مقالة منهجية

النهوض بتقييم عسر القراءة عند الأطفال من خلال الاختبارات المحوسبة

DOI:

10.3791/67031

⸱

أغسطس 16, 2024

 ,  , 
1The University Institute of Neuroscience (IUNE), Universidad de La Laguna

في هذه المقالة

ملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

بطارية الوسائط المتعددة لتقييم مهارات المجال العام والمجال الخاص في القراءة هي بطارية وسائط متعددة موثوقة وصالحة مصممة لتقييم مهارات القراءة المعرفية والأساسية. إنه يتيح إنشاء ملف تعريف شامل للأداء المعرفي والقراءة, وهو مفيد بشكل خاص للأطفال الذين يعانون من عسر القراءة.

الملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

اكتساب مهارات القراءة هو عملية معقدة تتطلب تنمية قدرات مختلفة في المجال العام والخاص بالمجال. وبالتالي ، ليس من المستغرب أن يتصارع العديد من الأطفال مع الحفاظ على الكفاءة على مستوى الصف ، خاصة عندما يواجهون تحديات تمتد عبر قدرات متعددة عبر كلا المجالين ، كما لوحظ في الأفراد الذين يعانون من صعوبات في القراءة. اللافت للنظر ، على الرغم من أن صعوبات القراءة من بين أكثر اضطرابات النمو العصبي انتشارا التي تؤثر على الأطفال في سن المدرسة ، إلا أن غالبية أدوات التشخيص المتاحة تفتقر إلى إطار شامل لتقييم مجموعة كاملة من المهارات المعرفية المرتبطة بعسر القراءة ، مع الحد الأدنى من الخيارات المحوسبة. والجدير بالذكر أن هناك حاليا أدوات محدودة مع هذه الميزات المتاحة للأطفال الناطقين بالإسبانية. كان الهدف من هذه الدراسة هو تحديد بروتوكول تشخيص الأطفال الناطقين بالإسبانية الذين يعانون من صعوبات في القراءة باستخدام بطارية الوسائط المتعددة Sicole-R. تركز هذه الأداة للصفوف الابتدائية على تقييم المهارات المعرفية المرتبطة بعسر القراءة على النحو المنصوص عليه في الأدبيات العلمية. على وجه التحديد ، يركز على تقييم مجموعة من القدرات المعرفية التي أثبتت الدراسات أنها مرتبطة بعسر القراءة. يعتمد هذا التركيز على ملاحظة أن الأفراد الذين يعانون من عسر القراءة عادة ما يظهرون عجزا في العديد من المجالات المعرفية التي تم تقييمها بواسطة هذه الأداة الرقمية. تم عرض الاتساق الداخلي القوي والهيكل الداخلي متعدد الأبعاد للبطارية. أثبتت بطارية الوسائط المتعددة هذه أنها أداة مناسبة لتشخيص الأطفال الذين يعانون من صعوبات في القراءة في التعليم الابتدائي، حيث تقدم ملفا معرفيا شاملا ذا قيمة ليس فقط لأغراض التشخيص ولكن أيضا لتصميم الخطط التعليمية الفردية.

المقدمة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

عسر القراءة هو اضطراب في النمو العصبي يتميز بصعوبات في التعرف على الكلمات بدقة و / أو بطلاقة وضعف قدرات التهجئة وفك التشفير ويتميز بصعوبة غير متوقعة ومستمرة في اكتساب مهارات القراءة الفعالة على الرغم من التعليم التقليدي والذكاء الكافي والفرص الاجتماعية والثقافية1. غالبا ما يظهر هذا الاضطراب العصبي البيولوجي على شكل تحديات في القراءة والتهجئة والكتابة ، ويرجع ذلك أساسا إلى العجز الصوتي2،3. "لا يمكن المبالغة في أهمية التحديد المبكر لعسر القراءة ، لأنه يسمح بالتدخل والدعم في الوقت المناسب4،5. عندما لا يتقدم الطالب إلى ما بعد المستوى 3 في نموذج الاستجابة للتدخل ، يصبح من الضروري إجراء تقييم أكثر شمولا لكل من القدرات العامة والخاصة بالمجال المرتبطة بعسر القراءة ، كما هو موضح في الأدبيات العلمية. يرتكز تطوير التقنية المعروضة هنا على ضرورة إجراء تقييمات شاملة لضمان توفير التدخلات والدعم المناسبين. علاوة على ذلك ، تؤكد الدراسات السابقة على فائدة أدوات الفحص القائمة على التكنولوجيا ، مثل تطبيقات الويب وألعاب الكمبيوتر ، في تسهيل عمليات الفحصالفعالة 6،7. تسلط هذه الدراسات الضوء بشكل جماعي على الطبيعة متعددة الأوجه لعسر القراءة ، مع التأكيد على الحاجة إلى استراتيجيات تقييم وتدخل شاملة لمعالجة الملامح المعرفية المتنوعة للأفراد الذين يعانون من عسر القراءة. على الرغم من انتشار عسر القراءة بين الأطفال في سن المدرسة ، فإن معظم أدوات التشخيص المتاحة تفتقر إلى إطار عمل يقيم بشكل شامل كل من المهارات العامة والخاصة بالمجال. علاوة على ذلك ، هناك الحد الأدنى من الخيارات المحوسبة ، خاصة للسكان الناطقين بالإسبانية. تعالج بطارية الوسائط المتعددة هذه الفجوات من خلال الاستفادة من التكنولوجيا لتسهيل التقييم التفصيلي للمهارات المعرفية المرتبطة بعسر القراءة.

وجهات النظر النظرية والعجز المعرفي في عسر القراءة
تهدف النماذج النظرية المختلفة ، بما في ذلك النظريات الصوتية والمعالجة السمعية السريعة والنظريات البصرية والمغنوسليلية والمخيخية ، إلى شرح أسباب عسر القراءة وإبلاغ التدخلات (انظر للمراجعة)8. تنسب النظرية الصوتية عسر القراءة إلى صعوبات في معالجة أصوات اللغة9 ، بينما تربط نظرية المعالجة السمعية السريعة عسر القراءة بالعجز في إدراك الأصوات سريعةالتغير 10. تسلط النظرية البصرية الضوء على الجوانب البصرية لصعوبات القراءة ، وتشير نظرية الخلايا المغناطيسية إلى ضعف في مسارات المعالجة البصرية والسمعية11. تشير نظرية المخيخ إلى أن عسر القراءة ينشأ من ضعف المخيخ الذي يؤثر على التحكم الحركي والوظائف المعرفية12. يفترض إطار عمل الالتزام العصبي المتأخر (DNC) لنيكولسون وفوسيت أن اكتساب المهارات البطيء وتأخر تطوير الشبكة العصبية أمران أساسيان لعسر القراءة. تقترح النماذج الحديثة ، مثل نموذج العجز المتعدد ، أن عسر القراءة هو اضطراب معقد يتأثر بالعوامل الوراثية والمعرفية والبيئية13،14،15. على سبيل المثال ، يدعم Ring and Black14 نموذج العجز المتعدد ، مما يدل على أن كلا من عجز المعالجة الصوتية والمعرفية يساهم في عدم تجانس عسر القراءة. أجرى سوريانو فيرير وآخرون 15 دراسة مع الأطفال الناطقين بالإسبانية الذين يعانون من عسر القراءة التنموي (DD) ووجدوا إعاقات كبيرة في سرعة التسمية والذاكرة العاملة اللفظية والوعي الصوتي (PA). وبالمثل ، يؤكد Zygouris et al.16 و Rauschenberger et al.6 على أهمية أدوات الفحص المعرفي في تحديد هذه العجز ، حيث يسجل الأفراد الذين يعانون من عسر القراءة باستمرار درجات أقل من أقرانهم الذين يحققون عادة.

فحص الأساليب التكنولوجية في فحص عسر القراءة: رؤى من الدراسات البحثية
تطورت الأبحاث حول فحص عسر القراءة بثلاثة مناهج رئيسية: استراتيجيات الكشف المبكر ، وطرق الفحص متعددة الأوجه التي تجمع بين التقييمات المختلفة ، ودمج التكنولوجيا لتعزيزالكفاءة 17. تسلط المراجعة المنهجية الأخيرة ل Politi-Georgousiالبالغ عددها 18 عاما الضوء على التحول نحو المزيد من التطبيقات للتدخل في أعراض عسر القراءة بدلا من عمليات الفحص ، بما يتماشى مع تكامل التكنولوجيا لتحسين مهارات القراءة لدى الطلاب الذين يعانون من عسر القراءة. توجد أدوات مختلفة ، مثل اختبار الفحص المبكر لعسر القراءة (DEST) بواسطة Fawcett و Nicolson ، والذي يقيم السرعة والمهارات الصوتية والمهارات الحركية ووظيفة المخيخ والمعرفة19. "لقد تقدمت الأدوات المستندة إلى الكمبيوتر ، بما في ذلك تطبيق ويب لتقييم مهارات القراءة والإدراك لدى الأطفال اليونانيين20 وأدوات Hautala et al.21 و Rauschenberg et al.6 التي تستخدم الألعاب والتعلم الآلي للتعرف المبكر على عسر القراءة. أحمد وآخرون دمج الألعاب مع الشبكات العصبية ، وتحقيق دقة 95٪ في الكشف22. تؤكد الدراسات عبر التهجئة المختلفة على أهمية الوعي الصوتي والتسمية الآلية السريعة في تحديد عسر القراءة23،24.

