이 콘텐츠를 보려면 JoVE 구독이 필요합니다. 로그인하거나 오늘 무료 평가판을 시작하세요.

방법 논문

일본 학생과 필기 어려움을 비교하는 읽기와 쓰기 시 문장 관찰 비율

430 조회수

⸱

DOI:

10.3791/69228

⸱

2025년 11월 21일

1Faculty of Human Sciences, Waseda University

이 논문에서

요약

이 글은 시선 추적 방법을 사용하여 일본 학생들의 필기 어려움(HD) 위험을 식별하는 프로토콜을 제시합니다. 학교 환경에서 HD 위험이 있는 학생들은 자극 관찰 중 무의미한 문장의 비율, 글쓰기 유창성, 운동 협응 능력을 평가하여 식별할 수 있습니다.

초록

필기 어려움(HD) 학생들은 문장 작성에 영향을 미치는 시각 운동 문제를 자주 보입니다. 하지만 HD 아동과 일반적으로 발달하는 아동(TD) 아동의 읽기와 쓰기 시 안구 운동을 비교한 연구는 거의 없습니다. 최근 연구들은 자극을 관찰하는 데 소요되는 비율이 발달 장애 아동의 행동 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있음을 시사했습니다. 이 연구는 HD와 TD 또래 학생 간의 자극 관찰 비율을 비교했습니다. 일본어 HD(n = 12)와 TD(n = 15) 참가자는 일본어 문장을 읽고 쓸 때 안구 운동 패턴의 차이를 조사하고, 의미 있는 문장과 무의미한 문장의 읽기와 쓰기 수행도를 비교하였다. 참가자들이 여러 일본어 문장을 쓰는 동안 안구 움직임이 기록되었습니다. 결과는 TD 참가자들이 HD 동료들보다 문장을 더 유창하게 읽고 쓰는 것으로 나타났으나, 의미 있는 글쓰기 과제에서는 그룹 차이가 발견되지 않았습니다. HD 참가자들은 읽기와 쓰기 과제 모두에서 TD 동료들보다 문장을 더 자주 관찰했고, 손글씨 작성 시 관찰 시간이 짧고 관찰 비율이 낮았다; 하지만 읽을 때 관찰 비율은 비슷했다. 이진 로지스틱 회귀분석 결과, 분당 문자 수, 의미 없는 필기 관찰에 소요되는 시간 비율, 운동 협응 점수가 HD를 식별하는 주요 지표임을 밝혀냈습니다. 이 결과는 글을 쓸 때 관찰 기간이 짧고 자극 관찰 비율이 낮아지는 것이 HD 학생이 문장을 꼼꼼히 읽기보다는 단순히 훑어보는 경향을 반영한다는 것을 시사합니다.

서론

필기는 시각, 운동, 인지 능력의 통합이 필요한 복잡한 행동입니다 1,2,3,4,5. 최근 연구에 따르면 참가자들이 종이에 왼쪽에서 오른쪽으로 사이클로이드 루프를 쓰면 손글씨 난이도(HD)를 감지할 수 있습니다 2,3. 이 연구들에서 정상 발달(TD) 참가자들은 눈을 뜬 상태인지 감았는지와 관계없이 공간적·시간적 배열에 대해 유사한 시동운동 통합(VMI) 능력을 보였습니다. 하지만 HD 학생들은 눈을 감았을 때 공간적, 시간적 배열이 더 좋았으나 글쓰기 성과가 떨어졌습니다. 반면, VMI 능력은 낮았음에도 불구하고, 눈을 뜨면 덜 정확하고 유창하게, 그리고 읽기 어려움도 떨어졌다. 이 결과는 HD 1,2,3 학생들의 유창한 필기 능력에 시각적 결핍이 영향을 준다는 것을 시사합니다. 그러나 Lopez와 Vaivre-Douret 2,3은 안구 운동 패턴과 같은 시각 수행 데이터를 직접 측정하거나 HD 학생과 TD 학생들의 시각 능력을 비교하지는 않았습니다. 따라서 TD와 HD 참가자 간의 필기 시 안구 운동 패턴을 비교하면 일상 및 학교 환경에서 HD 위험이 있는 학생을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

