日本の学生と手書きの困難を比較する読み書き時の文観察比率

サマリー

本記事では、視線追跡法を用いて日本の学生における筆跡難しさ(HD)のリスクを特定するためのプロトコルを紹介します。学校環境でHDのリスクがある生徒は、刺激観察における意味のない文の割合、文章の流暢さ、運動協調能力を評価することで特定できます。

要約

筆跡問題(HD)を持つ学生は、文章作成に影響を与える視覚運動の課題を示すことが多いです。しかし、HDと通常発達(TD)子どもの読み書き時の眼球運動を比較した研究はほとんどありません。最近の研究では、刺激を観察する時間の割合が発達障害のある子どもの行動問題の特定に役立つことが示唆されています。本研究では、HDとTDの同年代の生徒間の刺激観察比率を比較しました。日本語HD(n=12)とTD(n=15)の参加者は、日本語の文を読み書きする際の眼球運動パターンの違いを調べ、意味のある文と無意味な文の読み書きパフォーマンスを比較しました。参加者が複数の日本語文を書く間、眼球運動が記録されました。結果は、TD参加者がHDの仲間よりも文の読み書きがより流暢であることを示しましたが、意味のある文章課題に関してはグループ差は見られませんでした。HD参加者は、TDの仲間よりも読み書きの課題で文を観察する頻度が高く、手書き時の観察時間が短く、観察比率も低いことが示されました。しかし、読書中の観察割合はほぼ同じでした。二値ロジスティック回帰分析により、1分あたりの文字数、意味のない筆跡観察に費やす時間割合、運動協調スコアがHDの学生を特定する重要な指標であることが明らかになりました。これらの発見は、文章を書く際の観察時間が短くなり刺激観察の割合が低いことが、HD学生が文を徹底的に読むのではなく、ただ一瞬だけ見てしまう傾向を反映していることを示唆しています。

概要

手書きは視覚、運動、認知スキルの統合を必要とする複雑な行動です。^1,2,3,4,5。最近の研究では、参加者に紙に左^から右へサイクロイドループを書かせることで、手書きの困難(HD)を検出できることが示されています^2,3。これらの研究では、通常発達(TD)参加者が、目を開けているか閉じているかに関わらず、空間的および時間的配置において同様の視覚運動統合(VMI)スキルを示しました。しかし、HDの学生は空間的・時間的配列は良好で、目を閉じたときに文章力は劣るものの、書く表現は劣りました。対照的に、VMIの技術は劣っていたにもかかわらず、目を開けているときは正確さや流暢さが低く、読みやすさも低かったのです。これらの結果は、視覚スキルの欠損がHD ^1,2,3の学生における流暢な筆書き能力に妨げていることを示唆しています。しかし、LopezとVaivre-Douret ^2,3は、眼球運動パターンなどの視覚パフォーマンスデータを直接測定したり、HDとTDの視覚スキルを比較したりはしていません。したがって、TD参加者とHD参加者の筆跡時の眼球運動パターンを比較することで、日常や学校の場でHDリスクのある生徒を特定するのに役立つ可能性があります。

手^書き中の眼球パターン比較の重要性^{にもかかわらず、}HD^参加者の眼球運動パターンを検証した研究はほとんどありません。Omori⁶はTDの学生の文作成中の眼球運動パターンを分析しました。彼は参加者をVMIのスキルに基づいて2つのグループに分け、標準化された視覚運動^{統合テストを}用いて評価しました。結果は、VMIスキルが低い学生は、より高いVMIスキルを持つ学生よりも、より多く、より長く集中し、文や自分の手を振り返る頻度が増えたことを示しました。言い換えれば、VMIのスキルが低いと、手書き時の観察力が低下することと関連しています。筆跡の性能が悪いと観察時間が長くなり、注視時間が増え、注視時間が長くなります ^2,3,6。さらに、手を振り返る回数が増え刺激が増えると、刺激観察の総持続時間と総筆書き時間の比率は減少します。その結果、HD参加者は実際の手書きに費やす総執筆時間の割合が少なく、TD^{参加者よりも}観察比率が低い^2,3。VMIスキルが低いTDの学生は、手の動きや刺激を標的化する頻度を増やし、視覚運動スキルの統合に困難を示しました⁷。しかし、これまでの研究では、注視データのみが評価されており、注視データ(注視とサッカードの両方を含む)は評価^{されていません。}手書き中の刺激観察をより正確に捉えるためには、訪問時間や訪問回数を含む凝視データと、注視時間と回数を含む注視データの両方を考慮することが望ましいです。したがって、訪問時間と対象刺激の観察比率の関係を調べることで、筆跡に伴う視覚運動統合の困難を解明するのに役立つかもしれません。