نظرة ثاقبة على عسر القراءة بين الأطفال الناطقين بالإسبانية
تم تطوير دراسة عسر القراءة لدى الأطفال الناطقين بالإسبانية بشكل كبير من خلال استخدام تقنية Sicole-R. أظهر Jiménez et al. فعاليته في تقييم عسر القراءة عبر الفئات العمرية ، لا سيما في التمييز بين عسر القراءة والقراء الذين يعانون من عسر القراءة وعادة ما يحققون القراء بناء على المعالجة الصوتية والنحوية خلال السنوات الابتدائية المبكرة25. قام Guzmán et al. بالتحقيق في عجز سرعة التسمية لدى الأطفال الذين يعانون من عسر القراءة الذين يعانون من تحديات صوتية ، وسلط الضوء على التفاعلات بين عسر القراءة وسرعة التسمية المقاسة من خلال مهام مثل letter-RAN وnumber-RAN 26. استكشفت دراسات أخرى أجراها Jiménez et al. عجز الوعي الصوتي عبر هياكل المقاطع المختلفة27 ، بينما قام Ortiz et al. بالتحقيق في عجز إدراك الكلام بين الأطفال الإسبان الذين يعانون من عسر القراءة ، وكشف عن ضعف في تطور إدراك الكلام بغض النظر عن التباين الصوتي أو الوحدة اللغوية28،29. قام Jiménez et al. بالتحقيق في فرضية العجز المزدوج لعسر القراءة30 ، تليها تحليلات العمليات المعرفية والتفاوتات المرتبطة بالجنس في انتشار عسر القراءة31،32. استكشف رودريغو وآخرون الوصول المعجمي بين الأطفال الإسبان الذين يعانون من عسر القراءة33 ، وقام Jiménez et al. بفحص عجز المعالجة النحوية34. أخيرا ، Jiménez et al. درس العمليات الصوتية والإملائية في الأنواع الفرعية التي تعاني من عسر القراءة ، مما يسلط الضوء على الاختلافات في كفاءة المسار الإملائي35. تعزز هذه الدراسات بشكل جماعي فهمنا للتحديات المعرفية واللغوية لعسر القراءة لدى السكان الناطقين بالإسبانية.

تشترك الدراسات التي أجريت في العديد من الخصائص المشتركة من حيث عمر وخلفية الأطفال المشاركين. تراوحت أعمار الأطفال المشمولين في هذه الدراسات بين 7 و14 عاما. ركزت معظم الدراسات على أطفال المدارس الابتدائية الذين تتراوح أعمارهم بين 7 و 12 عاما ، باستثناء تلك التي شملت أطفالا حتى سن 14 عاما ، مما يوفر عينة تمتد من سنوات الدراسة المبكرة إلى مرحلة ما قبلالمراهقة 31،32. كان الأطفال المشاركون في المقام الأول من جزر الكناري في إسبانيا. بالإضافة إلى ذلك ، تضمنت بعض الدراسات عينات من مناطق أخرى من إسبانيا وغواتيمالا31،32. تم تجنيد المشاركين من المدارس العامة والخاصة التي شملت خلفياتها المناطق الحضرية والضواحي. تتراوح المستويات الاجتماعية والاقتصادية الممثلة في هذه الدراسات من الطبقة المتوسطة الدنيا إلى الطبقة العاملة والمتوسطة.

تعمل هذه الاستفسارات معا على تعزيز فهمنا لتعقيدات عسر القراءة بشكل كبير ، مما يساهم في مجال أبحاث عسر القراءة. تم تكييف الأداة للاستخدام في العديد من البلدان الأيبيرية الأمريكية ، بما في ذلك إسبانيا وغواتيمالا وتشيلي والمكسيك ، وتسهل الأداة تقييم دقة التشخيص ودقته في عينة متنوعة ناطقة بالإسبانية لهذه الدراسة.

هدفت هذه الدراسة إلى تحديد بروتوكول لتشخيص الأطفال الناطقين بالإسبانية الذين يعانون من صعوبات في القراءة باستخدام بطارية وسائط متعددة متخصصة. الهدف الأساسي هو توفير أداة تقييم شاملة تقيم كل من المهارات العامة والخاصة بالمجال المرتبطة بعسر القراءة.

نظرة عامة على الإعداد التجريبي
تمت برمجة SICOLE-R في Java 2 Platform Standard Edition (J2SE). يتم استخدام محرك قاعدة بيانات HSQL كقاعدة بيانات. يتضمن البرنامج 6 وحدات رئيسية ليتم تقييمها: 1) المعالجة الإدراكية ، والتي تشمل مهام التعبير ووضعها وطريقة التعبير ؛ 2) المعالجة الصوتية ، والتي تشمل عزل الصوت ، وحذف الصوت ، وتجزئة الصوت ، ومهام مزج الصوتيات ؛ 3) سرعة التسمية ، والتي تشمل مهام سرعة التسمية بالأرقام والحروف والألوان والصور ؛ 4) المعالجة الإملائية ، والتي تشمل مهام الفهم المورفولوجي للمعاجم واللواحق والفهم المتجانس ؛ 5) المعالجة النحوية ، بما في ذلك الجنس والعدد والكلمات الوظيفية ومهام البنية النحوية ؛ و 6) المعالجة الدلالية ، والتي تؤثر على مهام فهم القراءة من خلال النص الإعلامي والسردي. يتم تسليم التعليمات الخاصة بكل مهمة ، مصحوبة بتجربة واحدة أو تجربتين (حسب المهمة) وعرض توضيحي ، بواسطة وكيل تربوي قبل بدء مرحلة الاختبار. يتم توضيح بروتوكول التطبيق لكل مهمة هنا.

قبل إدارة بطارية الوسائط المتعددة لعينة الدراسة ، تم إجراء تعديلات على طريقة اللغة الإسبانية لكل بلد (مثل المكسيك وغواتيمالا والإكوادور وشيلي) ، بما في ذلك تعديلات على المفردات والصور والمحتويات الأخرى ذات الصلة. كانت ظروف الإدارة هي نفسها في جميع دول أمريكا اللاتينية. يجب أن تكون البيئة الإدارية هادئة داخل المدرسة وخالية من الضوضاء والانحرافات والمقاطعات. تراوحت مدة إدارة بطارية الوسائط المتعددة من 3-4 جلسات مدة كل منها 30 دقيقة ، اعتمادا على قدرة الطالب وعمره. نظرا لتوافق قاعدة البيانات مع معظم جداول البيانات وأنظمة معالجة البيانات الإحصائية ، يمكن للمقيم تحليل نتائج كل طفل وكل مهمة. فيما يتعلق بجمع البيانات ، تم استخدام نوعين متميزين من المهام: 1) المهام التي يسجل فيها الفاحص الأداء الشفوي للطلاب ، مع ملاحظة النجاحات والأخطاء باستخدام ماوس خارجي ، و 2) المهام التي تتطلب من الطلاب تحديد الخيارات بشكل مستقل من خلال النقر عليها.

البروتوكول

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم إجراء هذا البروتوكول وفقا للمبادئ التوجيهية التي قدمتها لجنة أخلاقيات البحث ورعاية (لجنة أخلاقيات البحث ورعاية ، CEIBA) في جامعة لا لاجونا (ULL). تم جمع البيانات في أوقات مختلفة وفقا للمناهج الدراسية لكل بلد ، والحصول على المعلومات حصريا من الطلاب الذين قدمت إداراتهم التعليمية ومدارسهم وأولياء أمورهم موافقتهم. تم تسجيل بطارية الاختبار المستخدمة في هذه الدراسة كملكية فكرية ويمكن الوصول إليها من خلال اتفاقية نقل مع ULL. لمزيد من المعلومات حول كيفية الحصول على بطارية الاختبار ، يمكن للأطراف المهتمة الاتصال بمكتب نقل المعرفة (OTRI) في ULL.