손글씨 시 이러한 패턴을 비교하는 것이 중요함에도 불구하고, HD 참가자들의 안구 운동 패턴을 조사한 연구는 거의 없습니다. Omori6은 TD 학생들의 문장 작성 중 안구 운동 패턴을 분석했습니다. 참가자들을 VMI 기술에 따라 두 그룹으로 나누고 표준화된 시각-운동 통합 검사를 사용해 평가했습니다. 결과는 VMI 기술이 낮은 학생들이 더 많고 더 오래 고정하며, 문장과 손을 더 자주 돌아보는 경향이 있음을 보여주었다. 즉, VMI 능력이 부족하면 필기 시 관찰 능력이 부족하다는 뜻입니다. 필기 성능이 좋지 않으면 관찰 시간이 길어지고, 고정 시간이 더 많아지며, 고정 시간이 길어집니다 2,3,6. 더욱이, 손을 다시 보는 횟수가 늘어나고 자극이 증가하면, 자극 관찰 비율(자극 관찰 지속 시간 대비 총 필기 지속 시간)은 감소합니다. 따라서 HD 참가자들은 전체 글쓰기 시간 중 실제 필기체에 쓰는 비율이 적어 TD 참가자들보다 관찰 비율이 낮다 2,3. VMI 기술이 낮은 TD 학생들은 손 움직임과 자극을 더 자주 되돌아보았고, 시운동 기술 통합에 어려움을 보였다. 하지만 이전 연구들은 고정 데이터만 평가했으며, 고정과 단속 모두를 포함하는 시선 데이터만 평가했습니다. 손글씨 작성 중 자극 관찰을 더 잘 포착하기 위해서는 방문 시간과 방문 횟수를 포함한 시선 데이터와 고정 시간 및 횟수를 포함하는 고정 데이터를 모두 고려하는 것이 좋습니다. 따라서 방문 시간과 목표 자극 간의 관찰 비율을 살펴보면 필기와 관련된 시운동 통합 문제를 명확히 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Sita와 Taylor는 TD 성인이 단일 단어를 쓰는 것보다 읽을 때 집착 횟수가 적고, 평균 집착 시간이 짧으며, 방문 시간이 더 짧다고 보고했습니다8. 하지만 TD와 HD 학생들이 문장을 읽고 쓸 때 유사한 안구 운동 패턴을 보인는지는 아직 명확하지 않습니다. 더불어, 대부분의 이전 연구들은 알파벳 언어1, 2, 3, 4, 5, 8에 초점을 맞췄던 반면, 일본어 문자6을 조사한 연구는 단 한 편뿐입니다. 따라서 본 연구는 TD와 HD 학생들의 일본어 문장 읽기와 쓰기 시 안구 운동 패턴을 비교하였습니다. 최근 연구에 따르면 읽기 어려움이 있는 학생들이 비단어 읽기(nonword reading)를 통해 식별될 수 있음이 밝혀졌기 때문에, 의미 없는 자극과 의미 있는 자극도 포함되었습니다. Steacy 등은 의미 없는 단어 읽기 능력이 이후 의미 있는 단어 읽기 발달과 강한 관련이 있다고 보고했습니다.10. 반응 방식은 다르지만, 의미 있는 문장 작성과 무의미한 문장 작성 방식을 비교하는 것도 HD를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 두 가지 자극 유형 모두 준비되었습니다.

한자나 일본어 한자를 쓰는 것은 로마자 글자를 쓰는 것보다 더 큰 손글씨 난이도를 일으킬 것으로 예상됩니다11. Tse 등은 뇌동맥 및 HD 아동의 중국어와 영어 필기 발달을 비교했으며, 중국어에서 더 큰 어려움을 발견했으며, 이는 뇌졸중 형성 문제를 반영한다. 또한 HD에서 TD 아동보다 VMI, 시각 지각(VP), 소근육 운동 능력이 더 약하다고 보고했으며, 독서 수행 능력에서는 그룹 차이가 없었다11. 일본에서는 일반 학급 초등학생의 약 10%가 글쓰기 어려움을 겪고있습니다. 코노, 히라바야시, 나카무라는 학생들의 글쓰기 유창성이 1학년 13학년 분당 13.08 글자(LPM)에서 6학년 31.26 LPM으로 증가했으며, 읽기 유창성은 1학년 202.50 LPM에서 6학년14학년 461.90 LPM으로 증가했다는 것을 입증했습니다. 또 다른 디지털 펜 연구에서는 필기 능력이 향상됨에 따라 더 길고 종이를 내려다보는 시선이 줄어들었다고 보고했습니다. 노다 등은 발달장애가 있는 일본 학생들, 특히 HD를 포함해 소근육 운동 능력과 지속적인 글쓰기 집중력이 더 떨어진다는 사실을 발견했다. 이 결과들을 종합해11, 13, 15, 16은 HD 학생들이 TD 동료들보다 더 느린 글쓰기 LPM, 짧은 연속 글쓰기 시간, 자극과 손을 더 자주 돌아보는 모습을 보인다는 것을 시사한다. 연속적인 필기 시간은 일반적으로 디지털 펜으로 측정하지만, 시선 추적을 통해 고정 횟수를 세어 추정할 수도 있습니다. 안구 운동 데이터를 바탕으로 고정 관찰당 글자(L/FX)를 계산하면 각 글자에 얼마나 자주 집중해야 하는지 알 수 있으며, 후돌아보는 빈도는 자극에 대한 총 방문 시간 대비 전체 필기 시간 대비 관찰 비율로 지수화할 수 있습니다. 그래서 저는 시력 추적기를 사용해 HD와 TD 학생 간의 관찰 범위로 L/FX, 관찰 비율을 %VD로 비교했습니다.