シータとテイラーは、TD成人は^{単一の単語を}書くよりも、読書時の執着が少なく、平均執着時間が短く、訪問時間も短いと報告しました。しかし、TDとHDの生徒が文の読み書きで似た眼球運動パターンを示すかどうかは依然として不明です。さらに、これまでの研究の多くはアルファベット言語^{1、2、3、4、5、8}に焦点を当てており、日本語の表記⁶を調査した研究は1件だけです。したがって、本研究では、TDとHDの学生が日本語の文を読み書きする際の眼球運動パターンを比較しました。最近の研究では、非^語読で読解に困難を持つ学生が特定できることが示^{されたため、}本研究には意味のない刺激も含まれていました。Steacyらは、意味のない単語読み能力がその後の意味のある^{単語読みの}発達と強く関連していることを報告しました。反応の様式は異なりますが、意味のある文の書き方と無意味な文の書き方を比較することで、HDの学生の発見に役立つ可能性があります。したがって、両方の刺激タイプが準備されました。

漢字や漢字を書くことは、ローマ字を書くよりも手書きの難しさが予想されます¹¹。Tseらは、TDおよびHD児の中国語と英語の筆跡発達を比較し、脳卒中形成の問題を反映した中国語の方がより困難であることが分かった¹¹。また、HD児ではVMI(視覚知覚)が低下し、微細運動能力がTD児より低下し、読解力に群差はなかったと報告しました¹¹。日本では、一般の小学生の約10%がライティングに困難を抱え^{ています。}河野、平林、中村は、生徒の書く流暢さが1年生の13.08文字/分(LPM)から¹³年生の6年生の31.26 LPMに増加し、読解の流暢さは1年生の202.50 LPMから¹⁴年生の6年生の461.90 LPMに増加したことを示しました。デジタルペンを用いた別の研究では、筆跡技術が向上するにつれて、連続筆記の時間が長くなり、紙を下に向ける回数が減ったと報告されています¹⁵。野田らは、発達障害のある日本の学生(HDを含む)は、微細運動能力や持続的な文章注意力が低いことを発見しました¹⁶。これらの結果を総合すると、HDの学生はTDの同年代の学生よりも、書き方が遅く、連続した書き言葉の時間が短く、刺激や手を振り返る頻度がより頻繁に見られる^{ことが示唆されています。}連続的な書き込み時間は通常デジタルペンで測定されますが、注視数を数えることで視線追跡から推定することも可能です。眼球運動データから1文字の注視数(L/FX)を計算すると、各文字にどれくらいの頻度で注視する必要があるかがわかり、振り返る頻度は刺激への総訪問時間と総書写時間の比率を用いて観察比として指標化できます。そこで、視力トラッカーを使ってL/FXを観察時間として、%VDをHDとTDの学生の観察比率として比較しました。

HDとTDの学生の間で意味のある文と無意味な文の動作を比較するため、参加者は眼球運動を記録しながら複数の日本語文を読み書きしました。私は、HDの学生はTD^{の学生2,3,6}に比べて読み書きの読み書き^LPMが低く、観察時間が短く、集中時間が^短い6、読み書き時の刺激観察の割合がTDの学生と比べて低いと予測^{しました。}明確な眼球運動パターン、観察時間の短縮、TD学生に比べてHDの観察比率が低いと予想していました。