1. تركيب وإعداد SICOLE-R

  1. استخدم معيار التضمين التالي لتطبيق هذه الأداة: الطلاب من الصف الثاني إلى الصف السادس. استخدم معيار الاستبعاد التالي: لا تشمل الطلاب ذوي الاحتياجات التعليمية الخاصة ، في إشارة إلى أولئك الذين يحتاجون إلى الدعم والاهتمام التعليمي الموجه بسبب الإعاقة الحسية أو المشكلات العصبية المكتسبة ، من بين عوامل أخرى.
    ملاحظة: يتم إجراء التقييم مع الطلاب بشكل فردي في مكان هادئ مع إمكانية الوصول إلى جهاز كمبيوتر وإضاءة جيدة. ستكون سماعات الرأس المزودة بميكروفون مكيف ضرورية لتسهيل استقبال تعليمات المهام وزيادة أداء الطلاب.
  2. لتثبيت البرنامج على جهاز كمبيوتر ، قم بتنفيذ الملف كمسؤول وانقر فوق الرمز لفتح الأداة. عند فتح التطبيق ، تظهر واجهة أولية تعرض خيارات تشغيلية متنوعة.
  3. املأ معلومات الطلاب الذين سيقومون بأداء المهام قبل بدء التقييم. بمجرد إدخال بياناتهم ، قم بتسجيلها في قائمة الطلاب ، ويمكن تعديل معلوماتهم لاحقا.
  4. في كل مرة يتم فيها إضافة طالب جديد، ستظهر شاشة اختبار قبل بدء المهام. في هذه الشاشة ، اطلب من الطالب النقر على التمهيد الذي سيظهر على الشاشة.
    ملاحظة: الهدف من هذه اللعبة المصغرة هو إنشاء خط أساس لتقييم التحكم الحركي للطلاب. يسمح بمراقبة الاختلافات الفردية في سرعة المحرك ، حيث يسجل البرنامج الاستجابات بالضغط على المفاتيح الموجودة على لوحة المفاتيح. تظهر هذه اللعبة المصغرة مرة واحدة فقط.
  5. قبل البدء في التقييم ، اطلب من الممتحن إعطاء التعليمات التالية: الآن ، ستدخل بيئة سيرك افتراضية ببوابات مختلفة. تؤدي كل بوابة إلى أنشطة ممتعة حيث ستشارك. سيرشدك المهرج عبر هذه البوابات ويشرح ما يجب القيام به في كل نشاط. يرجى الجلوس بجوار الفاحص والاستماع بعناية إلى التعليمات. تأكد من بذل قصارى جهدك في كل مهمة. استمتع باستكشاف هذه الأنشطة وإكمالها!
  6. ابدأ المهام عن طريق تحديد الطالب المجدول للتقييم والنقر فوق قسم ابدأ . تتضمن القائمة الرئيسية 5 أبواب ملونة ، كل منها يتوافق مع إحدى الوحدات المراد تقييمها.
  7. تبدأ كل مهمة بتعليمات تمهيدية ، اطلب من الطلاب الانتباه إلى ذلك. يتم إبلاغ الطلاب بطبيعة اللعبة وإرشادهم حول كيفية لعبها ، بتسهيل من وكيل تربوي. تأكد من أن الوكيل يقدم تعليمات شفهية لكل مهمة ، مع توضيح الإجراء من خلال نموذج وتقديم أمثلة للطلاب لمحاكاتها.
  8. بعد الانتهاء من الأمثلة ، تأكد من أن الوكيل التربوي يقدم ملاحظات مقابلة ، مما يسمح للطلاب بإعادة المثال إذا تم تنفيذه بشكل غير صحيح ، ويبدأ التقييم.
    ملاحظة: الوكيل التربوي هو شخصية افتراضية مصممة لتوجيه الطالب خلال المهام. يتطلب هذا الدور أن يكون لدى الوكيل كلام واضح ومفهوم والقدرة على تقديم التوجيه التعليمي ونمذجة المهام والملاحظات بناء على استجابات الطلاب. يجب برمجة الوكيل التربوي للاستجابة باستمرار ودقة وفقا لمدخلات الطالب أثناء المهام.