HD 학생과 TD 학생 간 의미 있는 문장과 무의미 문장의 수행 능력을 비교하기 위해, 참가자들은 안구 운동을 기록하는 동안 여러 일본어 문장을 읽고 썼습니다. 저는 HD 학생들이 읽기와 쓰기 LPM13, 관찰 범위가 짧고 고정 지속 시간이짧아 6, 읽기와 쓰기 시 자극 관찰 비율이TD 학생들에 비해 낮을 것이라고 예측했습니다 2, 3, 6. 저는 TD 학생들에 비해 HD 학생들이 뚜렷한 안구 운동 패턴, 짧은 관찰 시간, 낮은 관측 비율을 예상했습니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

프로토콜

참여 전에 참가자와 그 부모 또는 보호자로부터 서면 동의를 받았습니다. 와세다 대학 기관심사위원회(2020-176)가 이 연구를 승인했습니다.

1. 참가자

  1. 웹사이트( 재료표 참조)에서 컴퓨터에 소프트웨어를 설치하여 몫 분석을 통해 표본 크기를 결정하세요.
    1. 소프트웨어를 클릭하면 열리세요.
    2. 테스트 패밀리 탭에서 F 검정을 선택하고, 통계 테스트 탭에서 ANOVA: 상호작용 간 반복 측정을 선택하세요. 파워 분석 유형 항목에서 선험을 선택하세요 : α , 검정값, 효과 크기를 주고 필요한 표본 크기를 계산합니다.
    3. Determine을 클릭한 후 팝업 창에서 Direct를 선택하세요. 선택된 이전 연구의 부분 η2(이 연구에서는 0.20)6. 계산을 클릭한 후 계산 후 메인 창으로 전송하세요. 입력 매개변수 패널의 효과 크기 f가 업데이트되었는지 확인하세요.
    4. 이 연구의 그룹 수는 2 , 측정 수를 위한 4 를 입력하세요. 메인 페이지에서 계산 을 클릭하여 이 연구의 총 표본 크기가 12명인지 확인하세요.
      참고: 이전에 보고된 시간 경로 분석6의 효과 크기를 기준으로, 검정력 분석에서는 p = 0.05, 95% 검정권의 3자 혼합 ANOVA에서 0.20 이상의 부분 η2를 감지하려면 최소 12명의 참가자가 필요함을 나타냈습니다.
  2. 학령기 학생들을 모집하고, 모두가 공립 초등학교, 중학교, 고등학교의 일반 수업에 등록되어 있는지 확인하세요. 이 연구에는 31명의 학생(연령 [CA] 범위, 7-17세)이 참여했습니다.
  3. "고양이[neko]", "개 [이누]", "새[tori]"를 연상시키는 일본어 단어를 제시하고, 참가자들에게 이를 적도록 지시하세요. 참가자들이 제시된 단어를 올바르게 쓸 수 있는지 확인하고; 그렇지 않으면 연구에서 제외하세요.
  4. 평가를 완료하지 못하는 참가자는 제외합니다. 이 기준에 따라 네 명의 참가자가 제외되었습니다. 마지막으로 27명의 참가자(남자 16명, 여자 11명)가 이 연구에 참여했습니다.
  5. 참가자나 부모님께 학업 이력, 특히 읽기와 쓰기 능력에 대해 물어보세요. 가능한 진단 사항 공개를 요청하고, 임상 기준17에 따라 소아과 의사가 진단을 내렸는지 확인하세요.
  6. 학업 이력과 임상 기준에 따라 참가자를 두 그룹으로 나누세요: HD(n = 12; LD 7명, 자폐 및 자폐 스펙트럼 장애(ASD) 5명), TD(n = 15). TD 참가자들이 읽기 또는 쓰기 문제를 보고하지 않았고 발달 장애 진단을 받은 적이 없는지 확인하세요.
  7. 참여자(또는 부모)에게 병원이나 교육 기관에서 이전에 측정된 지능지수(IQ) 또는 발달지수(DQ)와 같은 표준화된 점수를 제공하도록 요청하세요. 이 필드들을 사용할 수 없으면 빈칸으로 두세요. 본 연구에서 모든 HD환자들은 이전에 IQ 또는 DQ 점수(평균 전체 척도 IQ = 97.80, SD = 24.32)를 가지고 있었습니다. TD 참가자들은 이전에 IQ 점수가 없었으며; 이 필드들은 비워두세요.