プロトコル

参加前に参加者およびその親または保護者から書面によるインフォームドコンセントが取得されました。早稲田大学の機関審査委員会(番号2020-176)は本研究を承認しました。

1. 参加者

1. ウェブサイト(材料 表参照)からコンピュータにソフトウェアをインストールし、検出力分析でサンプルサイズを決定します。
   1. ソフトウェアをクリックして開いてください。
   2. テストファミリータブで F検定を選択し、 統計検定 タブで ANOVA: 相互作用間の反復測定を選択します。 パワー分析の種類では、 事前に選択: α 、検出力、効果量を与えた必要なサンプルサイズを計算します。
   3. 「Determine」をクリックし、ポップアップウィンドウで「Direct」を選択します。ここで、選んだ前回の研究の部分η²(本研究では0.20^)が登場します。「計算」をクリックし、「計算」→メインウィンドウに転送します。入力パラメータパネルの効果サイズfが更新されていることを確認してください。
   4. この研究では、グループ数を2、測定数を4として入力してください。メインページで「計算」をクリックして、この研究の総サンプル数が12人であることを確認してください。
      注:時間経過分析⁶の既に報告された効果量に基づき、検出力分析では、p=0.05かつ95%の検出力95%の3者混合ANOVAで、部分η 2が0.20以上を検出するには少なくとも12名の参加者が必要と示されました。
2. 学齢期の生徒を募集し、全員が公立の小学校、中学校、高校の一般クラスに在籍していることを確認しましょう。この研究には31名の学生(年齢[CA]、7歳から17歳)が参加しました。
3. 「猫猫」「犬」「鳥」に由来する日本語の単語を提示し、参加者にそれらを書くよう指示します。参加者が提示された単語を正しく書けるか確認してください。そうでなければ、研究から除外してください。
4. 評価を完了できない参加者は除外してください。これらの基準に基づき、4名の参加者が除外されました。最後に、27名(男子16名、女子11名)がこの研究に参加しました。
5. 参加者やその親に、特に読解力や作文能力について学業歴について尋ねてください。診断がある場合は開示を求め、臨床基準¹⁷に基づき小児科医が診断を下したことを確認してください。
6. 学歴と臨床基準に基づいて参加者を2つのグループに分けます:HD(n = 12人;7人がLDと自閉症スペクトラム障害(ASD)で5人)、TD(n = 15)。TD参加者が読み書きの問題を報告せず、発達障害の診断を受けていないことを確認してください。
7. 参加者(または親)に、病院や教育機関で以前に測定された知能指数(IQ)や発達指数(DQ)などの標準化されたスコアを提供するよう求めてください。利用できない場合は、これらのフィールドを空欄のままにしてください。本研究では、HDの全参加者が既にIQまたはDQスコアを持っていました(平均フルスケールIQ=97.80、SD=24.32)。TD参加者は以前のIQスコアを持っていませんでした。これらの項目は空欄のままにしてください。

