This commit is contained in:
Daniel Hládek 2026-10-22 11:22:25 +02:00
parent 68f020c2cc
commit 9f9f1bf91f
2 changed files with 123 additions and 5 deletions

View File

@ -18,16 +18,14 @@ Wiki stránka pre spoluprácu na záverečných prácach.
## Predmety ## Predmety
- [Diplomové práce 2026](https://zp.kemt.fei.tuke.sk/taxonomy?name=category&val=dp2026) - [Diplomové práce 2027](https://zp.kemt.fei.tuke.sk/taxonomy?name=category&val=dp2027)
- [Bakalárske práce 2026](https://zp.kemt.fei.tuke.sk/taxonomy?name=category&val=bp2026) - [Bakalárske projekty 2027](https://zp.kemt.fei.tuke.sk/taxonomy?name=category&val=bp2027)
## Bežiace projekty
- [Spracovanie súdnych dát](/topics/legal)
## Ukončené projekty ## Ukončené projekty
- [Spracovanie súdnych dát](/topics/legal)
- [Dialógový systém](/topics/chatbot) - [Dialógový systém](/topics/chatbot)
- Rozpoznávanie nenávistnej reči (Hate Speech Detection) - Rozpoznávanie nenávistnej reči (Hate Speech Detection)
- [Hate Speech Project Page](/topics/hatespeech) - [Hate Speech Project Page](/topics/hatespeech)
@ -46,6 +44,11 @@ Wiki stránka pre spoluprácu na záverečných prácach.
## Uzavreté predmety ## Uzavreté predmety
## Predmety
- [Diplomové práce 2026](https://zp.kemt.fei.tuke.sk/taxonomy?name=category&val=dp2026)
- [Bakalárske práce 2026](https://zp.kemt.fei.tuke.sk/taxonomy?name=category&val=bp2026)
## 2025 ## 2025
- [Diplomové práce 2025](https://zp.kemt.fei.tuke.sk/taxonomy?name=category&val=dp2025) - [Diplomové práce 2025](https://zp.kemt.fei.tuke.sk/taxonomy?name=category&val=dp2025)