2. 자극과 장치

  1. 눈 움직임을 기록할 수 있는 눈 추적기를 준비하세요. 눈 추적기가 측정 성능을 120Hz 이상으로 하는지 확인하세요.
  2. 1920 × 1080 해상도의 디스플레이와 노트북 컴퓨터를 사용해 자극을 제시하고 제어하세요. 노트북에 안구 운동 좌표 계산과 통계 분석을 수행할 수 있는 소프트웨어가 포함되어 있는지 확인하세요.
  3. 녹화 중 참가자들에게 시력 추적기에서 약 70cm 떨어진 곳에 앉도록 지시하세요. 자극을 제시하기 전에 5점 보정을 수행하세요. 이 절차는 디스플레이와 아이 트래커에 대한 측정 표준을 설정하기 위해 수행됩니다. 보정 버튼을 눌러 디스플레이에 표시된 색 점들을 관찰하세요. 점이 충분히 고정되면 사라지고, 모서리나 중앙 같은 무작위 위치에 새로운 점이 나타납니다. 시선 추적 소프트웨어에서 적절한 결과가 나올 때까지 보정을 반복합니다.
  4. 히라가나와 한자로 12문장, 각각 2행에서 4행, 32-79자로 준비하세요. 이 중 8문장은 일상생활 내용을 설명하는 의미 있는 문장(예: 어류 생태, 기차 지연)과 히라가나로만 쓰인 무의미한 문장 4개를 사용한다. 2-3학년 수준에서 연령에 맞는 어휘, 입자, 한자로 의미 있는 문장을 만드세요; 문장당 3에서 4개의 한자를 포함하세요. 히라가나 문자 세 글자 또는 네 글자를 조합해 의미 없는 문장을 만들어 보세요. 모든 문장을 28포인트 글꼴로 한 슬라이드에 걸쳐 제시하세요. 빈 검은색 슬라이드를 준비하세요. 각 참가자의 작문 시험을 위해 네 개의 가로 선이 있는 A4 용지 두 장을 준비하세요.
  5. 12문장 슬라이드와 검은색 슬라이드를 개별 JPEG 파일로 변환하세요. 그림 1 은 예시 문장 자극을 보여줍니다: 패널 A는 의미 있는 문장이고, 패널 B는 무의미한 문장입니다. 시선 추적 소프트웨어를 열어. 콘솔에서 새 프로젝트를 만들고 이름을 붙이세요.
  6. 오픈 디자인 모드. 타임라인 1을 선택하고 보정을 기본 5점 모드로 설정하세요. 의미 있는 문장 슬라이드 두 장과 의미 없는 슬라이드 한 장을 추가하세요. 그 다음 진행 모드를 키 입력으로 설정해 실험자가 스페이스바로 진행할 수 있게 하세요. 빈 검은색 슬라이드를 문장 슬라이드 앞, 중간, 후에 삽입하고, 역시 키 입력으로 설정하세요. 네 개의 타임라인을 같은 방식으로 각각 다른 문장 슬라이드로 준비하세요. 타임라인 1과 3에서는 의미 있는 문장을 먼저 제시하고, 그 다음에 무의미한 문장을 제시합니다; 타임라인 2와 4에서는 순서를 뒤순으로 합니다.
  7. 10세 미만 참가자를 위해 히라가나 전용 단기 형량 일정을 시행합니다. 나이가 많은 참가자에게는 히라가나-한자 문장 타임라인을 혼합하여 사용하세요.

figure-protocol-1
그림 1: 읽기 및 쓰기 과제를 위한 문장 자극의 예시. (A) 의미 있는 문장 자극, (B) 무의미한 문장 자극. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

3. 사전 평가: PVT-R

  1. 참가자와 마주 보고 앉으세요. 생년월일을 물어보세요; 정확히 답변하지 못하면 부모님께 물어보세요.
  2. PVT-R 소책자를 참가자에게 제시하세요. 이 소책자는 15페이지로 구성되어 있으며, 각 페이지에는 네 가지 시각적 자극이 담겨 있습니다. 참가자에게 말로 된 자극을 듣고 네 가지 선택지 중 해당 시각 자극을 만지라고 지시합니다.
  3. 지시에 따라 각 음성 자극을 한 번씩 제시하고, 참가자가 네 가지 선택지 중에서 해당 시각 자극을 선택하게 합니다. 선택된 내용을 종이에 기록한 후 다음 음성 자극을 제시하세요. 각 페이지에는 6개의 음성 자극 발표가 포함되어 있습니다.
  4. 각 페이지에서 정답 수를 세고 다음 페이지로 넘어가면서 참가자가 두 페이지에서 세 개 이상의 오류를 낼 때까지 진행합니다. 오류는 반드시 연속적일 필요는 없습니다; 이 기준이 충족되면 진급하지 마십시오. 또는 참가자가 15페이지를 완료했지만 오류 기준을 충족하지 못하면 평가를 중단할 수 있습니다.
  5. 책자에 정답과 틀린 답변의 총 수를 세고, 매뉴얼에 따라 조정된 점수, 표준 점수, 그리고 구두 연령을 계산하세요.

4. 사전 평가: Beery-VMI VI

  1. 참가자와 마주 보고 앉으세요. 어느 손이 우세한지 물어보세요.
  2. 부사장 소책자를 제출하세요. 참가자들에게 페이지 상단의 샘플 기하학적 도형을 관찰한 뒤, 하단의 선택된 도형을 관찰하도록 지시하세요. 샘플과 동일한 도형을 선택하게 하세요. 이 과정을 반복하여 참가자가 30개의 항목을 모두 완료한 후 다음 과제로 넘어갑니다. 정답 수를 세어보세요.
  3. 운동 조정(MC) 안내서를 제시하세요. 처음 20개 문항에서는 참가자들에게 어두운 점과 밝은 점을 연결해 기하학적 도형을 만들도록 지시합니다. 참가자들에게 마지막 10개 항목에서는 윤곽선을 만지지 않고 도형 안의 선을 따라 그리도록 지시하세요. MC 과제는 5분 이내에 완료해야 한다고 알려주세요. 그다음 올바르게 연결된 도형과 올바르게 따라 그려진 도형의 수를 세어보세요.
  4. VP와 MC 소책자의 정답 총 수를 세고, 매뉴얼에 따라 시근육 통합 표준 점수를 계산하세요.