2. 刺激と装置

1. 眼球運動を記録するアイトラッカーを用意しましょう。アイトラッカーが120Hz以上の測定性能を持っているか確認してください。
2. 1920×1080解像度のディスプレイとノートパソコンを使って刺激を提示・制御します。ノートパソコンに眼球運動座標の計算や統計解析を行うソフトウェアが含まれていることを確認してください。
3. 録画中、参加者にはアイトラッカーから約70cm離れた場所に座るよう指示します。刺激を提示する前に5点キャリブレーションを行います。この手順は、ディスプレイとアイトラッカーの測定基準を確立するために行われます。 キャリブレーション ボタンをクリックして、ディスプレイ上の色付きの点を観察してください。点が十分に固定されると消え、角や中心などのランダムな場所に新しい点が現れます。視線追跡ソフトで適切な結果が得られるまでキャリブレーションを繰り返します。
4. 平が名と漢字で12文、各2〜4行、32〜79文字を用意します。そのうち、日常生活の内容を描写した意味のある文(例:魚の生態、列車の遅延)と、平が名のみで書かれた意味のない文が4文使われています。2〜3年生レベルで、年齢に合った語彙、助詞、漢字で意味のある文を作成すること。1文に3〜4文字の漢字を含めること。3文字か4文字の平がな文字列を組み合わせて意味のない文を作りましょう。すべての文は28ポイントフォントで、1枚のスライドにまたがって表示してください。黒い無地のスライドを用意してください。各参加者のために、4本の横線が入ったA4用紙を用意してください。
5. 12文のスライドと黒いスライドを個別のJPEGファイルに変換してください。 図1 は例文刺激を示しています。パネルAは意味のある文、パネルBは無意味な文です。目追跡ソフトを開けろ。コンソールで新しいプロジェクトを作成し、名前を付けます。
6. デザインモードを開いてください。タイムライン1を選択し、キャリブレーションをデフォルトの5ポイントモードに設定してください。意味のある文スライドを2枚と意味のないスライドを1枚追加してください。次に進行モードをキー押しに設定し、実験者がスペースバーで先に進められるようにします。文スライドの前後、中間、後に空白の黒いスライドを挿入し、こちらもキー入力に設定しています。同じ方法で4つのタイムラインを準備し、それぞれ異なる文スライドを用意します。タイムライン1と3では、まず意味のある文を提示し、その後に無意味な文を提示します。タイムライン2と4では順序を逆にします。
7. 10歳未満の参加者に対して、平が名のみの短い刑期を実施すること。年長の参加者には、ひらがなと漢字の混合文のタイムラインを用いてください。

図1:読解および作文課題における文刺激の例。 (A) 意味のある文刺激、(B) 無意味な文刺激。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

3. 事前評価:PVT-R

1. 参加者と向かい合って座る。生年月日を尋ねてみてください。もし正確に答えられない場合は、親に尋ねてください。
2. PVT-Rのパンフレットを参加者に提示してください。この小冊子は15ページで構成されており、それぞれに4つの視覚刺激が収められています。参加者に話し言葉の刺激を聞き、4つの選択肢から対応する視覚刺激に触れるよう指示します。
3. 指示に従って各音声刺激を1回ずつ提示し、参加者に4つの選択肢から対応する視覚刺激を選ばせます。選んだ内容をシートに記録し、次に話す刺激を提示します。各ページには6つの音声刺激プレゼンテーションが含まれています。
4. 各ページで正解数を数え、次のページに進み、参加者が2ページで3回以上の誤りを犯すまで続けます。誤りは連続的である必要はありません。この基準を満たした場合は進級しないでください。あるいは、参加者が誤差基準を満たさずに15ページを完成させた場合は評価を中止することもできます。
5. 冊子内の正解と不正解の合計数を数え、マニュアルに従って調整済みスコア、標準スコア、言語年齢を計算します。

4. 事前評価:ベアリー-VMI VI

1. 参加者と向かい合って座る。どちらの手が利き手かを聞いてみてください。
2. 副社長の冊子を提示してください。参加者にページ上部のサンプル幾何学図を観察し、次に下部の選択図を観察するよう指示します。サンプルと同一の図形を選ばせてください。このプロセスを繰り返し、参加者が30項目すべてを完了させた後、次の課題に進みます。正解した答えの数を数えましょう。
3. 運動協調(MC)の手冊を提示してください。最初の20題では、参加者に暗い点と明るい点をつなげて幾何学的な図形を作るよう指示します。参加者に、最後の10項目の輪郭に触れずに形の中に線をなぞるように指示します。MCの課題は5分以内に完了しなければならないと伝えてください。そして、正しくつながった図形や正しくなぞられた形の数を数えます。
4. VPとMCの冊子で正解した回答数の合計を数え、マニュアルに従って視覚運動統合の標準スコアを計算します。

