Name: 컴퓨터 테스트를 통한 아동의 난독증 평가 발전 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-08-16T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min
Description: 학습하세요 SICOLE-R 멀티미디어 배터리를 활용한 스페인어 사용 아동의 인지 및 읽기 능력 평가 방법입니다. 이 도구는 난독증 진단 정확도를 높이고 개인 맞춤형 교육 개입을 안내합니다.

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<meta charset="utf8"></head><body>SICOLE-R을 사용한 스페인어권 아동을 위한 컴퓨터 난독증 평가

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</ol>

<table><tbody><tr><td>Sicole-R</td><td>Universidad de La Laguna</td><td>TF-263- 07</td><td></td></tr></tbody></table>

컴퓨터 테스트를 통한 아동의 난독증 평가 발전

Advancing Dyslexia Assessment in Children Through Computerized Testing

샘플 연구 표본에는 스페인(N = 325), 멕시코(N = 169), 과테말라(N = 227) 및 칠레(N = 160)에서 온 881명의 참가자가 포함되었으며, 모두 스페인어 원어민이었습니다. 표본은 두 그룹으로 나뉘었는데, 읽기 장애(RD) 그룹에서 451명, 정상 성취 독자(NAR) 그룹에서 430명이었습니다. 감각 장애, 신경학적 문제 또는 기타 상태로 인해 지원과 특정 교육적 관심이 필요한 특수 교육적 도움이 필요한 아동은 이러한 요인이 일반적으로 일시적 또는 학교 교육 기간 동안 학습 장애 또는 심각한 행동 장애에 대한 배제 기준으로 사용되기 때문에 제외되었습니다. RD 그룹의 참가자는 IQ가 80 이상, 75번째 백분위수 이상의 단어 읽기 시간 측정 백분위수, 75번째 백분위수 이상의 의사 단어 읽기 시간 측정 백분위수 또는 25번째 백분위수 미만의 의사 단어 읽기 정확도 측정 백분위수와 같은 기준에 따라 선택되었습니다. 마찬가지로, NAR 그룹은 25번째 백분위수 위에 PROLEC36 이해 작업 백분위수를 추가하여 비교 가능한 기준에 따라 선택되었습니다. 모든 백분위수는 참가자의 학년 수준에 따라 결정되었습니다. 참가자를 이러한 그룹으로 분류하는 것은 단어 읽기와 의사 단어 읽기 작업에 의존했으며, 각 작업은 별도의 블록으로 구성되었습니다. 두 블록 모두에서 참가자들은 제시된 언어 자극을 가능한 한 빨리 소리 내어 읽도록 지시받았습니다. 단어 읽기 블록에는 32개의 자극이 포함되어 있는 반면, 유사 단어 읽기 블록에는 48개의 자극이 포함되어 있습니다. 단어의 친숙도는 Guzman과 Jiménez37에 의해 설명 된 기준을 사용하여 제어되었습니다. 적중, 오류 및 대기 시간에 대한 측정이 기록되었으며, 각 항목의 출현부터 학생의 음성 응답 시작까지의 대기 시간이 측정되었습니다. 단어 읽기 블록은 높은 내부 일관성(α = .89)을 보인 반면, 유사 단어 읽기 블록은 훨씬 더 큰 내부 일관성(α = .91)을 보여주었습니다. 학년별 RD 및 NAR을 가진 학생의 분포는 다음과 같습니다: 2학년에는 30명의 NAR 학생과 27명의 RD 학생이 있었습니다. 3학년으로 넘어가면서 88명의 RD 학생들과 함께 100개의 NAR이 관찰되었습니다. 4학년에는 100명의 NAR 학생과 116명의 RD 학생이 포함되었습니다. 5학년에는 100명의 NAR과 116명의 RD 학생이 있었고 6학년에는 100명의 NAR과 104명의 RD 학생이 있었습니다. 전체 표본과 각 학년 수준 내의 연령 차이를 평가하기 위해 일원 분산 분석(oneway anova) 검정을 실시했습니다. 그 결과 모든 p-값이 0.05를 초과하여 유의한 차이가 나타나지 않았습니다. 마찬가지로, 성별 변수의 분포는 카이제곱 검정을 사용하여 검사되었으며 모든 p 값도 0.05를 초과했습니다.
기술 통계량 표 1 은 연령에 대한 기술 통계량(평균 및 표준 편차)과 평가 척도를 제시합니다. 이 데이터는 성별에 따라 분류되어 여러 국가에서 일반적으로 독서 성취도를 보이는 독자와 읽기 장애가 있는 독자를 구분합니다. 그 결과, 다수의 평가 척도 간에 긍정적이고 통계적으로 유의한 상관관계가 나타났다( 표 2 참조). 이 표에는 약한 것부터 강한 것까지 측정값 간의 상관 관계가 표시됩니다. 상관 관계가 0.3 미만이면 약한 것으로 간주되고 0.5보다 큰 상관 관계는 강한 상관 계수로 분류됩니다. 특정 상관 관계 값은 각각의 강도 분류와 함께 제공됩니다. 예를 들어, 약한 상관관계(r &lt; 0.3)에는 혼합-분할(r=0.354)과 삭제-동음이의어 이해(r=0.270)가 포함되었습니다. 문법 구조-수(r = 0.463)와 기능어-문법 구조(r = 0.512) 사이에는 중간 정도의 상관관계(0.3 ≤ r &lt; 0.5)가 관찰되었다. 숫자-성별(r=0.642) 및 그림 RAN-Color RAN(r=0.442)에서 강한 상관관계(r ≥ 0.5)가 분명합니다.