View File

@ -0,0 +1,115 @@
---
title: Analyzátor písomných prác
published: true
---
# Analyzátor písomných prác
Projekt Živé IT 2026-2027
Ľudia:
- Sofia Sedláková
- Samuel Prokop
- Adrián Nguyen Quogoc
- Matúš Farbár
Z firmy:
- Viktória Barátová, Indícia n.o. - v oblasti vzdelávania, Projekt Kľúče k slovenčine.
- Michal Tornay, VŠVU, Typolab - písmo
Zdroje:
- https://git.kpi.fei.tuke.sk/sp171ny/analyzator-pisomnych-prac
- https://drive.google.com/drive/folders/11eZP-jnBA1gLZOgBbc0CENzStDxFlXoF
- Naša zhrnujúca koncepcia písania: https://docs.google.com/document/d/1TNHjqe7zs-LuOXIRockMaO4MmddTw2_5zjKSR2REeXc/edit
- Skeny pracovných listov: https://drive.google.com/drive/folders/1B5aA1aLBmfnLOHXXIRWvVNHcmYHcnKaa
Cieľ
Navrhnúť a vytvoriť prototyp AI nástroja, ktorý analyzuje naskenované pracovné listy žiakov z písania a pomáha nášmu tímu vidieť, kde deti potrebujú podporu a kde treba upraviť zadania. V prvom kroku slúži nástroj na vývoj metodiky. V druhom kroku bude pre pedagóga identifikovať individuálne potreby detí.
Očakávaný výstup na konci
- funkčný prototyp s možnosťou rozšírenia,
- ukážka práce na reálnych dátach, Dáta spracúvame anonymizovane, s ohľadom na súkromie žiakov a škôl.
- export dát,
- odporúčania pre ďalší rozvoj.
- Úzky a realistický rozsah : radšej menej vecí spoľahlivo než všetko naraz.
- Výsledky majú byť jednoduché a zrozumiteľné aj pre učiteľa bez technických znalostí.
S čím budete pracovať
- naskenované pracovné listy žiakov z pilotovania (1. a 2. ročník),
- stručný popis cieľov jednotlivých úloh,
- odborné a teoretické podklady k písaniu,
- ukážky kategórií chýb a pozorovaní z pilotu, prípadne poznámky tímu.
Sledovať budeme tieto prúdy
- pilot prvých ročníkov 2025/26,
- pilot prvých ročníkov 2026/27,
- pilot druhých ročníkov 2026/27.
Tri roviny
1. Technická podoba písma – aká je predloha, ako ju deti reálne píšu, kde vznikajú odchýlky a ak sa dá, prečo. Pri odchýlkach rozlíšiť, či ide o problém s tvarom, ktorý treba upraviť v predlohe, alebo o individuálnu ťažkosť dieťaťa, ktorá môže byť prediktorom oslabenia či poruchy a treba na ňu upozorniť (napr. zámena smeru chvostíka pri písmenách ako l a j).
2. Funkčnosť pracovných listov – či repetitívne listy upevňujú schopnosť čitateľne písať, a ak nie, kde to klesá; či a kde nerepetitívne listy vedú k tvorivému písaniu. Pri odchýlkach rozlíšiť, či ide o problém s tvarom, ktorý treba upraviť v predlohe, alebo o individuálnu ťažkosť dieťaťa, ktorá môže byť prediktorom oslabenia či poruchy a treba na ňu upozorniť
3. Plnenie písomných zadaní – aké slová a vety deti píšu, kvalitatívne aj kvantitatívne. Pri odchýlkach rozlíšiť, či ide o problém s tvarom, ktorý treba upraviť v predlohe, alebo o individuálnu ťažkosť dieťaťa, ktorá môže byť prediktorom oslabenia či poruchy a treba na ňu upozorniť (DLD).
Čo má nástroj vedieť
1. Spracovať naskenovaný pracovný list.
2. Priradiť výstup k typu úlohy a k tomu, čo sa v nej sleduje.
3. Porovnať cieľ úlohy s tým, čo dieťa napísalo.
4. Rozpoznať technické chyby v písme, opakujúce sa slabé miesta a neporozumenie zadaniu.
5. Pripraviť stručné zhrnutie a odporúčanie pre tím, ako upraviť zadanie, aby ho deti zvládli a rozvíjalo potrebné zručnosti.
6. Pripraviť indikátory pre pedagóga a odporúčaný postup v individuálnych potrebách deti.
Stretnutie 22.10. 2026
(Farbár, Prokop, Sedláková, Barátová, Tornay, Hládek)
- Aké sú technické možnosti?
- Aké sú potreby pedagógov?
- Aké sú akceptovateľné odchýlky od normy?
Otáča dieťa písmená? Toto je dôležité
Technický postup riešenia:
1. Predspracovanie - uvedenie do "spracovateľnej podoby"
1. Segementácia - kde sú záujmové oblasti? Identifikácia riadkov a jednotlivých písmen.
1. Klasifikácia - čo vieme zistiť zo záujmových oblastí?. Porovnanie písmen so vzormi. Aké to je písmeno? Ako veľmi sa podobá na svoj vzor? Podobá sa na nagetívy vzor?
1. Postspracovanie - celkový záver zo spracovania
Úlohy:
- Urobiť rešerš dostupných nástrojov pre segmentáciu a klasifikáciu
- Anotovať možné varianty písma
Možné nástroje:
Toolkity:
- https://github.com/raphael-baena/DTLR
- https://github.com/mittagessen/kraken
- https://doc.teklia.com/pylaia/
- https://github.com/DCGM/pero-ocr
- https://github.com/UB-Mannheim/escriptorium
Modely:
- https://huggingface.co/collections/davanstrien/ocr-on-the-hub
- https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL - Multimodálny model.
- https://huggingface.co/microsoft/trocr-base-handwritten - Vie pracovať s jedným riadkom
- https://huggingface.co/datalab-to/indra-ocr
- https://github.com/studio-dots-ai/dots.ocr
- https://github.com/baidu/Unlimited-OCR