5. 眼球運動測定

1. 磁気取り付けブラケットをディスプレイの下端の中央に取り付けます。
2. アイトラッカーをUSBケーブルでディスプレイに接続します。付属の磁気ブラケットを使ってディスプレイの下部にアイトラッカーを取り付けます。ブラケットとアイトラッカーがしっかり固定されていることを確認してください。
3. 設定ソフトを開きます。付属のアイトラッカーと表示を選択します。 キャリブレーション ボタンをクリックし、刺激提示表示を選択します。参加者をディスプレイの前に座らせ、適切な距離に位置を調整します。事前キャリブレーションインジケーターが緑色に点灯し、約70cmの距離を確認します。必要に応じて座席を調整してください。
4. キャリブレーションボタンをクリックして、ディスプレイ上の色付きの点を観察してください。点が十分に固定されると消え、角や中心などのランダムな場所に新しい点が現れます。7つのドットすべてが完成するまで続け、キャリブレーションを終えるために「承認」をクリックします。設定ソフトを閉じてください。
5. アイトラッキングソフトと名前付きのプロジェクトを開いてください。録画 モードを選択し 、左上のメニューから録画用のアイトラッカーを選択します。刺激提示画面を選択し、 参加者 名を参加者タブに入力します。4つのタイムラインのうち1つを選び、テスト順(読むか書きか)をバランスさせましょう。例えば、参加者1の場合は、まずタイムライン1で読み、タイムライン3で書き始めます。参加者2は、まずタイムライン4に書き、タイムライン2で読みます。両方のテストを各参加者が確実に完了させてください。参加者がディスプレイの前に座るのを待ちます。
6. 参加者にはアイトラッカーから約70cm離れた場所に座るよう指示します。キャリブレーションに進むには 録画 ボタンを押してください。アイトラッカーの状態インジケーターが緑色に変わっているか確認して適切な距離を確認してください。
7. 「 キャリブレーション開始 」をクリックして進行します。参加者にディスプレイ上の白い動く点を追うよう指示します。キャリブレーションが適切であれば、 開始 ボタンを押して読み書きタスクの文スライドを表示します。そうでなければ、 再キャリブレーション をクリックして成功するまで繰り返してください。
8. 読書テストを開始してください(詳細は 図2A 参照)。タイムライン1または2を選択してください。
   1. ステップ5.5から5.7までを完了してください。参加者に提示された文スライドをできるだけ早く声に出して読むよう指示してください。
   2. スペースバーを押すと、真っ黒なスライドが表示されます。参加者を読書の準備をさせ、スペースバーを押して最初の文スライドを表示します。よく耳を傾けて、スライドの読書ミスの数を数えてください。参加者が最後の文字を読み終えたら、スペースバーを押して次の空白の黒いスライドに進みます。
   3. 参加者を準備し、スペースバーを押して2つ目の文スライドを表示します。よく聞き、読書ミスの数を数えましょう。参加者が最後の文字を読み終えたら、スペースバーを押して続けます。3枚目のスライドでも同じことを繰り返して読解テストを完了します。最後のキーを押すと録画は自動的に終了します。
   4. ポップアップウィンドウで 「録画を保存 」をクリックすると、眼球運動データを保存し、プロジェクトのホームに戻ってください。
   5. ライティングテストの準備は別のタイムラインを選ぶか、両方のテストが完了していればセッションを終えてください。
9. ライティングテストを始めてください(詳細は 図2B 参照)。タイムライン3または4を選択してください。
   1. ステップ5.5から5.7までを完了してください。参加者に提示された文をA4用紙に4本の横線で手書きするよう指示します。
   2. スペースバーを押すと黒い空白スライドが表示されます。参加者を執筆の準備を整え、次にスペースバーを押して最初の文スライドを表示します。文章を観察し、スライドの誤りを数えましょう。参加者に誤った単語を書き直すよう指示し、前の回答は二行で消します。参加者が最後の文字を読み終えたら、スペースバーを押して次の黒い空白スライドに進みます。
   3. 完成したシートを回収し、新しいシートを参加者に提供します。
   4. 参加者を準備し、スペースバーを押して2つ目の文スライドを表示します。スライドの書き込みと誤りを観察してください。参加者に誤った単語を書き直すよう指示し、前の回答は二行で消します。参加者が最後の文字を読み終えたら、スペースバーを押して続けます。3枚目のスライドでも同じことを繰り返してライティングテストを完成させます。最後のキーを押すと録画は自動的に終了します。
   5. ポップアップウィンドウで 「録画を保存 」をクリックすると、眼球運動データを保存し、プロジェクトのホームに戻ってください。
   6. 読書テストの準備は別のタイムラインを選択するか、両方のテストが完了している場合は眼球運動測定を完了してください。

