Doof en toch spraakherkenning met Dragon

Doventolk

 

Doventolk zou een oplossing bieden, we zien dat veel op televisie, echter voor een ICT-opleiding is geen doventolk beschikbaar die alle schooluren Rob kan ondersteunen.

 

Rob is doof, al vanaf zijn geboorte. Hij is jong en energiek en beslist niet dom. Zijn woordenschat is goed ontwikkeld, alleen zijn spraak is achtergebleven.

 

Rob volgt een opleiding tot ICT medewerker op een speciale school. Het niveau is MBO 3 of 4. De school verzorgt een reguliere opleiding en niet specifiek voor dove en slechthorende kinderen.

 

 

 

Wij zijn er voor een intake om te kijken of het makkelijker voor Rob zal zijn wanneer spraakherkenning wordt ingezet. Rob, docent, ambulante begeleider en ik houden een intensief voorgesprek en onderzoeken welke mogelijkheden de klas biedt voor dove leerlingen.

 

Rob kan liplezen en daar redt hij zich goed mee, alleen tijdens de lessen is het voor de docent moeilijk om alleen Rob aan te kijken.

Tijdens het intakegesprek probeert Rob ons goed te volgen door snel naar alle monden te kijken. Het lijkt mij frustrerend en doodvermoeiend. Ookal doen  we ons best, door niet door elkaar te praten en op te letten of op ons kan volgen, alles meekrijgen is bijna onmogelijk.

Opleiding MBO informatica

Studeren
ICT Leerling

 

 

MBO informatica gaat vooral in op het samenwerken tussen de leerlingen.

Ook het schoolse klassikale karakter wordt gehanteerd. Dus niet alleen zelfstudie.

Deze vooruitstrevende handelingen zijn nu juist het probleem.

Hoe we communiceren tijdens het intakegesprek?

Rob kan mijn lippen nauwelijks lezen en we schrijven elkaar briefjes. Ik merk dat ik terughoudender ben, ga niet zo diep in op de materie en maak korte zinnen.

Ik doe waarvoor ik hier ben: we testen spraakherkenning uit. Ik start spraakherkenning en spreek in een draadloze microfoon. Rob leest mijn verslag van het beeldscherm.

Ik vertel meer dan dat ik opschreef en kan hem daarbij blijven aankijken. Zijn ogen beginnen te glinsteren. Dit zou een oplossing kunnen zijn.

Wat zijn dan de nadelen?

  • Meerdere Docenten:
    per docent moet er een spraakprofiel worden gemaakt. In het spraakprofiel staan bijvoorbeeld de woorden die gebruikt worden tijdens de les. Jargon en de schrijfstijl of eigenlijk spreekstijl van de docent. Dat is wel mogelijk, er moet wel goed opgelet worden dat de spraakprofielen niet met elkaar verward worden.
  •  Goed articuleren:
    het direct omzetten van gesproken tekst naar geschreven tekst gaat niet altijd 100%. De sprekers moeten namelijk wel dicteren in plaats van praten. Zoals ik dit nu met spraakherkenning in spreek, spreek ik ook de symbolen uit zoals komma en punt.
  • Uitbreiding woordenschat:
    per les en per vak zullen er nieuwe woorden toegevoegd moeten worden. De woordenschat groeit ook tijdens een opleiding en zal dus ook per docent onderhouden moeten worden. Dit kan eenvoudig door de les voor te bereiden en alvast de vaktermen toe te voegen. Dat kan Rob eventueel ook zelf.

 

  • Medestudenten:
    een groot voordeel van samenzitten in de klas is ook om met de medestudenten te discussiëren en grapjes uit te halen. Daar zal het dan nog steeds op liplezen aankomen. Om per student een spraakprofiel aan te maken, dat gaat een beetje ver. Hoe dit later gaat lopen in zijn werkkring is dan ook een uitdaging.

  • Engelse termen:
    ICT opleidingen kennen veel Engelse termen. Dat hoeft niet belemmering te zijn wanneer dat goed ingevoerd in het lexicon. Heb je het over een hub, router, Citrix, en dergelijke, dan zal het niet zo’n probleem zijn met de specifieke architectuurtermen moeten wel ingevoerd worden.

 

Fanatiek als Rob is, neemt hij de laptop over, laat hij de begeleider inspreken, laat het pakket voorlezen, typt woorden uit een tijdschrift over en laat nogmaals voorlezen, zoekt naar financiële oplossingen….

.. Rob ziet het wel zitten...


Verder Lezen:

Spraakherkenning voor doven en slechthorenden