Juan E. Villegas-Cubas, Luis Otake, Oscar E. Capuñay-Uceda, Carlos Y. Valdera-Chiscol, Sttefany N. Santamaría-Oblitas, Carlos D. Jara-Huaman · Information · 2026

Interactive Social Robot for Handwriting Learning in Early Childhood Education: Technical Evaluation via Computer Vision

Resumo em português

A escrita manual é uma habilidade motora fina fundamental no desenvolvimento infantil precoce, porém entre 10% e 30% das crianças em idade escolar enfrentam dificuldades significativas em sua aquisição. Abordagens automatizadas existentes predominantemente classificam se o caractere correto foi produzido, em vez de avaliar a qualidade morfológica do traço em si — nível no qual se acredita que as dificuldades de escrita se manifestam. Este artigo aborda essa lacuna apresentando o design, a implementação e a avaliação técnica de um robô social interativo em forma de capivara, desenvolvido para apoiar a aprendizagem da escrita manual em espanhol por crianças pré-escolares, por meio da avaliação em nível de traço em vez de nível de caractere. O sistema integra um Raspberry Pi 5, uma tela sensível ao toque de 15,6 polegadas e um algoritmo de comparação morfológica de traços implementado com a Open Source Computer Vision Library. O motor de avaliação realiza pré-processamento, mascaramento da região de interesse e análise de cobertura em nível de pixel baseada na formulação padrão de recall, traduzida em um feedback multimodal de 1 a 5 estrelas. Uma avaliação técnica controlada de 360 tentativas, conduzida por quatro avaliadores adultos treinados, resultou em uma taxa geral de reconhecimento de 82,78% (IC 95%: 78,54–86,33%) e tempo médio de resposta de 0,68 s, bem abaixo do limiar identificado na literatura como crítico para manter o engajamento em crianças pré-escolares. O reconhecimento foi estatisticamente equivalente entre categorias de caracteres (p = 0,547), mas diferiu marcadamente entre níveis de qualidade do traço (p < 0,001), evidenciando a sensibilidade formativa do algoritmo. Observações exploratórias em duas pré-escolas peruanas indicaram estabilidade operacional e engajamento espontâneo das crianças com o sistema. Esses resultados posicionam o protótipo como uma base tecnicamente validada e replicável — baseada em hardware embarcado de uso geral — para futuras pesquisas pedagógicas sobre interação criança–robô no ensino da escrita manual.

Resumo original em inglês

Handwriting is a fundamental fine motor skill in early childhood development, yet between 10% and 30% of school-age children experience significant difficulties in its acquisition. Existing automated assessment approaches predominantly classify whether the correct character was produced, rather than evaluating the morphological quality of the stroke itself—the level at which handwriting difficulties are believed to manifest. This article addresses this gap by presenting the design, implementation, and technical evaluation of an interactive social robot shaped like a capybara, developed to support Spanish-language handwriting learning in preschool children through stroke-level, rather than character-level, assessment. The system integrates a Raspberry Pi 5, a 15.6-inch touchscreen, and a stroke morphological comparison algorithm implemented with the Open Source Computer Vision Library. The evaluation engine performs preprocessing, region-of-interest masking, and pixel-level coverage analysis based on the standard recall formulation, translated into 1-to-5-star multimodal feedback. A controlled technical evaluation of 360 trials, conducted by four trained adult evaluators, yielded an overall recognition rate of 82.78% (95% CI: 78.54–86.33%) and a mean response time of 0.68 s, well below the threshold identified in the literature as critical for sustaining engagement in preschool children. Recognition was statistically equivalent across character categories ( p = 0.547) but differed markedly across stroke-quality levels ( p < 0.001), evidencing the formative sensitivity of the algorithm. Exploratory observations in two Peruvian preschools indicated operational stability and children’s spontaneous engagement with the system. These results position the prototype as a technically validated, replicable foundation—based on general-purpose embedded hardware—for future pedagogically oriented research on child–robot interaction in handwriting instruction.