema inteligente de acesso aberto que avalia a complexidade de textos.
Auxilia profissionais de formação e produção de conteúdos na criação ou adaptação de textos com o nível de complexidade adequado e também pode ser utilizado para avaliar e sugerir leituras de acordo com
o nível de literacia da pessoa.
A complexidade do texto é medida com base em diversas características textuais e não reflete o valor ou a qualidade literária do conteúdo.
O sistema analisa apenas textos. Não foi concebido para classificar ou avaliar indivíduos.
Línguas suportadas: espanhol, francês e português
Visão Geral
O sistema iRead4Skills foi desenvolvido para apoiar e motivar indivíduos com baixos níveis de literacia a
melhorar as suas competências de leitura, ajudando-os a selecionar materiais de leitura que lhes interessem, facilitando assim o seu acesso à informação e à cultura.
O sistema foi concebido em estreita cooperação com adultos com baixa literacia e profissionais de Educação e Formação de Adultos. Analisa a complexidade dos textos automaticamente através de aprendizagem automática supervisionada, com base num conjunto de textos cuidadosamente selecionados e classificados manualmente por especialistas em três níveis de complexidade especificamente adaptados ao público-alvo. O desenvolvimento das ferramentas foi apoiado por métodos de avaliação e validação por parte dos utilizadores finais, e complementado pela validação de especialistas e profissionais de formação com experiência no trabalho com adultos com baixa literacia, garantindo a consistência em todo o processo.
A análise fornecida pelo sistema iRead4Skills é transparente e consistente. Considera várias dimensões e características de complexidade, apresentadas na interface, que contribuem coletivamente para a avaliação global de um texto. Estes indicadores multidimensionais não devem ser interpretados isoladamente ou utilizados como base única para análise, uma vez que a avaliação da complexidade é inerentemente subjetiva e pode ser percecionada de forma diferente por pessoas diferentes. A complexidade do texto é medida exclusivamente através de características linguísticas e não reflete o valor ou a qualidade literária do conteúdo. Livros e outros textos mais longos podem variar em complexidade ao longo de diferentes secções.
Sendo um sistema automatizado, as ferramentas iRead4Skills produzem resultados sistemáticos e
consistentes. No entanto, embora o sistema forneça resultados fiáveis, estes não estão isentos de erro ou
subjetividade e devem ser interpretados como indicadores informados e não como medidas absolutas.
As sugestões do sistema para a adaptação de textos têm em conta os múltiplos aspetos que determinam conjuntamente a complexidade textual. Estas sugestões podem ajudar os utilizadores a ajustar um texto a
um nível alvo específico, mas outras estratégias de revisão são igualmente válidas. Os utilizadores mantêm
o controlo total sobre a forma como o texto é editado e podem aceitar ou rejeitar as sugestões a qualquer
momento.
Nenhum texto é armazenado durante o processo: todos os textos ou imagens de texto são descartados
após a análise.
O sistema iRead4Skills destina-se a ajudar profissionais de educação e formação a selecionar materiais de leitura relevantes para adultos com baixa literacia e a motivar e capacitar os indivíduos para melhorar as suas competências de leitura e aceder à informação e à cultura. Não concorre com a oferta de editoras.
Pelo contrário, fornece um sistema de classificação estruturada de obras com base na complexidade dos
textos, apoiando a descoberta de leituras, a confiança da população leitora e o desenvolvimento da literacia. Na prática, isto contribui para o alargamento do público leitor, em particular entre adultos com competências de leitura emergentes ou intermédias, ampliando assim o potencial mercado dos livros, em vez de o diminuir. Pode também auxiliar profissionais de produção de conteúdos a criar e adaptar conteúdos para públicos com baixa literacia e a garantir que a informação é acessível a um público amplo.
