Sistema automatizzato di analisi del discorso per aule di scienze

Un nuovo sistema automatizzato di analisi del discorso (ADAS) classifica congiuntamente gli interventi di insegnanti e studenti in base al Tipo di Intervento e alla Componente di Ragionamento, utilizzando il framework CDAT. Per gestire il grave squilibrio delle etichette, il sistema impiega un ripartizionamento stratificato, l'aumento sintetico dei dati basato su LLM per le classi minoritarie e un classificatore RoBERTa-base con doppia testa di probing. Una baseline zero-shot con GPT-5.4 ha raggiunto punteggi macro-F1 di 0,467 su UT e 0,476 su RC, stabilendo limiti superiori per approcci basati solo su prompt e motivando il fine-tuning. Il sistema mira a ridurre la codifica manuale del discorso in aula su larga scala, consentendo una comprensione più approfondita della costruzione della conoscenza e un miglioramento delle pratiche didattiche.