11/05/2026
Pastaruoju metu vis dažniau girdime klausimą: ar dirbtinis intelektas pakeis specialistus? Ne išimtis ir logopedo darbas. Atsiranda vis daugiau skaitmeninių priemonių, programėlių, automatizuotos kalbos analizės sistemų, kurios žada greičiau įvertinti kalbą, pastebėti tarimo netikslumus ar net pasiūlyti užduotis vaikui.
🧩 Tačiau naujausi moksliniai tyrimai rodo kiek nuosaikesnį ir, sakyčiau, daug realesnį vaizdą: DI logopedijoje nėra specialisto pakaitalas. Tai gali būti pagalbinė priemonė, kuri padeda tik tada, kai ją atsakingai naudoja žmogus – logopedas.
📊 2025 m. užsienio šalių mokslininkų atlikta apžvalga apie DI taikymą vaikų kalbos ir kalbėjimo terapijoje parodė, kad dažniausiai šios technologijos naudojamos automatiniam kalbos atpažinimui, akustinei kalbėjimo analizei, pažangos stebėsenai ir žaidybinėms terapinėms užduotims. Tai reiškia, kad DI gali padėti pastebėti tam tikrus kalbėjimo sutrikimo požymius, sekti pokyčius ir suteikti vaikui daugiau galimybių praktikuotis.
🎙️ Kiti moksliniai tyrimai rodo, kad automatinio kalbos atpažinimo sistemos gana tiksliai gali įvertinti kai kuriuos vaikų garsų tarimo aspektus, pavyzdžiui, taisyklingai ištartų priebalsių procentą. Vis dėlto jos vis dar klysta vertindamos garsų praleidimus, iškraipymus, netiksliai artikuliuojamus garsus ar sudėtingesnius kalbėjimo atvejus.
👩⚕️ Būtent čia labai aiškiai matoma logopedo kompetencijos reikšmė: specialistas vertina ne tik garsą, bet ir visą vaiko komunikaciją, raidą, kalbinę aplinką, emocinę savijautą, motyvaciją ir individualius poreikius.
🎮 Skaitmeninės priemonės taip pat gali būti naudingos namų praktikai. Pavyzdžiui, tyrimuose analizuotos planšetėje naudojamos žaidybinės užduotys vaikams, turintiems kalbėjimo sutrikimų. Tokios priemonės gali didinti vaiko įsitraukimą, padėti dažniau kartoti užduotis ir palaikyti terapijos tęstinumą tarp susitikimų su logopedu. Tačiau jos turėtų papildyti logopedinę pagalbą, o ne ją pakeisti.
💻 Įdomu ir tai, kad mokslinių tyrimų rezultatai rodo, jog patys logopedai bei logopedijos studentai DI vertina gana palankiai, ypač kaip pagalbą administraciniam darbui, užduočių rengimui, medžiagos pritaikymui ar darbo krūvio mažinimui.
⚖️ Vis dėlto klinikiniams sprendimams DI taikomas atsargiai – ir pagrįstai. Tam reikalingos aiškios gairės, duomenų apsauga, specialistų mokymai ir supratimas, kur technologija padeda, o kur jau būtinas žmogaus profesinis sprendimas.
❓ Todėl, kalbant apie DI logopedijoje, svarbiausias klausimas turbūt nėra „ar DI pakeis logopedą?“. Svarbiau klausti: kaip logopedas gali atsakingai naudoti DI, kad pagalba vaikui būtų prieinamesnė, įdomesnė, labiau individualizuota ir tęstinė?
🌱 „Ateities logopedija“ greičiausiai bus ne žmogus prieš technologiją, o specialistas, gebantis kritiškai, etiškai ir kūrybiškai naudoti technologijas vaiko komunikacijos stiprinimui.
📚 Šaltiniai:
Attwell, G. A., Bennin, K. E., & Tekinerdogan, B. (2022). A systematic review of online speech therapy systems for intervention in childhood speech communication disorders. Sensors, 22(24), 9713. https://doi.org/10.3390/s22249713
Austin, J., Benas, K., Caicedo, S., Imiolek, E., Piekutowski, A., & Ghanim, I. (2025). Perceptions of artificial intelligence and ChatGPT by speech-language pathologists and students. American Journal of Speech-Language Pathology, 34(1), 174–200. https://doi.org/10.1044/2024_AJSLP-24-00218
Carl, M., Rudyk, E., Shapira, Y., Rusiewicz, H. L., & Icht, M. (2024). Accuracy of speech sound analysis: Comparison of an automatic artificial intelligence algorithm with clinician assessment. Journal of Speech, Language, and Hearing Research, 67(9), 3004–3021. https://doi.org/10.1044/2024_JSLHR-24-00009
Dadgar, M., Ennis, C., Mokgosi, K., & Ross, R. (2025). Artificial intelligence (AI)-driven technologies for managing pediatric speech and language therapy: A scoping review. Digital Health, 11. https://doi.org/10.1177/20552076251376533
Hair, A., Ballard, K. J., Markoulli, C., Monroe, P., McKechnie, J., Ahmed, B., & Gutierrez-Osuna, R. (2021). A longitudinal evaluation of tablet-based child speech therapy with Apraxia World. ACM Transactions on Accessible Computing, 14(1), Article 3433607. https://doi.org/10.1145/3433607
Kim, D. H., Jeong, J. W., Kang, D., Ahn, T., Hong, Y., Im, Y., Kim, J., Kim, M. J., & Jang, D.-H. (2025). Usefulness of automatic speech recognition assessment of children with speech sound disorders: Validation study. Journal of Medical Internet Research, 27, e60520. https://doi.org/10.2196/60520
Laudańska, Z., Caunt, A., Cristia, A., Warlaumont, A., Patsis, K., Tomalski, P., Warreyn, P., Abney, D. H., Borjon, J. I., Airaksinen, M., Jones, E. J. H., Bölte, S., Dall, M., Holzinger, D., Poustka, L., Roeyers, H., Wass, S., Zhang, D., & Marschik, P. B. (2025). From data to discovery: Technology propels speech-language research and theory-building in developmental science. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 174, 106199. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2025.106199