Abstract
Framework distribuito assistito da IA per task psicolinguistici multimodali
Questa presentazione introduce TaskLet, un framework basato su Moodle per la gestione di task psicolinguistici multimodali su dispositivi desktop e mobili. Il sistema consente l’organizzazione degli esperimenti attraverso una gestione centralizzata di utenti, campagne e configurazioni dei task, supportando la raccolta scalabile di dati in contesti di ricerca ed educativi. Un esempio significativo è ReadLet, un task per la valutazione multimodale della lettura basato su dati di interazione come il tracciamento del dito e il parlato. La presentazione illustrerà come TaskLet supporti l’integrazione di task eterogenei e la raccolta di dati strutturati su popolazioni diverse. Verrà inoltre discusso come tali dati possano sostenere futuri sviluppi nella valutazione cognitiva e dell’alfabetizzazione basata sull’intelligenza artificiale.
Presentazioni
- DOCUMENTO
Video
Bio
Ikram Massaoudi is a first-year PhD student (41st cycle) in the National Doctorate in Artificial Intelligence at Università Campus Bio-Medico di Roma and a research fellow at the Institute of Computational Linguistics “A. Zampolli” (CNR-ILC) in Pisa. Her research focuses on Development of an Intelligent Platform for the Assessment and Enhancement of Early Literacy Precursors in Preschool and Early School-Aged Children. She is currently working on TaskLet, a scalable framework for the management of multimodal psycholinguistic tasks, with applications in reading assessment and early literacy research.
Abstract
AI-assisted distributed framework for multimodal psycholinguistic tasks
This presentation introduces TaskLet, a Moodle-based framework for managing multimodal psycholinguistic tasks across desktop and mobile devices. The system enables the organisation of experiments through the centralised management of users, campaigns, and task configurations, supporting scalable data collection in both research and educational contexts. A key example is ReadLet, a task for multimodal reading assessment based on interaction data such as finger tracking and speech. The presentation will illustrate how TaskLet supports the integration of heterogeneous tasks and the collection of structured data across diverse populations. It will also discuss how such data can support future developments in AI-driven cognitive and literacy assessment.
Attribution 4.0 International