5. 안구 운동 측정

  1. 자석 장착 브래킷을 디스플레이 하단 가장자리 중앙에 부착하세요.
  2. USB 케이블로 아이 트래커를 디스플레이에 연결하세요. 포함된 자석 브래킷을 사용해 아이 트래커를 디스플레이 하단에 부착하세요. 브래킷과 눈 추적기가 단단히 고정되었는지 확인하세요.
  3. 설정 소프트웨어를 열어보세요. 첨부된 눈 추적기를 선택하고 표시하세요. 교정 버튼을 클릭하고 자극 제시 디스플레이를 선택하세요. 참가자를 디스플레이 앞에 앉히고 적절한 거리로 위치를 조정하세요. 사전 보정 표시기가 녹색으로 바뀌어 약 70cm 거리를 확인하라; 필요에 따라 좌석 배치를 조정하세요.
  4. 보정 버튼을 눌러 디스플레이에 표시된 색 점들을 관찰하세요. 점이 충분히 고정되면 사라지고, 모서리나 중앙 같은 무작위 위치에 새로운 점이 나타납니다. 7개의 점이 모두 완료될 때까지 계속한 후, '수락'을 눌러 보정을 마무리하세요. 설정 소프트웨어를 닫으세요.
  5. 시선 추적 소프트웨어와 이름 붙인 프로젝트를 열어보세요. 녹화 모드를 선택하고 왼쪽 상단 메뉴에서 녹화 눈 추적기를 선택하세요. 자극 발표 화면을 선택하고 참가자 이름을 참가자 탭에 입력하세요. 네 가지 타임라인 중 하나를 선택하고 시험 순서(읽기와 쓰기)를 균형 맞추세요. 예를 들어, 참가자 1의 경우 타임라인 1에서 읽기, 타임라인 3에서 쓰기부터 시작하세요; 참가자 2의 경우, 타임라인 4에 글을 쓰고 타임라인 2에서 읽는 것부터 시작하세요. 각 참가자가 두 검사를 모두 완료했는지 확인하세요. 참가자가 디스플레이 앞에 앉을 때까지 기다립니다.
  6. 참가자들에게 시력 추적기에서 약 70cm 떨어진 곳에 앉도록 지시하세요. 녹화 버튼을 눌러 보정을 진행하세요. 시력 추적기 상태 표시기가 초록색으로 변하는지 확인하여 적절한 거리를 확인하세요.
  7. 보 정 시작 을 클릭하면 진행됩니다. 참가자들에게 디스플레이의 흰색 움직이는 점을 따라가도록 지시하세요. 보정이 허용된다면, 읽기 또는 쓰기 과제의 문장 슬라이드를 제시하기 위해 시작(Start )을 누르세요; 그렇지 않으면 재보정 을 클릭하고 성공할 때까지 반복하세요.
  8. 읽기 테스트를 시작하세요(자세한 내용은 그림 2A 참조). 타임라인 1 또는 2를 선택하세요.
    1. 5.5단계부터 5.7단계까지 완료하세요. 참가자들에게 제시된 문장 슬라이드를 가능한 한 빨리 소리 내어 읽으라고 지시하세요.
    2. 스페이스바를 누르면 검은색 빈 슬라이드가 나타납니다. 참가자를 읽을 준비를 한 후, 스페이스바를 눌러 첫 문장 슬라이드를 제시합니다. 슬라이드에 적힌 읽기 오류 수를 세어보세요. 참가자가 마지막 글자를 완성하면 스페이스바를 눌러 다음 빈 검은 슬라이드로 넘어갑니다.
    3. 참가자를 준비시키고, 스페이스바를 눌러 두 번째 문장 슬라이드를 보여줍니다. 잘 듣고 읽기 오류 수를 세어보세요. 참가자가 마지막 글자를 다 읽으면 스페이스바를 눌러 진행하세요. 세 번째 슬라이드도 반복해서 읽기 시험을 완성하세요. 마지막 키 입력 후 자동으로 녹화가 멈춥니다.
    4. 팝업 창에서 녹화 저장 을 클릭하여 안구 운동 데이터를 저장하고 프로젝트 홈으로 돌아가세요.
    5. 다른 타임라인을 선택해 글쓰기 시험을 준비하거나, 두 시험이 모두 완료되면 세션을 마치세요.
  9. 쓰기 시험을 시작하세요(자세한 내용은 그림 2B 참조). 타임라인 3 또는 4를 선택하세요.
    1. 5.5단계부터 5.7단계까지 완료하세요. 참가자들에게 제시된 문장을 네 줄의 가로 선이 있는 A4 용지에 손으로 적도록 지시하세요.
    2. 스페이스바를 누르면 검은색 빈 슬라이드가 나타납니다. 참가자를 글쓰기 준비시키고; 그 다음 스페이스바를 눌러 첫 문장 슬라이드를 보여줍니다. 글씨를 관찰하고 슬라이드에 있는 오류를 세어보세요. 참가자들에게 잘못된 단어를 다시 쓰도록 지시하며, 이전 답변은 두 줄로 지우세요. 참가자가 마지막 글자를 완성하면 스페이스바를 눌러 다음 검은색 빈칸 슬라이드로 넘어가세요.
    3. 완성된 시트를 수집하고 참가자에게 새 시트를 제공합니다.
    4. 참가자를 준비시키고, 스페이스바를 눌러 두 번째 문장 슬라이드를 보여줍니다. 슬라이드에 적힌 글과 오류를 확인하세요. 참가자들에게 잘못된 단어를 다시 쓰도록 지시하며, 이전 답변은 두 줄로 지우세요. 참가자가 마지막 글자를 다 읽으면 스페이스바를 눌러 진행하세요. 세 번째 슬라이드도 반복해서 글쓰기 시험을 완성하세요. 마지막 키 입력 후 자동으로 녹화가 멈춥니다.
    5. 팝업 창에서 녹화 저장 을 클릭하여 안구 운동 데이터를 저장하고 프로젝트 홈으로 돌아가세요.
    6. 읽기 검사를 준비하려면 다른 타임라인을 선택하거나, 두 검사가 모두 완료되면 안구 운동 측정을 완료하세요.