図2:読書および作文課題中の眼球運動測定値。 (A) 読書課題のトライアル、(B) ライティングタスクのトライアル。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

6. 眼球運動データのエクスポート

1. 全参加者からデータを収集した後、目追跡ソフトを開き、プロジェクトホームへ移動します。
2. 「 分析 」タブを選択し、 AOIツールを選択してください。
   1. 長方形ツールを選択して刺激画像に興味のある領域(AOI)を描画します。長方形を調整してテキスト領域全体を覆うようにします。眼球運動データはAOI内で計算されます。各AOIに「MF_R_##」(意味のある読み物)、「ML_R_##」(無意味な読み物)、「MF_W_##」(意味のある文章)、「ML_W_##」(無意味な文章)と名付け、「##」を適切な数字に置き換えます。
   2. このプロセスを繰り返して、使用したすべての刺激に対してAOIを作成し命名します。
3. 「 分析 」タブを選択し、「 メトリクスエクスポート」を選択してください。
   1. ページの右側にある設定パネルをご覧ください。
   2. エクスポート形式の Excelレポート を選択し、Gazeフィルターと瞳孔径フィルターでそれぞれ I-VTフィルター と ノイズリダクション を選択していることを確認してください。
   3. 録音セクションの「すべての録音」、「関心の時間」セクションの「全録音」、「関心領域」セクションの「すべての関心領域」のチェックボックスを選択してください。
   4. ウィンドウの左側で「 レポート用の指標選択」を開きます。
   5. 「 すべて選択」を選び、その後 「エクスポート」をクリックします。
   6. エクスポートしたExcelファイルを開いて、すべてのエクスポートデータを検証します。
   7. エクスポートしたデータを用いて統計分析を行う。

7. データ分析

1. 解析のために従属変数を設定します。
   1. マニュアルに従って標準スコアを得るためにPVT-Rを採点してください。
   2. Beery-VMI 6をスコアリングすると、マニュアルに従ってVPとMCの能力値が得られます。
   3. エクスポートしたExcelファイルを開いて「 間隔期間 」タブを選択してください。区間持続時間は、スペースバーを押して文の刺激を提示してから最終的な文字が生成され、スペースバーを押して次のスライドに進むまでの時間として定義されていることに注意してください。
   4. 行動パフォーマンス指標として、1分あたりの文字数(LPM)を計算してください。文中の文字数を応答時間で割り、60を掛けます(例:60文字÷15秒×60=240 LPM)。LPMが高いほどパフォーマンスが良いことに注意してください。
   5. 「平均固定時間」タブを開きます。1,000を掛けてFDをミリ秒単位で表します。参加者、テスト(読み書き)別、文の条件別にデータをExcelシートに整理します。
   6. 「固執カウント」タブを開きます。参加者、テスト(読み書き)別、文の条件別にデータをExcelシートに整理します。観察範囲の1文字数(L/FX)を計算します。文中の文字数を注視数で割ります(例:60 ÷ 15 = 4.00 L/FX)。観測時間が長いほどL/FXも大きくなることに注意してください。
   7. 総訪問時間タブを開きます。参加者、テスト(読み書き)別、文の条件別にデータをExcelシートに整理します。次のステップに間隔の長さを再利用してください。観察比率として訪問時間(%VD)を計算します。同じ条件内の総訪問時間を区間期間で割り、100を掛けます(例:15秒÷30秒×100=50%)。VDの割合が高いほど観測率が高いことに注意してください。
2. 統計解析
   1. コンピュータのソフトウェアを開いてデータを分析してください。
   2. 統計分析の準備のためにデータフォーマットを整理しましょう。
   3. 参加者の言語能力および視覚運動統合能力を評価するために独立したtテストを実施します。
   4. 2(グループ:HD対TD;被験者間)×2(テスト:読解vs;被験者内)×2(文:意味のあるvs.無意味;被験者内)デザインを用いて、読み書きLPMおよび眼球運動測定(平均FD、L/FX、%vd)に関する混合階乗的ANOVAを実施します。
   5. スクリーニング指標や眼球運動パターンが全参加者のHDリスクを予測するかどうかを検証するため、二値ロジスティック回帰分析を実施します。

