Percepção e Aceitação de Ferramentas Digitais de Apoio ao Reconhecimento de Texto Manuscrito Cursivo
Resumo:
O Reconhecimento de Texto Manuscrito (HTR) constitui atualmente uma das áreas mais ativas de pesquisa na interface entre linguística computacional, inteligência artificial e visão computacional. O desempenho dos modelos de HTR depende diretamente da disponibilidade de bases de dados suficientemente amplas e representativas da diversidade presente na escrita manuscrita. A construção dessas bases, entretanto, representa um desafio significativo. A obtenção, transcrição e validação de manuscritos cursivos demandam tempo, recursos humanos e procedimentos capazes de garantir qualidade e diversidade dos dados coletados. Neste trabalho, são investigadas ferramentas digitais de apoio ao HTR cursivo, cuja interação com os usuários é avaliada a partir de uma abordagem inspirada nos princípios do crowdsourcing e na lógica do reCAPTCHA. A pesquisa parte da premissa de que atividades realizadas no contexto da alfabetização podem ser utilizadas como mecanismo de interação e, futuramente, contribuir para a geração colaborativa de dados relacionados ao treinamento de modelos de HTR cursivo. A metodologia adotada seguiu uma abordagem incremental e investigativa. Inicialmente, realizou-se um estudo exploratório com a ferramenta Tesseract OCR, cujo resultado evidenciou as limitações das abordagens convencionais de reconhecimento óptico aplicadas à escrita manuscrita em letra bastão, reforçando a necessidade de estratégias alternativas. Em seguida, foi conduzida uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) para identificar lacunas científicas e fundamentar a proposição das ferramentas. Para investigar a interação e a aceitação das ferramentas, foram desenvolvidos dois artefatos. Inicialmente, o protótipo do App textit{Manu}, que incorpora uma atividade de transcrição de palavras manuscritas cursivas e princípios de gamificação, e, posteriormente, o ambiente imersivo textit{Sala 360A}, que representa a evolução da proposta ao incorporar recursos de Realidade Virtual (RV). A avaliação dos artefatos foi realizada com professores e educadores da Educação Básica (participantes avaliadores) por questões de ética, utilizando os métodos textit{System Usability Scale} (SUS) e textit{Technology Acceptance Model} (TAM), além de entrevistas. Conclui-se que as ferramentas apresentaram avaliação positiva pelos professores educadores, que demonstraram uma percepção favorável quanto à interação, à usabilidade e à aceitação das propostas como ferramentas digitais de apoio ao HTR cursivo.
Abstract:
Handwritten Text Recognition (HTR) currently constitutes one of the most active research areas at the intersection of computational linguistics, artificial intelligence, and computer vision. The performance of HTR models directly depends on the availability of sufficiently large datasets that represent the diversity of handwritten text. Building these datasets, however, poses a significant challenge. Obtaining, transcribing, and validating cursive manuscripts require time, human resources, and procedures capable of ensuring the quality and diversity of the collected data. In this work, digital support tools for cursive HTR are investigated, whose interaction with users is evaluated based on an approach inspired by crowdsourcing principles and reCAPTCHA logic. The research stems from the premise that activities carried out in the context of literacy education can serve as an interaction mechanism and, in the future, contribute to the collaborative generation of data related to training cursive HTR models. The methodology followed an incremental and exploratory approach. Initially, an exploratory study was conducted using the Tesseract OCR tool, whose results highlighted the limitations of conventional optical recognition approaches applied to block-letter handwriting, reinforcing the need for alternative strategies. Subsequently, a Systematic Literature Review (SLR) was conducted to identify scientific gaps and ground the proposed tools. To investigate user interaction and acceptance, two artifacts were developed: first, the Manu App prototype, which incorporates a cursive word transcription activity and gamification principles; and later, the Sala 360A immersive environment, representing the evolution of the proposal by incorporating Virtual Reality (VR) resources. The evaluation of the artifacts was carried out with Basic Education teachers and educators (as participant evaluators) due to ethical considerations, using the System Usability Scale (SUS) and the Technology Acceptance Model (TAM), as well as interviews. It is concluded that the tools received positive evaluations from the teachers and educators, who demonstrated a favorable perception regarding interaction, usability, and acceptance of the proposals as support tools for cursive HTR.
Banca examinadora:
Prof. José Viterbo Filho, UFF – Presidente
Profa. Aura Conci, UFF
Profa. Daniela Gorski Trevisan, UFF
Prof. Cristiano Maciel, UFMT