figure-protocol-2
그림 2: 읽기 및 쓰기 과제 중 안구 운동 측정값. (A) 읽기 과제 시험, 그리고 (B) 쓰기 과제 시험. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

6. 안구 운동 데이터 내보내기

  1. 모든 참가자의 데이터를 수집한 후 시선 추적 소프트웨어를 열고 프로젝트 홈으로 이동하세요.
  2. 분석 탭을 선택하고 AOI 도구를 선택하세요.
    1. 자극 이미지에 관심 영역(AOI)을 그리기 위해 직사각형 도구를 선택하세요. 직사각형을 텍스트 영역 전체를 덮도록 조정하세요. 안구 운동 데이터는 AOI 내에서 계산됩니다. 각 AOI의 이름을 "의미 있는 읽기"를 위한 "MF_R_##", 의미 없는 읽기에는 "ML_R_##", 의미 있는 글쓰기에는 "MF_W_##", 의미 없는 글쓰기에는 "ML_W_##"로 명명하고, "##"은 적절한 숫자로 대체하세요.
    2. 이 과정을 반복하여 사용한 모든 자극에 대해 AOI를 만들고 명명하세요.
  3. 분석 탭을 선택하고 지표 내보내기를 선택하세요.
    1. 페이지 오른쪽에 있는 설정 패널을 보세요.
    2. 엑셀 보고서를 내보내기 형식으로 선택하고, 시선 필터와 동공 직경 필터에 각각 I-VT 필터와 노이즈 감소가 선택되었는지 확인하세요.
    3. 녹음 섹션의 모든 녹음, 관심 시간 섹션의 전체 녹음, 관심 영역 섹션의 모든 관심 영역 체크박스를 선택하세요.
    4. 창 왼쪽에서 '보고서용 메트릭 선택'을 열어보세요.
    5. 모두 선택을 선택한 후 내보내기를 클릭하세요.
    6. 내보낸 엑셀 파일을 열고 모든 내보낸 데이터를 확인하세요.
    7. 내보내진 데이터를 사용하여 통계 분석을 수행합니다.

