FAU-Projekt KIMALAYA zur Analyse von Bildern erhält 179.000 Euro Förderung

Objektive Schuleingangsuntersuchungen dank Künstlicher Intelligenz

Vor Eintritt in die erste Klasse werden Kinder im Rahmen der Schuleingangsuntersuchung auf ihre körperliche, geistige und sozial-emotionale Entwicklung hin untersucht. So sollen einer zu frühen Einschulung vorgebeugt und mögliche Bedürfnisse rechtzeitig erkannt werden. Einige Bestandteile dieser Untersuchung können jedoch vom subjektiven Blickwinkel der Prüfer/-innen abhängen. Ein neues Analyseverfahren von Prof. Dr. Andreas Kist, Professur für Artificial Intelligence in Communication Disorders an der FAU, soll dank Künstlicher Intelligenz (KI) mehr Objektivität und Konsistenz schaffen. Das Projekt erhält dafür eine Förderung vom Bayerischen Staatsministerium für Gesundheit, Pflege und Prävention (StMGP).

Die Schuleingangsuntersuchung prüft angehende Erstklässlerinnen und Erstklässler auf eine Vielzahl ihrer Eigenschaften, darunter Seh- und Hörvermögen, Körpergröße sowie -gewicht und auch die Motorik. Die numerischen Ergebnisse sind leicht vergleichbar und eindeutig. Auch die Beurteilung von Sprachentwicklung und Wortschatz erlaubt nicht allzu viel Interpretationsspielraum – entweder es besteht bereits ein bestimmter Umfang an Vokabular oder noch nicht.

Anders ist es beispielsweise bei der Analyse sozial-emotionaler Kompetenzen, welche aufzeigen, wie sich Kinder im sozialen Umfeld verhalten und wie sie mit ihren Emotionen umgehen. Hier können Erwartungshaltungen und Erfahrungen der Prüfer/-innen das Ergebnis mitunter stark färben: Was eine Person zum Beispiel als schüchtern erachtet, gilt bei der nächsten eventuell als ruhig.

Kinderzeichnungen standardisiert erfassen

Mehr Objektivität könnte bald das StMGP-geförderte Forschungsprojekt von Prof. Kist bringen. KIMALAYA, Kurztitel für „KI-basierte Analyse von gemalten Bildern im Rahmen der Schuleingangsuntersuchung“, untersucht den Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Prüfung zukünftiger Grundschülerinnen und Grundschüler. Im Zentrum des Projekts stehen die standardisierte Erkennung und systematische Analyse von Kinderzeichnungen.

Gemalte Bilder von Kindern spiegeln Kreativität, kognitive Fähigkeiten und die Persönlichkeit wider. Besonders wenn die verbale Kompetenz noch nicht so stark ausgereift ist beziehungsweise der standardisierte Test nicht zur Situation passt, können die Zeichnungen wertvolle Einsichten geben.

Dabei kommt es ebenso vor, dass die Zeichnungen desselben Kindes sich untereinander nicht sehr ähneln, selbst wenn die Vorgaben einheitlich bleiben. Die KI soll in der Lage sein diese Variationen entsprechend zu berücksichtigen.

KI-Analyse von analogen Vorlagen

Für die Analyse setzt Prof. Kist auf analoge Zeichnungen auf Papier. Im Gegensatz zu Apps oder anderen digitalen Zeichenprogrammen bietet das Malen mit Stift auf Papier neben seiner leichten Zugänglichkeit mehrere Vorteile: Kinder können ihre motorischen Fähigkeiten unter Beweis stellen, sie zeigen zudem wie es um die Koordination von Hand und Augen steht und es gibt keine technischen Hürden oder Verzögerungen. „Digitalisierung heißt in diesem Fall nicht, dass die Kinder alles am Computer oder Tablet erledigen müssen, sondern dass die Ergebnisse digital festgehalten werden“, so Prof. Kist.

Zukünftiger Meilenstein: KIMALAYA auf dem Smartphone

Um diese Digitalisierung zu ermöglichen, ist ein Kernaspekt des KIMALAYA-Projekts die Durchführung der KI-basierte Analyse auf dem Smartphone der Prüfenden. Prof. Kist ist sich dabei bewusst, dass dies mit Herausforderungen verbunden ist: „Es ist das Eine, robuste und sehr genaue KI-Lösungen zu schaffen, die auf leistungsfähigen Computern laufen“, sagt der KI-Experte. „Diese Methoden für ein Smartphone zu optimieren, ohne dass wir große Verluste in der Güte der KI erleiden, ist eine ganz andere Anforderung.“

KIMALAYA startet Anfang 2024

Im Rahmen von KIMALAYA bringt Prof. Andreas Kist nun seit Januar 2024 einem KI-gestützten Analyseprogramm zunächst bei, gemalte Bilder auf Indikatoren wie Geometrie, Mengenverhältnisse oder die Darstellung menschlicher Anatomie hin zu untersuchen. Das System soll anschließend in eine Smartphone-App integriert werden, um so vor Ort zum Einsatz zu kommen.

Via Ampelsystem soll die KIMALAYA-App ihre Einschätzung zum Entwicklungsniveau des jeweiligen Kindes in diesem Bereich anzeigen. Das Projekt läuft für 19 Monate, in denen Prof. Kist durch eine Förderung in Höhe von 179.000 Euro des StMGPs Unterstützung findet. Das Projekt ist eingebettet im FAU-Department Artificial Intelligence for Biomedical Engineering (AIBE), das maßgeblich von der High-Tech-Agenda Bayern unterstützt wird.

Weitere Informationen:

Prof. Dr. Andreas Kist
Professur für Artificial Intelligence in Communication Disorders
andreas.kist@fau.de