قارئ

كيف يسمع «قارئ»

مكونات الذكاء الاصطناعي (إفصاح)

• التعرّف على الأصوات: نموذج wav2vec2 لكشف أخطاء النطق من مبادرة Iqra'Eval (رخصة Apache-2.0)، مدرّب على قراءة الفصحى بأداة s3prl.
• المتوقع الصوتي: MSA Phonetiser، نفس أداة إعداد بيانات تدريب النموذج.
• المطابقة والحكم ورصد التأتأة: محرك أصلي طُوّر لهذا المشروع.
• خطة التدخل: Claude من Anthropic عبر واجهته البرمجية.

الأساس العلمي

• فرضية العجز الصوتي في عسر القراءة، وخصوصية الإملاء العربي (تشابه الحروف بالنقاط، ودور التشكيل في القراءة المبكرة).
• مقياس «جودة النطق» Goodness of Pronunciation المعتمد في أبحاث تقييم النطق بالحاسوب.
• تصنيف عدم الطلاقة المعتمد في أبحاث التأتأة: التكرار الجزئي، تكرار الكلمة أحادية المقطع، المط، الانحباس (Stuttering-Like Disfluencies)، وقياسها لكل ١٠٠ مقطع.
• طلاقة القراءة الجهرية بعدد الكلمات الصحيحة في الدقيقة.

حدود حالية نعمل عليها

• النموذج مدرّب على أصوات كبار؛ الخطوة التالية ضبطه على أصوات أطفال بموافقات رسمية، وتأكيدات المعلم داخل النظام تبني هذه البيانات.
• رصد الانحباس الصامت يعتمد على الصمت داخل الكلمة، وقد يلتبس بالتهجئة البطيئة المقصودة.

الخصوصية

التسجيل يُرسل للتحليل ثم يُحذف من الخادم فوراً ولا يُخزن. الجلسات تُحفظ على جهازك فقط. خطة الذكاء الاصطناعي تستلم الأخطاء والنص فقط دون اسم الطفل أو صوته.