2. مهام SICOLE-R

  1. الباب الأصفر: وحدة المعالجة الإدراكية باستخدام مهمة إدراك الكلام
    1. افتح البرنامج على الكمبيوتر. انتقل إلى الباب الأصفر داخل واجهة البرنامج. انقر فوق إحدى المهام الفرعية المتاحة لبدء المهمة: (1) التعبير، (2) طريقة التعبير، و (3) الوضع.
    2. اسمح للوكيل التربوي بتقديم التوجيه التعليمي ونمذجة المهام للطالب. يجب أن يقول الوكيل: الآن سنسمع أزواج من المقاطع. إذا كانت المقاطع متطابقة ، فاضغط على الزر الأزرق ؛ إذا كانت مختلفة ، فاضغط على الزر الأحمر. شاهد كيف أفعل ذلك. الآن حان دورك بهذه الأمثلة.
    3. قدم مثالين على عنصرين للطالب: / ba / - / pa / ؛ / ja / - / ka /. اطلب من الطلاب مرة أخرى تحديد الدائرة الزرقاء إذا كانت الأزواج متطابقة والزر الأحمر إذا كانت متميزة.
    4. بمجرد اكتمال المهمة ، تأكد من أن الوكيل التربوي يقدم ملاحظات بناء على إجابات الطالب في الأمثلة. بمجرد اكتمال الأمثلة، اسمح للعامل بتوجيه الطالب لبدء المهمة.
    5. سيظل إجراء تحديد الدوائر (الزرقاء أو الحمراء) متسقا طوال المهمة، وتسجيل الضربات والأخطاء. إذا احتاج الطالب إلى سماع زوج المقاطع مرة أخرى ، فانقر فوق أيقونة مكبر الصوت لإعادة تشغيله مرة أخرى. لاحظ أنه يسمح بتشغيل إضافي واحد فقط لكل عنصر.
  2. الباب الوردي: وحدة الوعي الصوتي
    1. مهمة تجزئة الصوت
      1. افتح البرنامج على الكمبيوتر. انتقل إلى الباب الوردي داخل واجهة البرنامج. اختر تجزئة الصوت لتحديد المهمة.
      2. السماح للوكيل التربوي بتقديم التوجيه التعليمي للطالب. يجب أن يقول الوكيل: الآن سنركز على تجزئة الصوتيات. شاهد وأنا أظهر. بعد ذلك ، سترى مثالين على البندين.
      3. قدم مثالين على عنصري الطالب. اطلب من الطالب التعبير عن إجاباته بصوت عال لكل كلمة.
      4. استخدم الماوس الخارجي للنقر على الزر الأزرق للاستجابات الصحيحة والزر الأحمر للاستجابات غير الصحيحة. تأكد من أن الوكيل التربوي يقدم ملاحظات بناء على ردود الطالب على الأمثلة.
      5. بعد الأمثلة ، تأكد من أن الوكيل التربوي يوجه الطالب لبدء المهمة.
    2. مهمة مزج الصوت
      1. أدخل البرنامج على الكمبيوتر. انتقل إلى الباب الوردي داخل واجهة البرنامج. اختر مزج الصوت لتحديد المهمة.
      2. السماح للوكيل التربوي بتقديم التوجيه التعليمي للطالب. يقول الوكيل: الآن سنركز على توليف الصوتيات. شاهد وأنا أظهر. بعد ذلك ، سترى مثالين على البندين.
      3. قدم مثالين على عنصري الطالب. اطلب من الطالب توضيح إجاباته بصوت عال لكل كلمة.
      4. استخدم الماوس الخارجي للنقر فوق الزر الأزرق للحصول على استجابات دقيقة والزر الأحمر للاستجابات غير الدقيقة. تأكد من أن الوكيل التربوي يقدم ملاحظات بناء على ردود الطالب على الأمثلة.
      5. بعد الأمثلة ، اسمح للوكيل التربوي بتوجيه الطالب لبدء المهمة. يظل الإجراء متسقا طوال تنفيذ المهمة ، ويسجل استجابات دقيقة وغير دقيقة.
      6. إذا احتاج الطالب إلى الاستماع إلى كلمة مرة أخرى ، فانقر فوق أيقونة الببغاء لإعادة التشغيل. لاحظ أنه يسمح بإعادة تشغيل واحدة فقط لكل عنصر.
    3. مهمة عزل الصوت
      1. افتح البرنامج على الكمبيوتر. انتقل إلى الباب الوردي داخل واجهة البرنامج. انقر فوق Phoneme Isolation لتحديد المهمة.
      2. اسمح للوكيل التربوي بتقديم التوجيه التعليمي ونمذجة المهام للطالب. يجب أن يقول الوكيل: الآن سنركز على عزل الصوتيات. شاهد وأنا أظهر. بعد ذلك ، سترى مثالين على البندين. مهمتك هي النقر فوق الصور التي يبدأ اسمها بنفس صوت الكلمة المستهدفة.
      3. قدم مثالين على عنصري الطالب. لاحظ ما إذا كان الطالب ينقر على الصور التي تبدأ بنفس صوت الكلمة المستهدفة.
      4. تأكد من أن الوكيل التربوي يقدم ملاحظات بناء على ردود الطالب على الأمثلة. بعد الأمثلة، تأكد من أن الوكيل يوجه الطالب لبدء المهمة.
      5. يظل الإجراء موحدا طوال المهمة ، ويوثق كل من الضربات والأخطاء. إذا احتاج الطالب إلى استماع إضافي لكلمة ما ، فانقر فوق رمز المتحدث لإعادة تشغيلها. لاحظ أنه يسمح بإعادة تشغيل واحدة فقط لكل عنصر.
    4. مهمة حذف الصوت
      1. افتح البرنامج على الكمبيوتر. انتقل إلى الباب الوردي داخل واجهة البرنامج. حدد حذف الصوت لاختيار المهمة.
      2. السماح للوكيل التربوي بتقديم التوجيه التعليمي وإظهار المهمة للطالب. يجب أن يقول الوكيل: الآن سنركز على حذف الصوت. شاهد وأنا أظهر. بعد ذلك ، سترى مثالين على البندين.
      3. قدم مثالين على عنصري الطالب. اطلب من الطالب أن يقول إجابته بصوت عال لكل كلمة.
      4. انقر بالماوس الخارجي على الزر الأزرق للحصول على الإجابات الصحيحة وعلى الزر الأحمر للإجابات غير الصحيحة. تأكد من أن الوكيل التربوي يقدم ملاحظات بناء على ردود الطالب على الأمثلة.
      5. بعد الأمثلة ، تأكد من أن الوكيل التربوي يوجه الطالب لبدء المهمة. يظل الإجراء متسقا طوال تنفيذ المهمة ، ويسجل الاستجابات الصحيحة وغير الصحيحة.
      6. إذا احتاج الطالب إلى الاستماع إلى كلمة مرة أخرى ، فانقر فوق أيقونة مكبر الصوت لإعادة التشغيل. لاحظ أنه يسمح بإعادة تشغيل واحدة فقط لكل عنصر.
  3. الباب البرتقالي: سرعة التسمية والوحدات الإملائية
    1. مهمة التسمية الآلية السريعة (RAN)
      1. الوصول إلى البرنامج على الكمبيوتر. انتقل إلى الباب البرتقالي داخل واجهة البرنامج. اختر سرعة التسمية لتحديد المهمة.
      2. السماح للوكيل التربوي بتقديم التوجيه التعليمي وإظهار المهمة. قدم مثالا على المهمة الفرعية للحرف RAN لوحدة سرعة التسمية.
      3. اطلب من الطلاب التعبير عن إجاباتهم بصوت عال. إذا كانت الاستجابة في المثال دقيقة، فحدد الزر الأزرق على الشاشة. إذا كان غير صحيح ، فانقر فوق الزر الأحمر.
      4. تأكد من أن الوكيل التربوي يقدم ملاحظات بناء على إجابات الطالب. بعد المثال ، تأكد من أن الوكيل التربوي يبدأ المهمة.
      5. ابدأ المهمة بالنقر فوق زر الماوس الأيسر لبدء التوقيت. أثناء المهمة ، ستظهر مصفوفة من العناصر على الشاشة ، اعتمادا على المهمة الفرعية.
      6. اطلب من الطالب تسمية عناصر المصفوفة بصوت عال وترتيبها. في نفس الوقت ، قم بتوثيق أي أخطاء ارتكبها الطالب.
      7. لكل خطأ ، استخدم الزر الأيمن للماوس الخارجي لتسجيل عدد الأخطاء. بمجرد انتهاء الطالب من تسمية العناصر ، اضغط على الزر الأيسر مرة أخرى لإنهاء التوقيت وإكمال المهمة لتلك المهمة الفرعية. عند الانتهاء من المهمة الفرعية الأولى (حرف RAN) ، تظهر المهمة الفرعية التالية (رقم RAN) تلقائيا ، باتباع نفس الإجراء. تستمر هذه العملية للمهام الفرعية المتبقية (RAN الملونة وRAN للكائن).
    2. مهمة Lexeme واللاحقات
      1. الوصول إلى البرنامج على الكمبيوتر. انتقل إلى الباب البرتقالي داخل واجهة النظام الأساسي وانقر فوق اللغات واللاحقات لتحديد المهمة.
      2. قم بتمكين الوكيل التربوي من تقديم التوجيه الإرشادي ونمذجة المهام للطالب، بما في ذلك عنصر مثال حيث يستخدم الطالب ماوس خارجيا لتحديد صورة تتوافق مع الكلمة الهدف.
      3. تأكد من أن الوكيل التربوي يقدم ملاحظات بناء على استجابة الطالب للمثال ثم يوجه الطالب لبدء المهمة.
      4. حافظ على الاتساق الإجرائي طوال تنفيذ المهمة ، مما يدفع الطالب إلى تحديد صورة تتوافق مع الكلمة المستهدفة لكل عنصر مقدم وتسجيل كل من النتائج الصحيحة والاستجابات الفائتة.
    3. مهمة الفهم المتجانس
      1. الوصول إلى البرنامج على الكمبيوتر. انتقل إلى الباب البرتقالي داخل واجهة النظام الأساسي. انقر فوق Homophone Comprehension لتحديد المهمة.
      2. تمكين الوكيل التربوي من تقديم التوجيه التعليمي ونمذجة المهام للطالب. قم بتقديم عنصر مثال، يطالب الطالب باستخدام ماوس خارجي لتحديد صورة تتوافق مع الكلمة الهدف.
      3. تأكد من أن الوكيل التربوي يقدم ملاحظات بناء على استجابة الطالب للمثال وقم بتوجيه الطالب لبدء المهمة بعد العرض التقديمي المثالي.
      4. حافظ على الاتساق في الخطوات الإجرائية طوال تنفيذ المهمة. مطالبة الطالب بتحديد صورة تتوافق مع الكلمة المستهدفة لكل عنصر مقدم.
      5. سجل كل من الضربات الصحيحة والردود الفائتة أثناء تنفيذ المهمة.
  4. الباب الأخضر: وحدة المعالجة النحوية
    1. المهمة الجنسانية
      1. افتح البرنامج على الكمبيوتر. انتقل إلى الباب الأخضر داخل واجهة البرنامج. انقر فوق الجنس لتحديد المهمة.
      2. اسمح للوكيل التربوي بتزويد الطالب بالتعليمات ونمذجة المهام. قدم مثالين ليكملها الطالب ، ومطالبته بالنقر فوق الكلمات المقابلة في كل جملة وفقا لاتفاقه بين الجنسين باستخدام ماوس خارجي.
      3. تأكد من أن الوكيل التربوي يقدم ملاحظات بناء على استجابة الطالب للأمثلة. باتباع العرض التقديمي المثالي، تأكد من أن الوكيل التربوي يوجه الطالب لبدء المهمة.
      4. طوال تنفيذ المهمة ، حافظ على الاتساق في الإجراء. حث الطالب على النقر فوق الكلمات المقابلة في كل جملة وفقا لاتفاقه بين الجنسين.
      5. جمع كل من الاستجابات الصحيحة وغير الصحيحة أثناء تنفيذ المهمة.
        ملاحظة: على عكس الإسبانية ، لا تميز اللغة الإنجليزية بين الجنس في قواعدها.
    2. مهمة الأرقام
      1. افتح البرنامج على الكمبيوتر. انتقل إلى الباب الأخضر داخل واجهة البرنامج. انقر فوق رقم لتحديد المهمة.
      2. اسمح للوكيل التربوي بتزويد الطالب بالتعليمات ونمذجة المهام. قدم مثالين ليكملها الطالب ، ومطالبته بالنقر فوق الكلمات المقابلة في كل جملة وفقا لاتفاق الأرقام الخاص به باستخدام ماوس خارجي.
      3. تأكد من أن الوكيل التربوي يقدم ملاحظات بناء على استجابة الطالب للأمثلة. باتباع العرض التقديمي المثالي، تأكد من أن الوكيل التربوي يوجه الطالب لبدء المهمة.
      4. طوال تنفيذ المهمة ، حافظ على الاتساق في الإجراء. مطالبة الطالب بالنقر فوق الكلمات المقابلة في كل جملة وفقا لاتفاق الأرقام الخاص به.
      5. اجمع كل من الضربات والأخطاء أثناء تنفيذ المهمة.
        ملاحظة: على عكس الإسبانية ، لا تميز اللغة الإنجليزية الأرقام في قواعدها.
    3. مهمة الكلمات الوظيفية
      1. افتح البرنامج على الكمبيوتر. انتقل إلى الباب الأخضر داخل واجهة البرنامج. انقر فوق الكلمات الوظيفية لتحديد المهمة.
      2. اسمح للوكيل التربوي بتزويد الطالب بالتعليمات ونمذجة المهام. قدم مثالين للطالب لإكمالهما ، مطالبته بالنقر فوق كلمات الوظائف المقابلة في كل جملة وفقا لسياق الجملة باستخدام ماوس خارجي.
      3. تأكد من أن الوكيل التربوي يقدم ملاحظات بناء على استجابة الطالب للأمثلة. باتباع العرض التقديمي المثالي، تأكد من أن الوكيل التربوي يوجه الطالب لبدء المهمة.
      4. طوال تنفيذ المهمة ، حافظ على الاتساق في الإجراء. مطالبة الطالب بالنقر فوق كلمات الدالة المقابلة في كل جملة وفقا لسياق الجملة.
      5. جمع كل من الاستجابات الصحيحة وغير الصحيحة أثناء تنفيذ المهمة.
    4. مهمة البنية النحوية
      1. افتح البرنامج على الكمبيوتر. انتقل إلى الباب الأخضر داخل واجهة البرنامج. حدد الهيكل النحوي لاختيار المهمة.
      2. السماح للوكيل التربوي بتزويد الطالب بالتعليمات والعروض التوضيحية للمهام. قدم مثالين ليكملها الطالب ، ومطالبته بالنقر فوق الجملة المناسبة لكل صورة باستخدام ماوس خارجي.
      3. تأكد من أن الوكيل التربوي يقدم ملاحظات بناء على استجابة الطالب للأمثلة. باتباع العرض التقديمي المثالي ، تأكد من أن الوكيل التربوي يوجه الطالب لبدء المهمة.
      4. طوال تنفيذ المهمة ، حافظ على الاتساق في الإجراء. مطالبة الطالب بالنقر فوق الجملة المناسبة لكل صورة باستخدام ماوس خارجي.
      5. التقط كل من الاستجابات الصحيحة وغير الصحيحة أثناء تنفيذ المهام.
  5. الباب الأزرق: وحدة المعالجة الدلالية باستخدام مهمة فهم القراءة
    1. افتح البرنامج على الكمبيوتر. انتقل إلى الباب الأزرق داخل واجهة البرنامج. اختر إما الثمار للنص الإعلامي أو Tino's Getaway للنص السردي.
    2. السماح للوكيل التربوي بتزويد الطالب بتعليمات المهام. بمجرد اختيار نوع النص ، اعرض النص على الشاشة.
    3. يجب على الطالب قراءة النص وحفظ المعلومات الأكثر صلة. بعد الانتهاء من القراءة ، اطلب من الطالب النقر فوق السهم الموجود على الشاشة باستخدام الماوس الخارجي للإشارة إلى اكتمال القراءة والمتابعة إلى القسم التالي.
    4. اسمح للوكيل التربوي بإرشاد الطالب لقراءة الأسئلة وتحديد الإجابة الصحيحة باستخدام الماوس الخارجي. يقرأ الطالب الأسئلة ويختار الإجابة الصحيحة وفقا لذلك.