7. 데이터 분석

  1. 분석을 위해 종속 변수를 설정하세요.
    1. 매뉴얼에 따라 표준 점수를 얻기 위해 PVT-R 점수를 받으세요.
    2. Beery-VMI 6을 점수 매기면 매뉴얼에 따라 VP와 MC 능력치를 얻으세요.
    3. 내보낸 엑셀 파일을 열고 간격 지속 탭을 선택하세요. 간격 지속시간은 문장 자극을 제시하기 위해 스페이스바를 눌러서 마지막 문자가 나오고 스페이스바를 눌러 다음 슬라이드로 넘어갈 때까지 이어지는 시간으로 정의된다는 점에 유의하세요.
    4. 행동 수행 지표로 분당 문자 수(LPM)를 계산하세요. 문장 내 글자 수를 응답 시간으로 나누고, 60을 곱하세요(예: 60글자 ÷ 15초 × 60 = 240 LPM). LPM이 높으면 성능이 향상된다는 의미입니다.
    5. 평균 고정 시간 탭을 열어보세요. 1,000을 곱하면 FD를 밀리초 단위로 표현합니다. 참가자, 테스트(읽기와 쓰기), 문장 조건별로 데이터를 엑셀 시트에 정리하세요.
    6. 고정 횟수 탭을 열어보세요. 참가자, 테스트(읽기와 쓰기), 문장 조건별로 데이터를 엑셀 시트에 정리하세요. 관찰 범위로 고정당 글자 수(L/FX)를 계산하라: 문장 내 글자 수를 고정 횟수로 나누어 보라(예: 60 ÷ 15 = 4.00 L/FX). 관측 범위가 길수록 L/FX가 더 커진다는 점에 유의하세요.
    7. 총 방문 시간 탭을 열어보세요. 참가자, 테스트(읽기와 쓰기), 문장 조건별로 데이터를 엑셀 시트에 정리하세요. 다음 단계에 간격 시간을 다시 사용하세요. 관찰 비율로 진료 기간(%VD)을 계산하면, 동일한 조건 내 전체 방문 시간을 간격 지속 시간으로 나누고 100을 곱합니다(예: 15초 ÷ 30초 × 100 = 50%). VD 비율이 높을수록 관측 비율이 더 크다는 점을 유의하세요.
  2. 통계 분석
    1. 컴퓨터에서 소프트웨어를 열어 데이터를 분석하세요.
    2. 통계 분석을 준비하기 위해 데이터 형식을 정리하세요.
    3. 참가자의 언어 능력과 시운동 통합 능력을 평가하기 위해 독립적인 t-테스트를 실시합니다.
    4. 읽기와 쓰기 LPM과 안구운동 측정(평균 FD, L/FX, %vd)에 대해 2(그룹: HD vs. TD; 피험자 간) × 2(검사: 읽기 대 쓰기; 피험자 내) × 2(문장: 의미 있는 vs. 무의미; 피험자 내) 설계를 사용하여 혼합 요인 ANOVA를 수행하였습니다.
    5. 이진 로지스틱 회귀분석을 수행하여 선별 검사 및 안구 운동 패턴이 모든 참가자의 HD 위험을 예측하는지 조사합니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

결과

참가자 프로필 분석
표 1은 참가자들의 언어 능력과 시-운동 통합 능력을 보여줍니다. HD 참가자의 평균 연령은 11.11세(범위: 8.33-14.83세), TD 참가자는 11.97세(범위: 7.67 - 17.50세)였습니다. PVT-R [18]은 HD 참가자가 TD 참가자보다 표준화 점수가 낮음을 나타냈음을 나타냈습니다(8.92 대 12.75 [t (18) = 2.25, p = 0.03, Cohen's d = 5.00]). 두 그룹의 VP 및 MC 점수[8]도 평가하였다. VP는 유의미하게 차이가 없었으나 [t (25) = 1.03, p = 0.31, Cohen's d = 9.88], HD 참가자는 MC TD 참가자보다 낮은 점수를 보였다 [t (25) = 3.23, p =...

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

토론

이 연구는 12명의 HD 참가자와 15명의 TD 참가자를 대상으로 의미 있는 일본어 문장과 무의미한 문장을 읽고 쓸 때 차별적인 안구 운동 패턴을 조사했습니다. 그림 3A에서 보듯, HD 참가자들은 TD 참가자에 비해 읽기와 쓰기 LPM 점수가 느렸으며, 이는 HD 참가자들이 이 과제들에서 더 큰 어려움을 경험함을 시사합니다. HD 참가자들은 종종 읽기 어려움도 겪는다21. 따라서 향후 연구에서는 읽기와 쓰기 LPM을 비교할 때 읽기 속도를 기준으로 읽기 자료를 사용해야 합니다. 더불어, 이 연구 참가자들은 이전 연구에서 연령대가 맞는 참가자들(6학년 469.1 LPM)보다 의미 있는 문장을 덜 유창하게 읽었습니다(TD는 305.58 LPM, HD는 216.27 LPM)14. 이 차이는 이전 연구의 조용한 독서와 현재 연구의 구두 ...

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

공개 사항

저자는 지적, 재정적, 생의학적 이해 충돌이 없음을 선언합니다.

감사의 글

이 연구는 JSPS KAKENHI(보조금 번호 22K13739)의 일부 지원을 받았습니다." 일부 데이터는 이전에 일본어 포스터로 일본 특수교육 협회 연례 총회에서 포스터로 발표된 바 있습니다. 인간 참여자가 포함된 모든 절차는 1964년 헬싱키 선언과 그 이후 개정 또는 이에 상응하는 윤리 기준에 부합했다. 이 연구는 와세다 대학 기관심사위원회(2020-176호)의 승인을 받았습니다. 모든 참가자와 그 부모로부터 서면 및 구두 동의를 받았습니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
비어리 VMI-6피어슨https://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		시-운동 통합 능력을 평가하는 표준화 시험
컴퓨터 디스플레이작은 골짜기P2419H1920년대 이후 해결; 1080
눈 추적기와 nbsp;토비이 테크놀로지 재팬X3-120휴대용 눈 추적기
G*Power 하인리히 하이네 대학교; t Dü 셀도르프https://www.psychologie.hhu.de
/arbeitsgruppen/allgemeine-
psychologie-und-arbeitspsychologie/gpower		그리고 nbsp; G*파워 분석 소프트웨어
IBM SPSS 통계IBMIBM SPSS 통계버전 29.0.2.0
랩톱작은 골짜기프리시전 5540윈도우 11
이병-R니혼 분카카가쿠샤https://www.nichibun.co.jp/seek/kensa/pvt_r.html언어 연령 평가를 위한 표준화 시험
토비 프로 랩 토비이 테크놀로지 재팬토비 프로 랩 안구 운동 분석 소프트웨어

