Resumo

CUEVAS VALENCIA, René Edmundo  e  SALGADO MARTINEZ, Gabriel Alejandro. Aplicativo Móvel Baseado em Aprendizado Profundo para a Inclusão Educacional de Pessoas Surdas: Reconhecimento e Tradução da Língua Mexicana de Sinais. RIDE. Rev. Iberoam. Investig. Desarro. Educ [online]. 2025, vol.16, n.31, e934.  Epub 17-Set-2025. ISSN 2007-7467.  https://doi.org/10.23913/ride.v16i31.2538.

A inclusão educacional é um direito fundamental que visa garantir o acesso à educação para todas as pessoas, incluindo aquelas com deficiência auditiva. No entanto, a comunicação entre surdos e ouvintes continua sendo uma barreira em ambientes educacionais. Este estudo apresenta o desenvolvimento de um aplicativo móvel baseado em algoritmos de Deep Learning para o reconhecimento e a tradução da Língua Mexicana de Sinais (LSM) para o espanhol, com o objetivo de aprimorar a interação em sala de aula e contribuir para a inclusão educacional. A biblioteca MediaPipe foi utilizada para a detecção de mãos, e os modelos de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Redes Neurais Recorrentes (LSTM) foram treinados no TensorFlow Lite para a classificação de sinais. O aplicativo permite a identificação de sinais fixos e móveis, alcançando uma precisão de mais de 90% em condições controladas. Os resultados sugerem que a tecnologia de deep learning pode ser uma ferramenta valiosa para aprimorar a comunicação em ambientes educacionais, permitindo a interação em tempo real sem a necessidade de conexão à internet. No entanto, foram identificados desafios na precisão do reconhecimento de sinais em ambientes com pouca luz e na detecção de movimentos rápidos. Trabalhos futuros sugerem a otimização do modelo para reconhecer expressões mais complexas e integrá-lo a plataformas digitais de aprendizagem para ampliar seu impacto na educação inclusiva.

Palavras-chave : aprendizagem profunda; inclusão educacional; inteligência artificial; Língua Mexicana de Sinais; tecnologia móvel.

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