3. تحليل البيانات

  1. لتقييم صلاحية البناء والدقة التشخيصية لبطارية الوسائط المتعددة في السكان الناطقين بالإسبانية، استخدم تحليل العوامل التأكيدية (CFA) وتحليل منحنى خصائص تشغيل المستقبل (ROC).
  2. قم بإجراء CFA للتحقق من صحة هيكل العامل الأساسي لبطارية الوسائط المتعددة. يسمح هذا التحليل باختبار الفرضية القائلة بأن البيانات تتناسب مع بنية محددة مسبقا بناء على التوقعات النظرية.
  3. قم بتقييم ملاءمة النموذج باستخدام العديد من مؤشرات الملاءمة ، بما في ذلك مؤشر الملاءمة المقارن (CFI) ، ومؤشر تاكر لويس (TLI) ، وجذر متوسط الخطأ التربيعي للتقريب (RMSEA) ، ومتوسط التربيع المتبقي للجذر الموحد (SRMR). يشار إلى ملاءمة النموذج الجيدة من خلال قيم CFI و TLI أكبر من 0.90 ، وقيم RMSEA أقل من 0.08 ، وقيم SRMR أقل من 0.08.
  4. لتحديد دقة التشخيص لبطارية الوسائط المتعددة ، قم بإجراء تحليل منحنى ROC. تسمح هذه الطريقة بتقييم قدرة الاختبار على تصنيف الأفراد الذين يعانون من صعوبات في القراءة وبدونها بشكل صحيح. توفر المنطقة الواقعة أسفل منحنى ROC (AUC) مقياسا للدقة الإجمالية للاختبار. يشير AUC البالغ 0.5 إلى عدم وجود قدرة تشخيصية ، بينما يشير AUC 1.0 إلى قدرة تشخيصية مثالية.
  5. حدد نقاط القطع المثلى للبطارية من خلال تحليل الحساسية والنوعية عند مستويات العتبة المختلفة.
  6. من خلال استخدام كل من تحليل منحنى CFA و ROC ، قم بإجراء تقييم شامل لبطارية الوسائط المتعددة ، وتأكيد صلاحية البناء ودقة التشخيص لدى السكان الناطقين بالإسبانية.

النتائج

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

عينة دراسة
تضمنت العينة 881 مشاركا من إسبانيا (N = 325) والمكسيك (N = 169) وغواتيمالا (N = 227) وتشيلي (N = 160) ، وجميعهم من الناطقين باللغة الإسبانية. تم تقسيم العينة إلى مجموعتين: 451 في مجموعة إعاقة القراءة (RD) و 430 في مجموعة القراء الذين يحققون بشكل طبيعي (NAR). تم استبعاد الأطفال ذوي الاحتياجات التعليمية الخاصة - أولئك الذين يحتاجون إلى دعم واهتمام تعليمي محدد بسبب الإعاقات الحسية أو المشكلات العصبية أو غيرها من الحالات - لأن هذه العوامل تستخدم عادة كمعايير إقصائية لصعوبات التعلم أو الاضطرابات السلوكية الشديدة ، إما مؤقتا أو طوال مدة دراستهم. تم اختيار المشاركين في مجموعة RD بناء على معايير مثل معدل الذكاء يساوي أو يزيد عن 80 ، أو النسبة المئوية لقياس وقت قراءة الكلمات أعلى من النسبة المئوية 75 ، أو النسبة المئوية لقياس وقت قراءة الكلمات الزائفة أعلى من النسبة المئوية 75 ، أو النسبة المئوية لقياس دقة قراءة الكلمات الزائفة أقل من النسبة المئوية 25. وبالمثل ، تم اختيار مجموعة NAR بناء على معايير قابلة للمقارنة ، مع إضافة النسبة المئوية لمهمة فهم PROLEC36 فوق النسبة المئوية 25. تم تحديد جميع النسب المئوية وفقا لمستويات درجات المشاركين. اعتمد تصنيف المشاركين في هذه المجموعات على مهام قراءة الكلمات وقراءة الكلمات الزائفة ، كل منها يتألف من كتل منفصلة. في كلتا الكتلتين ، طلب من المشاركين قراءة المحفزات اللفظية المقدمة بصوت عال في أسرع وقت ممكن. تضمنت كتلة قراءة الكلمات 32 محفزا ، بينما احتوت كتلة قراءة الكلمات الزائفة على 48 محفزا. تم التحكم في معرفة الكلمات باستخدام المعايير التي حددها Guzman و Jiménez37. تم تسجيل مقاييس الزيارات والأخطاء وأوقات زمن الوصول ، مع قياس أوقات زمن الوصول من ظهور كل عنصر إلى بداية الاستجابة الصوتية للطالب. أظهرت كتلة قراءة الكلمات تناسقا داخليا عاليا (α = .89) ، بينما أظهرت كتلة قراءة الكلمات الزائفة اتساقا داخليا أكبر (α = .91). كان توزيع الطلاب الحاصلين على RD و NAR عبر مستويات الصف المختلفة على النحو التالي: في الصف الثاني ، كان هناك 30 طالبا من طلاب NAR و 27 RD. بالانتقال إلى الصف الثالث ، لوحظ 100 NARs جنبا إلى جنب مع 88 طالبا من طلاب RD. شمل الصف الرابع 100 طالب NAR و 116 RD. في الصف الخامس ، كان هناك 100 طالب NAR و 116 RD ، بينما في الصف السادس ، كان هناك 100 NAR و 104 طلاب RD. لتقييم الفروق العمرية في العينة الإجمالية وداخل كل مستوى صف ، تم إجراء اختبارات ANOVA أحادية الاتجاه. كشفت النتائج عن عدم وجود فروق ذات دلالة إحصائية ، حيث تجاوزت جميع قيم p 0.05. وبالمثل ، تم فحص توزيع متغير النوع الاجتماعي باستخدام اختبار مربع كاي ، حيث تجاوزت جميع قيم p أيضا 0.05.

الإحصاء الوصفي
يعرض الجدول 1 الإحصاءات الوصفية (المتوسط والانحراف المعياري) للعمر ومقاييس التقييم. وتصنف البيانات حسب نوع الجنس، وتميز بين القراء الذين يتمتعون بإنجازات طبيعية وأولئك الذين يعانون من إعاقات في القراءة في مختلف البلدان. أظهرت النتائج ارتباطات إيجابية وذات دلالة إحصائية بين عدد كبير من مقاييس التقييم (انظر الجدول 2). يعرض الجدول الارتباطات بين المقاييس ، وتمتد من الضعيف إلى القوي. تعتبر الارتباطات الأقل من 0.3 ضعيفة ، بينما يتم تصنيف الارتباطات الأكبر من 0.5 على أنها قوية. يتم توفير قيم ارتباط محددة جنبا إلى جنب مع تصنيفات القوة الخاصة بكل منها. على سبيل المثال ، تضمنت الارتباطات الضعيفة (r < 0.3) تلك الخاصة بالمزج والتجزئة (r = 0.354) والحذف والفهم المتماثل (r = 0.270). لوحظت ارتباطات معتدلة (0.3 ≤ ص < 0.5) بين رقم البنية النحوية (ص = 0.463) والكلمات الوظيفية - البنية النحوية (ص = 0.512). تتجلى الارتباطات القوية (ص ≥ 0.5) للعدد والجنس (ص = 0.642) وصورة RAN-Color RAN (ص = 0.442).

الجدول 1: إحصاءات وصفية للتدابير. يوفر هذا الجدول المتوسط والانحراف المعياري والإحصاءات الوصفية الأخرى لمختلف المقاييس المدرجة في الأداة الرقمية. العمر: العمر. NAR: عادة ما يحقق القراء. RD: إعاقة القراءة. SEG: التجزئة. BLN: مزج. ISO: عزل الصوت. DEL: حذف الصوت. HOM: فهم متجانس. R & S: الجذر واللاحقات. الجنة: الجنس. رقم: رقم. FW: الكلمات الوظيفية. GRS: الهيكل النحوي. EXT: نص Expositive ; NAT: النص السردي ; المركبات العضوية المتطايرة: التعبير عن التعبير. MOA: طريقة التعبير. POA = مكان التعبير ؛ DIG: Digit RAN. دعنا: الرسالة ران. COL: لون ران. الموافقة المسبقة عن علم: صورة RAN الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الجدول.

الجدول 2: معاملات الارتباط بين المقاييس. يوضح هذا الجدول معاملات الارتباط بين المقاييس المختلفة للأداة الرقمية ، مما يشير إلى قوة واتجاه العلاقات بين هذه المقاييس. SEG: التجزئة. BLN: مزج. ISO: عزل الصوت. DEL: حذف الصوت. HOM: فهم متجانس. R & S: الجذر واللاحقات. الجنة: الجنس. رقم: رقم. GRS: الهيكل النحوي. FW: الكلمات الوظيفية. EXT: نص Expositive ; NAT: النص السردي ; المركبات العضوية المتطايرة: التعبير عن التعبير. MOA: طريقة التعبير. POA = مكان التعبير ؛ DIG: Digit RAN. دعنا: الرسالة ران. COL: لون ران. الموافقة المسبقة عن علم: الصورة RAN. الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الجدول.

