Onderwijswetenschappers van de Universiteit Antwerpen werken binnen het Europese EYE-TEACH-project aan een digitale tool die leerkrachten moet helpen om leesproblemen bij leerlingen nauwkeuriger in kaart te brengen. Het project combineert oogtrackingtechnologie met artificiële intelligentie om tijdens het lezen vast te stellen waar leerlingen vertragen, afhaken of fouten maken.
Uit verschillende onderzoeken blijkt dat de leesvaardigheid van kinderen en jongeren onder druk staat. Leerkrachten signaleren die achteruitgang in de klas, maar ervaren tegelijk dat het moeilijk is om exact te bepalen waar individuele leerlingen vastlopen. Leesproblemen verschillen sterk per leerling en per onderwijsniveau, wat gerichte ondersteuning complex maakt in een klascontext.
Volgens dr. Siem Buseyne, onderzoeker bij de Onderzoeksgroep Edubron, lopen jongere leerlingen vaak tegen een beperkte woordenschat aan of vragen ze minder snel hulp, terwijl leerlingen in het secundair onderwijs geregeld te snel en oppervlakkig lezen. Daarnaast verschilt de aard van leesmoeilijkheden ook sterk van kind tot kind, wat het overzicht voor leerkrachten bemoeilijkt.
Het EYE-TEACH-project vertrekt vanuit het idee dat oogbewegingen tijdens het lezen directe informatie geven over het leesproces. Door leerlingen teksten te laten lezen op een computerscherm en hun blikgedrag te registreren, verzamelt de tool gegevens die vervolgens door een AI-systeem worden geanalyseerd. Die analyse vertaalt ruwe oogtrackingdata naar begrijpelijke signalen voor leerkrachten, zoals passages waar meerdere leerlingen blijven hangen of woorden die herhaaldelijk problemen veroorzaken. Zulke patronen kunnen wijzen op individuele leesmoeilijkheden of op lesmateriaal dat niet goed aansluit bij het niveau van de klas.
De onderzoekers maken daarbij gebruik van recentere vormen van oogtracking, die minder gespecialiseerde apparatuur vereisen en in sommige gevallen via een standaard webcam kunnen functioneren. Die evolutie moet de technologie toegankelijker maken voor gebruik in een onderwijsomgeving.
Hoewel de tool nog in ontwikkeling is, zien de betrokken onderzoekers uiteenlopende toepassingen. Leerkrachten zouden zicht kunnen krijgen op de leesvoortgang van individuele leerlingen, kunnen nagaan wie een tekst al heeft verwerkt en wie niet, en beter begrijpen welke specifieke obstakels zich voordoen tijdens het lezen. In bepaalde scenario’s zou het systeem ook ondersteunende ingrepen kunnen voorstellen, zoals het automatisch toelichten van moeilijke woorden tijdens het lezen.
Tegelijk benadrukken de ontwikkelaars dat de technologie bedoeld is als ondersteuning en niet als vervanging van de leerkracht. Binnen het project wordt daarom systematisch feedback verzameld van leraren en andere betrokkenen, zodat de ontwikkeling afgestemd blijft op de noden van de klaspraktijk. De onderzoekers stellen dat de uiteindelijke waarde van de tool afhangt van de mate waarin zij aansluit bij wat leerkrachten als werkbaar en zinvol ervaren in hun dagelijkse lespraktijk.
