El uso de algoritmos basados en cámaras para detectar patrones anormales en la escritura de los niños se ha convertido en una herramienta prometedora en la educación y la terapia ocupacional. Este estudio analiza el rendimiento de un algoritmo de verificación de escritura basado en cámara y tableta para detectar patrones anormales en muestras de escritura procesadas de 71 estudiantes de diferentes grados. Los resultados del estudio revelaron que el algoritmo identificó patrones anormales en el 20% de las muestras de escritura procesadas, que incluían prácticas como velocidad de escritura retrasada, presión excesiva del bolígrafo, inclinación irregular y falta de espaciado entre palabras. Además, se observó que la precisión de detección del algoritmo fue del 95% al comparar los datos de la cámara con los patrones anormales detectados, lo que indica una alta fiabilidad en los resultados obtenidos. El aspecto más destacado del estudio fue la retroalimentación proporcionada a los niños y maestros sobre los datos de la cámara y cualquier patrón anormal detectado. Esto puede tener un impacto significativo en la conciencia de los estudiantes y la mejora de las habilidades de escritura al proporcionar retroalimentación en tiempo real sobre su escritura y permitirles ajustarse para corregir los patrones anormales detectados.