تحليل العوامل التأكيدية
تم إجراء CFA لتقييم هيكل العامل المقترح لبطارية الوسائط المتعددة. يشتمل النموذج على عامل واحد من الدرجة الثانية وستة متغيرات كامنة ، يمثل كل منها وحدات مميزة لبطارية الوسائط المتعددة. تشمل هذه التركيبات الوعي الصوتي (بما في ذلك التجزئة الصوتية ، والعزل ، والمزج ، ومهام الحذف) ، والوحدة النمطية الإملائية (التي تتضمن الجذر واللواحق ومهام الفهم المتجانس) ، وبناء الجملة (بما في ذلك الجنس ، والرقم ، والبنية النحوية ، ومهام الكلمات الوظيفية) ، وإدراك الكلام (بما في ذلك التعبير ، وطريقة التعبير ، ومكان مهام النطق) ، والفهم القرائي (بما في ذلك مهام فهم النص الصوتي والسردي) ، والسرعة التسمية التلقائية (مهام الحروف والألوان والأرقام والصور من مهمة RAN). لضمان الاتساق عبر جميع المهام في بطارية الوسائط المتعددة (تتراوح من 0 إلى 1) ، استخدمنا نسبة تقدير الحد الأقصى للقياس (POMS). تم حساب درجات POMS للمهام المستندة إلى الوقت (الجذور واللاحقات)38.

تم إجراء التحليلات الإحصائية والعروض الرسومية باستخدام R الإصدار 4.3.139 ، باستخدام حزم lavaan40 و semTools41 و ggplot242 . تم تقييم ملاءمة النموذج باستخدام مؤشرات جودة الملاءمة المختلفة. على الرغم من أن جودة الملاءمة في مربع كاي كانت كبيرة ، χ2 (df) = 632.01 ، ص < .001 ، مما يشير إلى وجود تناقض بين النموذج المفترض والبيانات المرصودة ، من المهم ملاحظة أن اختبار مربع كاي حساس لحجم العينة43. لذلك ، تم النظر في مؤشرات ملاءمة إضافية.

أسفر مؤشر الملاءمة المقارنة (CFI) عن قيمة قدرها .961 ، متجاوزة العتبة المقبولة عموما البالغة .95 وتشير إلى ملاءمة جيدة للبيانات. كان جذر متوسط الخطأ التربيعي للتقريب (RMSEA) هو 0.038 ، مما يشير إلى ملاءمة وثيقة للنموذج مع البيانات. كان متوسط الجذر القياسي المتبقي (SRMR) هو 0.034 ، وهو أقل من القيمة الموصى بها البالغة 0.05 ، مما يشير إلى الملاءمة المثالية. تراوحت أحمال العوامل للعناصر من .36 إلى .81 ، مما يشير إلى الأحمال الكبيرة على العوامل الخاصة بها. تجاوز متوسط التباين الإجمالي المستخرج (AVE) .50 ، مما يشير إلى صلاحية متقاربة كافية ، وكانت الموثوقية المركبة الإجمالية (CR) أعلى من .80 ، مما يشير إلى موثوقية الاتساق الداخلي الجيدة.

في الختام ، دعمت نتائج CFA هيكل العامل المقترح ، مما يدل على ملاءمة النموذج الجيدة ، والصلاحية المتقاربة ، والموثوقية. يرجى الرجوع إلى التمثيل الرسومي للنموذج في الشكل 1.

figure-results-1
الشكل 1: تحليل العوامل التأكيدية. يوضح هذا الشكل نتائج تحليل العوامل التأكيدية التي تم إجراؤها على الأداة الرقمية ، مع تسليط الضوء على أحمال العوامل والعلاقات بين مقاييس المعالجة المعرفية المختلفة. الاختصارات: SIC= Sicole-R; PA = الوعي الصوتي. SEG = التجزئة. BLN = المزج ؛ ISO = العزلة ؛ DEL= الحذف. MO = المعالجة المورفولوجية ؛ HOM = فهم متجانس. R & S = الجذر واللواحق ؛ SYN = المعالجة النحوية ؛ GEN= الجنس. رقم = رقم ؛ GRS = الهيكل النحوي. FW = الكلمات الوظيفية ؛ RC = فهم القراءة. EXT= نص Expositive; NAT= نص سردي. SP = إدراك الكلام. المركبات العضوية المتطايرة = التعبير عن التعبير عن التعبير. MOA = طريقة التعبير ؛ POA = مكان التعبير ؛ RAN = تسمية آلية سريعة. NUM= رقم RAN ؛ LET = حرف RAN ؛ COL= اللون RUN; PIC= الصورة RAN. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

استخدمت تحليلات ثبات القياس لاختبار ما إذا كانت بنية عامل بطارية الوسائط المتعددة مستقرة عبر الجنسين. يتكون اختبار ثبات القياس من سلسلة من المقارنات النموذجية التي تحدد قيود المساواة المتزايدة الصرامة44. أجرينا التحليلات الإحصائية واتبعنا نفس معايير نموذج الملاءمة لCFA السابق. قمنا بتقييد المعلمات على التوالي التي تمثل الهياكل التكوينية والمتري (التحميلات) والعددية (الاعتراضات) والصارمة (المتبقية)45. يشير التوافق السيئ في أي من هذه النماذج إلى أن الجانب المقيد لا يعمل باستمرار مع المجموعات المختلفة. تم تحديد درجة الثبات بشكل مشترك عندما كان χ2D >0.05 و ΔCFI <0.01. ويبين الجدول 3 ملخص لنتائج مؤشرات النماذج والاختلافات بينها.

الجدول 3: مؤشرات ملاءمة نموذج الثبات. يعرض هذا الجدول مؤشرات الملاءمة لاختبار ثبات الجنس في النموذج ، وتقييم مدى جودة الأداة الرقمية في الحفاظ على الاتساق في هيكلها وخصائص القياس عبر مجموعات الذكور والإناث. تضمن هذه المؤشرات موثوقية الأداة وصلاحيتها من خلال تأكيد قدرتها على قياس العمليات المعرفية باستمرار عبر مجموعات جنسانية متنوعة. الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الجدول.

كان النموذج التكويني ، الذي قيد فقط التكوين النسبي للمتغيرات في النموذج ليكون متماثلا في كلتا المجموعتين ، مناسبا للبيانات: χ2 (292) = 745.970 ، ص <.001 ، CFI = .964 ، SRMR = 0.034 ، RMSEA = .036 ، 90٪ CI (.033 ، .038). قيد نموذج الثبات المتري تكوين المتغيرات وجميع أحمال العوامل لتكون ثابتة عبر المجموعات. كانت مؤشرات الملاءمة قابلة للمقارنة مع مؤشرات النموذج التكويني: χ2 (310) = 768.56 ، ص <.001 ، CFI = .963 ، SRMR = .037 ، RMSEA = .036 ، 90٪ CI (.033 ، .038). تم دعم ثبات أحمال العوامل من خلال اختبارات الفرق غير المعتد بها التي قيمت تشابه النموذج: χ2D (18) = 26.30 ، p = .09 ؛ ΔCFI = .001. في نموذج الثبات العددي ، تم تقييد التكوين وأحمال العامل ووسائل / اعتراضات المؤشر لتكون هي نفسها لكل مجموعة. كانت مؤشرات الملاءمة أقل من المثالية: χ2 (322) = 787,50 ، ص <.001 ، CFI = .963 ، SRMS = .038 ، RMSEA = .035 (90٪ CI = .032 ، .038). اقترحت اختبارات الفرق التي قيمت تشابه النموذج أن هناك ثباتا مضروبيا: χ2D (12) = 13.00 ، p = .369 ؛ ΔCFI = .001. أخيرا ، في نموذج الثبات الصارم ، تم تقييد التكوين ، وأحمال العامل ، ووسائل / اعتراضات المؤشر ، والمخلفات لتكون هي نفسها لكل مجموعة. كانت مؤشرات الملاءمة أقل من المثالية: χ2 (341) = 798.20 ، ص <.001 ، CFI = .961 ، SRMS = .039 ، RMSEA = .0035 (90٪ CI = .032 ، .038). تم دعم الثبات الصارم من خلال اختبارات الفرق غير الدلالة التي قيمت تشابه النموذج: χ2D (11) = 25.81 ، p<.001 ؛ ΔCFI = .002

دقة التشخيص
لتقييم دقة بطارية الوسائط المتعددة وقدرتها التمييزية ، تم إجراء تحليلات لخصائص تشغيل جهاز الاستقبال (ROC). يساعد تحليل ROC في تحديد العتبة المثلى (قيمة القطع) لاختبار تقييم مستمر ، وموازنة الحساسية (القدرة على تحديد الإيجابيات الحقيقية بشكل صحيح) والخصوصية (القدرة على تحديد السلبيات الحقيقية بشكل صحيح). بالإضافة إلى ذلك ، تم استخدام تحليل ROC لتقييم قدرة الاختبار على التمييز بين مجموعات RD و NAR. لإجراء التحليل ، تم حساب درجات Z لكل درجة لكل مهمة من مهام بطارية الوسائط المتعددة. تتكون النتيجة الشاملة من مجموع درجات زيتا. تم إجراء التحليلات الإحصائية والعروض الرسومية باستخدام الإصدار 4.3.141 من R. استخدمت الطويتان pROC46 و ggplot242 . من حيث دقة التشخيص ، أظهرت بطارية الوسائط المتعددة مساحة تحت المنحنى (AUC) تبلغ 9439.8 [95٪ CI: 93.31٪ -96.24٪ (DeLong)] وحساسية 91.0 (الشكل 2). أظهرت منحنيات ROC حسب الدرجة المؤشرات التالية: درجة 2 درجة ، AUC = 96.195٪ [CI: 91.54٪ -100٪ (DeLong)] ، Se = .96 ، Sp = .90 ؛ درجة 3 درجات ، AUC = 95.3 ، [فاصل الثقة 95٪: 92.43٪ -98.18٪ (DeLong)] ، Se = 75.70 ، Sp = 72.34 ؛ درجة 4 درجات ، AUC = 93.4 [95٪ CI: 90.2٪ -96.66٪ (DeLong)] ، Se = .92 ، Sp = .84 ؛ درجة 5 درجات ، AUC = 95.9 [95٪ CI: 93.11٪ -98.75٪ (DeLong)] ، Se = .90 ، Sp = .95 ؛ درجة 6 درجات ، AUC = 94.4 [95٪ CI: 91.11٪ -97.69٪ (DeLong)] ، Se = .92 ، Sp = .91.