結果

参加者のプロフィール分析
表1は 参加者の言語能力と視覚運動統合能力を示しています。HD患者の平均年齢は11.11歳(範囲:8.33〜14.83歳)、TD参加者は11.97歳(範囲:7.67〜17.50歳)でした。PVT-R[18]は、HD参加者がTD参加者よりも標準化スコアが低いことを示しました(8.92 vs. 12.75 [t (18) = 2.25, p = 0.03, Cohen's d = 5.00])。両グループのVPおよびMCスコア[8]も評価されました。VPは有意な差はなかった[t (25) = 1.03, p = 0.31, Cohen's d = 9.88]が、HD参加者はMCのTD参加者よりもスコアが低かった[t (25) = 3.23, p = 0.003, Cohen's d = 8.25]。

ディスカッション

本研究では、12人のHD参加者と15人のTD参加者を対象に、意味のある日本語文と無意味な日本語文を読み書きした際の眼球運動パターンの差異を調査しました。図3Aに示されているように、HD参加者はTD参加者に比べて読解と作文のLPMスコアが遅く、これらの課題でより困難を感じていることを示唆しています。HDの参加者はしばしば読解に困難を抱えています²¹。したがって、今後の研究では、読み書きLPMを比較する際に、処理速度に合わせた読み物を用いるべきです。さらに、本研究の参加者は、前回の研究で年齢相応の参加者(6年生で469.1LPM)に比べて、意味のある文の読み方が劣っており(TDは305.58 LPM、HDは216.27 LPM)、¹⁴。この差は、前回の研究での静かな読書と現在の研究での口頭読書の違いを反映していると考えられます。口頭読みは実験者が正確さと誤差を直接監視できるためです。読み書きはどちらも重要な学術スキルです...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
ベリー VMI-6	ピアソン	https://www.pearsonassessments. com/en-us/Store/Professional- Assessments/Motor-Sensory /Beery-Buktenica-Developmental -Test-of-Visual-Motor-Integration -%7C-Sixth-Edition/p/100000663 ?srsltid=AfmBOooTl4STWGQhq ArZwKdX_mSiV0nHgJWPfjddJ 9z0erbWm7Qq6H9v	視覚運動統合スキルを評価する標準化テスト
ディスプレイ	谷間	P2419H	決議1920年代以降;1080
アイトラッカー	トビ・テクノロジー・ジャパン	X3-120	携帯型アイトラッカー
G*Power	ハインリヒ・ハイネ大学、t Düセルドルフ	https://www.psychologie.hhu.de /arbeitsgruppen/allgemeine- psychologie-und-arbeitspsychologie/gpower	G*パワー分析ソフトウェア
IBM SPSS統計	アイビーエム	IBM SPSS統計	バージョン 29.0.2.0
ノートパソコン	谷間	プレシジョン5540	Windows 11
PVT-R	日本文学社	https://www.nichibun.co.jp/seek/kensa/pvt_r.html	言語年齢を評価する標準化テスト
トビイプロラボ	トビ・テクノロジー・ジャパン	トビイプロラボ	眼球運動解析ソフトウェア