Circa 36 milioni di persone hanno la cecità, tra cui 1 milione di bambini. Inoltre, 216 milioni di persone soffrono di disabilità visiva da moderata a grave. Però, STEM (scienza, tecnologia, ingegneria e matematica) l'istruzione fa affidamento sulle immagini tridimensionali per l'istruzione. La maggior parte di queste immagini è inaccessibile agli studenti con cecità. Uno studio rivoluzionario di Bryan Shaw, dottorato di ricerca, professore di chimica e biochimica alla Baylor University, mira a rendere la scienza più accessibile alle persone non vedenti o ipovedenti attraverso piccoli, modelli simili a caramelle.

Lo studio condotto da Baylor, pubblicato il 28 maggio sulla rivista Progressi scientifici, utilizza modelli di gelatina in scala millimetrica, simili agli orsetti gommosi, per migliorare la visualizzazione delle molecole proteiche utilizzando la stereognosi orale, o visualizzazione di forme 3D tramite la lingua e le labbra. L'obiettivo dello studio era quello di creare più piccoli, modelli tattili più pratici di immagini 3D raffiguranti molecole proteiche. Le molecole proteiche sono state selezionate perché le loro strutture sono tra le più numerose, immagini 3D complesse e ad alta risoluzione presentate durante l'istruzione STEM.

"La tua lingua è il tuo miglior sensore tattile, circa due volte più sensibile delle punte delle dita, ma è anche un idrostato, simile a un braccio di polpo. Può dimenarsi in scanalature che le tue dita non toccheranno, ma nessuno usa veramente la lingua o le labbra nell'apprendimento tattile. Abbiamo pensato di fare molto piccolo, modelli 3D ad alta risoluzione, e visualizzarli con la bocca, "Ha detto Shaw.

Lo studio ha incluso 396 partecipanti in totale:31 studenti di quarta e quinta elementare e 365 studenti universitari. Bocca, le mani e la vista sono state testate per identificare strutture specifiche. Tutti gli studenti sono stati bendati durante il test del modello tattile orale e manuale.

Ad ogni partecipante sono stati dati tre minuti per valutare o visualizzare la struttura di una proteina in studio con la punta delle dita, seguito da un minuto con una proteina di prova. Dopo i quattro minuti, è stato chiesto loro se la proteina del test fosse la stessa o un modello diverso rispetto alla proteina dello studio iniziale. L'intero processo è stato ripetuto usando la bocca per discernere la forma invece delle dita.

Gli studenti hanno riconosciuto le strutture oralmente con una precisione dell'85,59%, simile al riconoscimento visivo mediante animazione al computer. I test hanno coinvolto modelli di gelatina commestibile identici e modelli stampati in 3D non commestibili. I modelli di gelatina sono stati identificati correttamente a velocità paragonabili ai modelli non commestibili.

"Puoi visualizzare le forme di questi piccoli oggetti con la stessa precisione con la bocca come con la vista. In realtà è stato sorprendente, "Ha detto Shaw.

I modelli, che può essere utilizzato per studenti con o senza disabilità visiva, offrire un basso costo, modo portatile e conveniente per rendere più accessibili le immagini 3D. I metodi dello studio non si limitano ai modelli molecolari delle strutture proteiche:la visualizzazione orale potrebbe essere eseguita con qualsiasi modello 3D, ha detto Shaw.

Inoltre, mentre i modelli in gelatina erano gli unici modelli commestibili testati, Il team di Shaw ha creato modelli ad alta risoluzione da altri materiali commestibili, compreso taffy e cioccolato. Alcune caratteristiche superficiali dei modelli, come un modello proteico di carica superficiale positiva e negativa, potrebbe essere rappresentato utilizzando diversi modelli di sapore sul modello.

"Questa metodologia potrebbe essere applicata a immagini e modelli di qualsiasi cosa, come cellule, organelli, Superfici 3D in matematica o opere d'arte 3D:qualsiasi rendering 3D. Non è limitato a STEM, ma utile anche per le scienze umane, " ha detto Katelyn Baumer, dottorando e autore principale dello studio.

Il laboratorio di Shaw vede la visualizzazione orale attraverso piccoli modelli come un'aggiunta vantaggiosa agli strumenti di apprendimento multisensoriale disponibili per gli studenti, in particolare quelli con esigenze visive straordinarie. Modelli come quelli in questo studio possono rendere le STEM più accessibili agli studenti con cecità o disabilità visive.

"Gli studenti con cecità sono sistematicamente esclusi dalla chimica, e molto di STEM. Dai un'occhiata ai nostri laboratori e puoi capire perché:c'è il Braille sul pulsante dell'ascensore fino al laboratorio e il Braille sulla porta del laboratorio. È qui che finisce l'accessibilità. Baylor è il luogo perfetto per iniziare a rendere STEM più accessibile. Baylor potrebbe diventare un'oasi per le persone con disabilità per imparare le STEM, "Ha detto Shaw.

Shaw non è nuovo alla ricerca di alto profilo relativa alla disabilità visiva. Ha ricevuto riconoscimenti per il suo lavoro sull'app White Eye Detector. Shaw e Greg Hamerly, dottorato di ricerca, professore associato di informatica presso Baylor, ha creato l'app mobile che funge da strumento per i genitori per lo screening delle malattie oculari pediatriche. L'ispirazione di Shaw per l'app è arrivata da suo figlio, Noè, è stato diagnosticato un retinoblastoma a quattro mesi di età.