figure-results-2
الشكل 2: تحليل ROC للمنحنى. يعرض هذا الشكل تحليل منحنى ROC ، والذي يوضح دقة التشخيص للأداة الرقمية من خلال رسم المعدل الإيجابي الحقيقي مقابل المعدل الإيجابي الخاطئ في إعدادات العتبة المختلفة. وحدات المحور x لمنحنى ROC هي الخصوصية ، ووحدات المحور y هي الحساسية. المختصرات: ROC= منحنى خاصية تشغيل المستقبل؛ AUC= منطقة تحت المنحنى. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

المناقشة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

في هذه الدراسة ، تم استخدام تحليل العوامل التأكيدي (CFA) لتقييم هيكل عامل بطارية Sicole-R ، والتي تشتمل على عامل واحد من الدرجة الثانية وستة متغيرات كامنة تمثل وحدات مختلفة. أشارت النتائج إلى ملاءمة جيدة للنموذج ، وصلاحية متقاربة ، وموثوقية ، مما يؤكد فعالية البطارية في تقييم مجموعة شاملة من المهارات المعرفية والقرائية التي تعتبر ضرورية للأفراد الذين يعانون من عسر القراءة. الأهم من ذلك ، أن الأداء المتسق للأداة الرقمية عبر مجموعات ديموغرافية متنوعة داخل إسبانيا والمكسيك وغواتيمالا وتشيلي يشير إلى فائدتها المحتملة في البيئات التعليمية والسريرية عبر مختلف المناطق الناطقة بالإسبانية.

تساهم هذه الدراسة في الأدبيات من خلال توضيح كيفية استخدام بطاريات الوسائط المتعددة لتحديد العجز المعرفي المحدد المرتبط بعسر القراءة بشكل فعال. تتيح قدرة البطارية على تحديد مجالات محددة من الصعوبة ، مثل الوعي الصوتي ، وإدراك الكلام ، وسرعة التسمية ، والمعالجة الإملائية ، والمعالجة النحوية ، وفهم القراءة ، التدخلات المصممة خصيصا لتلبية احتياجات الطلاب الفردية بشكل فعال. علاوة على ذلك ، يؤكد الاتساق الواضح للبطارية بين الجنسين فائدتها في تعزيز ممارسات التقييم العادلة ، وبالتالي دعم مبادرات التعليم الشامل التي تهدف إلى توفير فرص متساوية لجميع الطلاب.

على الرغم من أن الأدوات السابقة ذات الخصائص المتشابهة قد تم تصميمها للاستخدام في اللغة الإنجليزية ، مثل اختبار الفحص المبكر لعسر القراءة (DEST) الذي اقترحه فوسيت ونيكلسون17 ، والذي يقيم مجالات متعددة ، إلا أن هذه الدراسة أظهرت قابلية تطبيق وفعالية بطارية الوسائط المتعددة في سياق لغوي مختلف. خلال التحليل ، تم اتخاذ العديد من الخطوات الحاسمة في إطار البروتوكول لضمان دقة النتائج وصحتها. تضمنت هذه الخطوات المعالجة المسبقة للبيانات ، ومواصفات النموذج ، وتقدير المعلمات ، بما يتماشى مع دراسات مثل Hautala et al.19 التي أثبتت موثوقية الأدوات المستندة إلى الكمبيوتر في تحديد الطلاب الذين يعانون من صعوبات في القراءة. بالإضافة إلى ذلك ، استكشفت دراسات أخرى ، مثل تلك التي أجراها Protopapas et al.20 و Pennington et al.12 ، تنفيذ أدوات الفحص المستندة إلى الكمبيوتر لتحديد عسر القراءة ، مما يؤكد أهمية تسخير التكنولوجيا لتعزيز استراتيجيات التقييم. علاوة على ذلك ، تتماشى الدراسة الحالية مع التطورات الحديثة في أبحاث عسر القراءة والتقييم النفسي ، مع التأكيد على أهمية البطارية في السياقات المعاصرة. سلطت الدراسات التي أجراها Jiménez et al.23 و Guzmán et al.24 الضوء على الحاجة الماسة لأدوات تقييم قوية مصممة خصيصا للخلفيات اللغوية المتنوعة ، مما يؤكد فعالية Sicole-R في سد هذه الفجوة بين السكان الناطقين بالإسبانية. علاوة على ذلك ، فإن دمج التقنيات الرقمية في تقييم عسر القراءة ، كما ناقشه Rauschenberg et al.6 ، يعزز الصرامة المنهجية التي تم إثباتها في نهج هذه الدراسة لتحليل العوامل والتحقق من صحتها.

على الرغم من الصرامة المنهجية المستخدمة في هذه الدراسة ، من المهم الاعتراف ببعض القيود المتأصلة في التحليل. يتعلق أحد القيود بتعميم النتائج ، حيث تألفت العينة من مجموعة ديموغرافية محددة ، مما قد يحد من قابلية تطبيق النتائج على مجموعات سكانية أوسع. بالإضافة إلى ذلك ، بينما بذلت جهود لضمان ثبات القياس بين الجنسين ، لم يتم أخذ عوامل ديموغرافية أخرى ، مثل العمر أو الحالة الاجتماعية والاقتصادية ، في الاعتبار صراحة في التحليل ، مما قد يكون قد أثر على النتائج.

يمكن أن تستكشف اتجاهات البحث المستقبلية تكيفها مع اللهجات الإسبانية المختلفة وإدماجها في أطر تعليمية أوسع لتعزيز استراتيجيات تحديد الهوية. من الآن فصاعدا ، يجب أن تهدف الأبحاث المستقبلية إلى معالجة القيود المحددة في هذه الدراسة ، مثل استكشاف فائدة بطارية الوسائط المتعددة في مجموعات سكانية متنوعة والتحقيق في صلاحيتها الطولية وصلاحيتها التنبؤية في التنبؤ بالنتائج التعليمية طويلة الأجل. بالإضافة إلى ذلك ، تم تسليط الضوء على خط بحث مستقبلي واعد في مراجعة حديثة أجراها Jin et al.47 ، مما يشير إلى دمج التكنولوجيا البيولوجية العصبية. أجروا مراجعة شاملة لقواعد البيانات العلمية ، واختاروا الدراسات المنشورة بين عامي 2018 و 2023. تشير النتائج التي توصلوا إليها إلى أن تقييم التكنولوجيا العصبية البيولوجية يظهر كاتجاه واعد في النهوض بتشخيص عسر القراءة.

في الختام ، تسلط نتائج هذه الدراسة الضوء على بطارية الوسائط المتعددة كأداة قيمة للمعلمين ، مما يسهل في النهاية دعما أكثر فعالية ونتائج محسنة للطلاب الذين يعانون من عسر القراءة. من خلال دمج هذه الأفكار المعاصرة ، تساهم النتائج في الخطاب المتطور حول تقييم عسر القراءة ، وتقدم للممارسين والباحثين وجهات نظر محدثة حول أطر استراتيجية التشخيص الفعالة. على حد علمنا ، تعد هذه الدراسة من بين أولى الدراسات التي تتحقق من صحة بطارية وسائط متعددة شاملة مصممة خصيصا للسكان الناطقين بالإسبانية ، مما يملأ فجوة حرجة في أدوات التشخيص الحالية المتاحة لعسر القراءة.

الإفصاحات

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يشهد المؤلفون المذكورون أعلاه أنه لا توجد مصالح مالية أو تضارب في المصالح فيما يتعلق بهذه الدراسة.

