Aproximadamente 36 millones de personas tienen ceguera, incluido 1 millón de niños. Además, 216 millones de personas experimentan discapacidad visual de moderada a grave. Sin embargo, la educación STEM ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas se basa en imágenes tridimensionales para la educación. La mayoríade estas imágenes es inaccesible para los estudiantes con ceguera. Un estudio innovador de Bryan Shaw, Ph.D., profesor de química y bioquímica en la Universidad de Baylor, tiene como objetivo hacer que la ciencia sea más accesible para las personas ciegas o con discapacidad visual a través de pequeños dulcescomo modelos.
El estudio dirigido por Baylor, publicado el 28 de mayo en la revista avances científicos, utiliza modelos de gelatina a escala milimétrica, similares a los ositos de goma, para mejorar la visualización de moléculas de proteínas mediante estereognosis oral o visualización de formas en 3D a través de la lengua y los labios. El objetivo del estudio era crear imágenes táctiles más pequeñas y prácticasmodelos de imágenes en 3D que representan moléculas de proteína. Las moléculas de proteína se seleccionaron porque sus estructuras son algunas de las imágenes en 3D más numerosas, complejas y de alta resolución presentadas a lo largo de la educación STEM.
"Tu lengua es tu mejor sensor táctil, aproximadamente el doble de sensible que la punta de los dedos, pero también es un hidrostato, similar al brazo de un pulpo. Puede moverse en ranuras que tus dedos no tocarán, pero nadierealmente usa la lengua o los labios en el aprendizaje táctil. Pensamos en hacer modelos 3D muy pequeños y de alta resolución y visualizarlos con la boca ", dijo Shaw.
El estudio incluyó a 396 participantes en total: 31 estudiantes de cuarto y quinto grado, así como 365 estudiantes universitarios. Se evaluaron la boca, las manos y la vista para identificar estructuras específicas. A todos los estudiantes se les vendaron los ojos durante la prueba del modelo táctil oral y manual.
A cada participante se le dieron tres minutos para evaluar o visualizar la estructura de una proteína de estudio con las yemas de los dedos, seguido de un minuto con una proteína de prueba. Después de los cuatro minutos, se les preguntó si la proteína de prueba era la misma o un modelo diferenteque la proteína del estudio inicial. Todo el proceso se repitió usando la boca para discernir la forma en lugar de los dedos.
Los estudiantes reconocieron estructuras oralmente con una precisión del 85.59%, similar al reconocimiento visual usando animación por computadora. Las pruebas involucraron modelos idénticos de gelatina comestible y modelos impresos en 3D no comestibles. Los modelos de gelatina se identificaron correctamente a tasas comparables a los modelos no comestibles
"Puedes visualizar las formas de estos pequeños objetos con tanta precisión con la boca como con la vista. Eso fue realmente sorprendente", dijo Shaw.
Los modelos, que se pueden usar para estudiantes con o sin discapacidad visual, ofrecen una manera conveniente, portátil y de bajo costo de hacer que las imágenes en 3D sean más accesibles. Los métodos del estudio no se limitan a modelos moleculares de estructuras de proteínas -La visualización oral se puede hacer con cualquier modelo 3D, dijo Shaw.
Además, aunque los modelos de gelatina fueron los únicos modelos comestibles probados, el equipo de Shaw creó modelos de alta resolución a partir de otros materiales comestibles, incluidos el caramelo y el chocolate. Ciertas características de la superficie de los modelos, como un patrón de proteínas de carga superficial positiva y negativa, podríanrepresentarse utilizando diferentes patrones de sabor en el modelo.
"Esta metodología podría aplicarse a imágenes y modelos de cualquier cosa, como células, orgánulos, superficies 3D en matemáticas o piezas de arte en 3D, cualquier representación 3D. No se limita a STEM, sino que también es útil para las humanidades", dijo Katelyn.Baumer, candidato a doctorado y autor principal del estudio.
El laboratorio de Shaw ve la visualización oral a través de pequeños modelos como una adición beneficiosa a las herramientas de aprendizaje multisensorial disponibles para los estudiantes, particularmente aquellos con necesidades visuales extraordinarias. Los modelos como los de este estudio pueden hacer que STEM sea más accesible para los estudiantes con ceguera o discapacidad visual.
"Los estudiantes con ceguera son excluidos sistemáticamente de la química y de gran parte de STEM. Solo mire alrededor de nuestros laboratorios y podrá ver por qué: hay Braille en el botón del elevador hasta el laboratorio y Braille en la puerta del laboratorio. Eso esdonde termina la accesibilidad. Baylor es el lugar perfecto para comenzar a hacer que STEM sea más accesible. Baylor podría convertirse en un oasis para que las personas con discapacidades aprendan STEM ", dijo Shaw.
Shaw no es nuevo en la investigación de alto perfil relacionada con la discapacidad visual. Ha recibido reconocimiento por su trabajo en la aplicación White Eye Detector. Shaw y Greg Hamerly, Ph.D., profesor asociado de ciencias de la computación en Baylor, construyeronla aplicación móvil que sirve como herramienta para que los padres detecten enfermedades oculares pediátricas. La inspiración de Shaw para la aplicación surgió después de que a su hijo, Noah, le diagnosticaran retinoblastoma a los cuatro meses de edad.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Baylor . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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