참고문헌

  1. Beery, K. E., Buktenica, N. A., Beery, N. A. The Beery-Buktenica Developmental Test of Visual-Motor Integration. , Modern Curriculum Press, Parsippany, NJ. Parsippany, NJ. (1997).
  2. Lopez, C., Vaivre-Douret, L. Influence of visual control on the quality of graphic gesture in children with handwriting disorders. Sci Rep. 11, 23537(2021).
  3. Lopez, C., Vaivre-Douret, L. Exploratory investigation of handwriting disorders in school-aged children from first to fifth grade. Children. 10 (9), 1512(2023).
  4. Memisevic, H., Djordjevic, M. Visual-motor integration in children with mild intellectual disability: a meta-analysis. Percept Mot Skills. 125 (4), 696-717 (2018).
  5. Prunty, M., Barnett, A. L., Wilmut, K., Plumb, M. S. Handwriting speed in children with developmental coordination disorder: are they really slower. Res Dev Disabil. 34 (9), 2927-2936 (2013).
  6. Omori, M. Eye movements during writing in female college students and graduate students. Gakuen: Bull Showa Women's Univ. 940, 12-21 (2019).
  7. Sita, J. C., Taylor, K. A. Eye movements during the handwriting of words: individually and within sentences. Hum Mov Sci. 43, 229-238 (2015).
  8. Beery, K., Beery, N. The Beery-Buktenica Developmental Test of Visual-Motor Integration. , 6th ed, Pearson. San Antonio. (2010).
  9. Zhang, Z., Peng, P. Reading real words versus pseudowords: a meta-analysis of research in developmental dyslexia. Dev Psychol. 58 (6), 1035-1050 (2022).
  10. Steacy, L. M., Edwards, A. A., Rueckl, J. G., Petscher, Y., Compton, D. L. Modeling and visualizing the codevelopment of word and nonword reading in children from first through fourth grade: informing developmental trajectories of children with dyslexia. Child Dev. 92 (3), e252-e269 (2021).
  11. Tse, L. F., Siu, A. M., Li-Tsang, C. W. Developmental skills between kindergarten children with handwriting difficulties in Chinese and/or English. Aust Occup Ther J. 66, 292-303 (2019).
  12. Doyama, A., Hashimoto, S., Hayashi, A. Learning of handwriting in elementary school children with writing difficulties and support in a regular class: focus on difficulties in input, output, and processing. Jpn J Dev Disabil Res (JDDR). 36 (4), 369-379 (2014).
  13. Kono, T., Hirabayashi, R., Nakamura, K. Handwriting speed of primary school students in Japan. Jpn J Spec Educ. 46 (4), 223-230 (2008).
  14. Takahashi, M., Iwabuchi, M., Kono, T., Nakamura, K. Development of audio-visual learning support system "Touch & Read": how it can compensate reading difficulties. Cogn Stud. 18 (3), 521-533 (2011).
  15. Hirabayashi, R., Kono, T., Nakamura, K. Developmental changes in handwriting patterns among elementary school children using digital pens. Jpn J Dev Psychol. 24 (1), 13-21 (2013).
  16. Noda, W., et al. Examining the relationships between attention deficit/hyperactivity disorder and developmental coordination disorder symptoms and writing performance in Japanese second grade students. Res Dev Disabil. 34 (9), 2909-2916 (2013).
  17. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. , 5th ed, American Psychiatric Association. Washington, DC. (2010).
  18. Wechsler, D. Wechsler Intelligence Scale for Children. , 4th ed, Psychological Corporation. San Antonio. (2010).
  19. Ikuzawa, M., Matsushita, Y., Nakase, A. Kyoto Scale of Psychological Development 2001. , Kyoto International Social Welfare Exchange Centre. Kyoto. (2001).
  20. Ueno, K., Nagoshi, N., Konuki, S. Picture Vocabulary Test-Revised. , Nihon Bunka Kagakusha. Tokyo. (2008).
  21. Nation, K., Clarke, P., Wright, B. J., Williams, C. Patterns of reading ability in students with autism spectrum disorder. J Autism Dev Disord. 36 (7), 911-919 (2006).
  22. Guilbert, J., Alamargot, D., Morin, M. F. Handwriting on a tablet screen: role of visual and proprioceptive feedback in the control of movement by children and adults. Hum Mov Sci. 65, 30-41 (2019).

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재인쇄 및 허가

태그

동영상 곧 제공
문의하기
사서에게 추천하기

개인정보

이용 약관

정책

저작권 © 2026 MyJoVE Corporation. 모든 권리 보유.