شكر وتقدير

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ونعرب عن امتناننا للدعم المقدم من برنامج التربية الإسبانية للتعاون في أمريكا الأيبيرية (AECI)، مما مكن من تكييف الأداة التكنولوجية Sicole-R-Primaria مع البديل الإسباني لمختلف البلدان داخل الفضاء الأيبيري الأمريكي من خلال مشاريع Evaluación de procesos cognitivos en la lectura mediante ayuda asistida a través de ordenador en población escolar de educación primaria (تقييم العمليات المعرفية في القراءة من خلال المعونة بمساعدة الحاسوب في طلاب المدارس الابتدائية) في غواتيمالا (المرجع: A/3877/05) وإكوادور (المرجع: C/030692/10) والمكسيك (المرجع: A/013941/07) وشيلي (المرجع: A/7548/07). وبالإضافة إلى ذلك، نود أن نعرب عن امتناننا الصادق لبنك التنمية للبلدان الأمريكية على دعمه المالي لوزارة التعليم في بنما، حيث قامت منظمة الدول الأيبيرية الأمريكية للتربية والعلوم والثقافة بدور الوسيط. وقد مكن هذا التمويل من تكييف Sicole-R لاستخدامه على كل من أجهزة الكمبيوتر والأجهزة اللوحية. كما نعرب عن امتناننا للدعم المقدم في إطار البرنامج PN-L1143. 4357/OC-PN، ولا سيما الدعم الفني لتدريب الميسرين واستعراض الموارد التعليمية. بالإضافة إلى ذلك، نعرب عن تقديرنا لعقد المنتجات والخدمات الخارجية (PEC)، الذي يهدف إلى تقديم تدريب متخصص لتسهيل الكشف عن الطلاب البنميين الذين قد يكونون معرضين لخطر مواجهة صعوبات في القراءة والكتابة والرياضيات، وتحديدهم وتدخلهم المبكر. بالنسبة لجميع المشاريع المذكورة أعلاه ، عمل المؤلف الأول كباحث رئيسي.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
جامعة سيكول آردي لا لاجوناTF-263- 07

المراجع

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. World Federation of Neurology. Report of research group on Dyslexia and world illiteracy. , Dallas. (1968).
  2. Diamanti, V., Goulandris, N., Campbell, R., Protopapas, A. Dyslexia profiles across orthographies differing in transparency: An evaluation of theoretical predictions contrasting English and Greek. Sci Stud Reading. 22 (1), 55-69 (2018).
  3. Shaywitz, S. Overcoming dyslexia: A new and complete science-based program for reading problems at any level. , Alfred A. Knopf. (2003).
  4. Heikki Lyytinen, H., Ronimus, H., Alanko, A., Poikkeus, N. M., Taanila, M. Early identification of dyslexia and the use of computer game-based practice to support reading acquisition. Nordic Psychol. 59 (2), 109-126 (2007).
  5. Tobia, V., Marzocchi, G. M. Cognitive profiles of Italian children with developmental dyslexia. Reading Res Quart. 49 (4), 437-452 (2014).
  6. Rauschenberger, M., Baeza-Yates, R., Rello, L. A universal screening tool for dyslexia by a web-game and machine learning. Front Comput Sci. 3, 628634(2022).
  7. Ekhsan, H. M., Ahmad, S. Z., Halim, S. A., Hamid, J. N., Mansor, N. H. The implementation of interactive multimedia in early screening of dyslexia. Int Conf Innov Mgmt Tech Res. , 566-569 (2012).
  8. Jiménez, J. E. Dyslexia in Spanish. Prevalence and cognitive, cultural, family and biological indicators. , Ediciones Pirámide. Madrid. (2012).
  9. Hatcher, J., Snowling, M. J. The phonological representations hypothesis of dyslexia: From theory to practice. Dyslexia and Literacy, Theory and Practice. , Chichester, John Wiley & Sons. (2002).
  10. Goswami, U. A temporal sampling framework for developmental dyslexia. Trends Cogn Sci. 15 (1), 3-10 (2011).
  11. Stein, J. F. The magnocellular theory of developmental dyslexia. Dyslexia. 7 (1), 12-36 (2001).
  12. Nicolson, R. I., Fawcett, A. J. Development of Dyslexia: The delayed neural commitment framework. Front Behav Neurosci. 21 (13), 112(2001).
  13. Pennington, B. F., et al. Individual prediction of dyslexia by single versus multiple deficit models. J Abnorm Psychol. 121 (1), 212-224 (2012).
  14. Ring, J., Black, J. L. The multiple deficit model of dyslexia: what does it mean for identification and intervention. Ann Dyslexia. 68 (2), 104-125 (2018).
  15. Soriano-Ferrer, M., Nievas-Cazorla, F., Sánchez-López, P., Félix-Mateo, V., González-Torre, J. A. Reading-related cognitive deficits in Spanish developmental Dyslexia. Procedia - Social Behav Sci. 132, 3-9 (2014).
  16. The implementation of a web application for screening children with Dyslexia. Zygouris, N. C., et al. International Conference on Interactive Collaborative Learning, , (2016).
  17. Snowling, M. J., Hulme, C. The Science of Reading: A Handbook. , Wiley-Blackwell. (2021).
  18. Politi-Georgousi, S., Drigas, A. Mobile applications, an emerging powerful tool for Dyslexia screening and intervention: A systematic literature review. Int J Interact Mobile Technol. 14 (18), 4-17 (2020).
  19. Fawcett, A. J., Nicolson, R. I. The Dyslexia early screening test. Irish J Psychol. 16 (3), 248-259 (1995).
  20. Zygouris, N. C., et al. The implementation of a web application for screening children with dyslexia Interactive Collaborative Learning. , Advances in Intelligent Systems and Computing. Cham. (2017).
  21. Hautala, J., et al. Identification of reading difficulties by a digital game-based assessment technology. J Edu Comput Res. 58 (5), 1003-1028 (2020).
  22. Ahmad, N., Rehman, M. B., El Hassan, H. M., Ahmad, I., Rashid, M. An efficient machine learning-based feature optimization model for the detection of dyslexia. Comput Intell Neurosci. 9, 8491753(2022).
  23. Rello, L., Baeza-Yates, R., Ali, A., Bigham, J. P., Serra, M. Predicting risk of dyslexia with an online gamified test. PLoS One. 15 (12), e0241687(2020).
  24. Dębska, A., et al. The cognitive basis of dyslexia in school-aged children: A multiple case study in a transparent orthography. Dev Sci. 25 (2), e13173(2022).
  25. Jiménez, J. E., et al. Discriminant validity of the Sicole-R-Primaria Multimedia Battery for the evaluation of cognitive processes associated with dyslexia. Revista de Investigación Educativa. 27 (1), 49-71 (2009).
  26. Guzmán, R., et al. Assessment of naming speed in reading learning difficulties. Psicothema. 16 (3), 442-447 (2004).
  27. Jiménez, J. E., et al. Is the deficit in phonological awareness better explained in terms of task differences or effects of syllable structure. Appl Psycholinguist. 26 (2), 267-283 (2005).
  28. Ortiz, R., et al. Locus and nature of perceptual phonological deficit in Spanish children with reading disabilities. J Learn Disabil. 40 (1), 80-92 (2007).
  29. Ortiz, R., et al. Development of speech perception in children with dyslexia. Psicothema. 20 (4), 678-683 (2008).
  30. Jiménez, J. E., et al. The Double-deficit hypothesis in Spanish developmental dyslexia. Topics Lang Disorders. 28 (1), 46-60 (2008).
  31. Jiménez, J. E., García de la Cadena, C. Learning disabilities in Guatemala and Spain: A cross-national study of the prevalence and cognitive processes associated with reading and spelling disabilities. Learning Disabilities Res Pract. 22, 161-169 (2007).
  32. Jiménez, J. E., de la Cadena, C. G., Siegel, L. S., O'Shanahan, I., García, E. Gender ratio and cognitive profiles in dyslexia: a cross-national study. Read Writ. 24, 729-747 (2011).
  33. Rodrigo, M., et al. Assessment of orthographic processing in Spanish children with dyslexia: the role of lexical and sublexical units. Revista Electrónica de Investigación Psicoeducativa y Psicopedagógica. 2 (2), 105-126 (2004).
  34. Jiménez, J. E., et al. Evaluation of syntactic-semantic processing in developmental dyslexia. Elect J Res Edu Psychol. 2 (2), 127-142 (2004).
  35. Jiménez, J. E., Rodríguez, C., Ramírez, G. Spanish developmental dyslexia: prevalence, cognitive profile, and home literacy experiences. J Exp Child Psychol. 103 (2), 167-185 (2009).
  36. PROLEC-R. Primary Reading Processes Assessment Battery - Revised. Cuetos, F., Rodríguez, B., Ruano, R., Arribas, A. D. , TEA Ediciones. (2005).
  37. Guzmán, R., Jiménez, J. E. Normative study on psycholinguistic parameters in children aged 6 to 8 years: Subjective familiarity. Cognitiva. 2, 153-191 (2001).
  38. Cohen, P., Cohen, J., Aiken, L., West, S. G. The problem of units and the circumstance for POMP. Multivariate Behav Res. 34, 315-346 (1999).
  39. R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing_. R Foundation for Statistical Computing. , Vienna, Austria. (2023).
  40. Rosseel, Y. lavaan: An R package for structural equation modeling. J Stat Software. 48 (2), 1-36 (2012).
  41. Jorgensen, T. D., Pornprasertmanit, S., Schoemann, A. M., Rosseel, Y. semTools: Useful tools for structural equation modeling. , R package version 0.5-6. (2022).
  42. Wickham, H. ggplot2: Elegant graphics for data analysis. , Springer-Verlag. New York. (2016).
  43. Byrne, B. M. Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming. , Third Edition, Taylor & Francis Group. (2016).
  44. Vandenberg, R. J., Lance, C. E. A review and synthesis of the measurement invariance literature: Suggestions, practices, and recommendations for organizational research. Org Res Methods. 3 (1), 4-70 (2000).
  45. Hirschfeld, G., von Brachel, R. Multiple-Group confirmatory factor analysis in R - A tutorial in measurement invariance with continuous and ordinal indicators. Pract Assess Res Eval. 19 (7), 1-12 (2014).
  46. Sachs, M. C. plotROC: A Tool for Plotting ROC Curves. J Stat Softw. 79, 2(2017).
  47. Jing, W., Yu, E. L. X., Motevalli, S. A comparison between cognitive assessment and neurobiology technology assessment of dyslexia: A literature review. Int J Acad Res Busi Soc Sci. 13 (4), 976-986 (2023).

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

SICOLE R

مقالات ذات صلة