표 1: 측정값의 설명 통계량. 이 표는 디지털 도구에 포함된 다양한 측정값에 대한 평균, 표준 편차 및 기타 설명 통계를 제공합니다. 나이: 나이; NAR: 일반적으로 독자를 달성합니다. RD : 읽기 장애; SEG: 세분화; BLN: 블렌딩; ISO: 음소 격리; DEL: 음소 삭제; HOM: 동음이의어 이해; R&amp;S: 뿌리 &amp; 접미사; GEN: 성별; NUM: 숫자; FW: 기능어; GRS: 문법 구조; EXT: Expositive 텍스트 ; NAT : 내러티브 텍스트 ; VOC: 조음의 보이싱; MOA: 아티큘레이션 방식; POA = 조음 장소; DIG: 숫자 RAN; LET : 편지가 실행되었습니다. COL: 색상 RAN; 그림: 그림 RAN <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67031/Table_1_RE.xlsx" target="_blank">이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>
표 2: 측정값의 상관 계수. 이 표는 디지털 도구의 서로 다른 측정값 간의 상관 계수를 보여주며, 이러한 측정값 간의 관계의 강도와 방향을 나타냅니다. SEG: 세분화; BLN: 블렌딩; ISO: 음소 격리; DEL: 음소 삭제; HOM: 동음이의어 이해; R&amp;S: 뿌리 &amp; 접미사; GEN: 성별; NUM: 숫자; GRS: 문법 구조; FW: 기능어; EXT: Expositive 텍스트 ; NAT : 내러티브 텍스트 ; VOC: 조음의 보이싱; MOA: 아티큘레이션 방식; POA = 조음 장소; DIG: 숫자 RAN; LET : 편지가 실행되었습니다. COL: 색상 RAN; 사진: 사진 RAN. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67031/Table%202_RE.xlsx" target="_blank">이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>
확증적 요인 분석 CFA는 멀티미디어 배터리의 제안된 요인 구조를 평가하기 위해 수행되었습니다. 이 모델에는 1개의 2차 요인과 6개의 잠재 변수가 포함되며, 각 변수는 멀티미디어 배터리의 고유한 모듈을 나타냅니다. 이러한 구성에는 음운 인식(음소 분할, 분리, 혼합 및 삭제 작업 포함), 형태 직교 모듈(어근 및 접미사 및 동음이의어 이해 작업 포함), 구문(성별, 숫자, 문법 구조 및 기능적 단어 작업 포함), 음성 인식(발성, 조음 방식 및 조음 위치 작업 포함), 독해(긍정적 텍스트 및 내러티브 텍스트 이해 작업 포함) 및 급속 자동화된 이름 지정(RAN 작업의 문자, 색상, 숫자 및 그림 작업). 멀티미디어 배터리의 모든 작업(0에서 1 범위)에서 일관성을 보장하기 위해 POMS(Proportion of Maximum Scaling) 추정을 사용했습니다. POMS 점수는 시간 기반 작업(루트 및 접미사)에 대해 계산되었습니다38.
통계 분석 및 그래픽 프리젠 테이션은 lavaan 40, semTools41 및 ggplot242 패키지를 사용하여 R 버전4.3.1 39를 사용하여 수행되었습니다. 모델 적합도는 다양한 적합도 지수를 사용하여 평가되었습니다. 카이제곱 적합도는 χ2(df) = 632.01, p &lt; .001로 유의했으며, 이는 귀무 가설 가설 수립된 모형과 관측된 데이터 간의 불일치를 시사하지만, 카이제곱 검정은 표본 크기43에 민감하다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 추가적인 적합 지수를 고려했습니다.
비교 적합 지수(CFI)는 .961의 값을 산출하여 일반적으로 허용되는 임계값인 .95를 초과하고 데이터에 대한 양호한 적합도를 나타냅니다. 근사치의 평균 제곱근 오차(RMSEA)는 .038로, 모형이 데이터에 밀접하게 적합함을 나타냅니다. 표준화된 평균 제곱근 잔차(SRMR)는 .034로, 권장 값인 .05보다 낮았으며, 이는 이상적인 적합치를 시사합니다. 항목에 대한 요인 로딩은 .36에서 .81 사이였으며, 이는 해당 요인에 상당한 적재가 있음을 나타냅니다. 추출된 총 평균 분산(AVE)은 .50을 초과하여 적절한 수렴 타당성을 시사하고 총 복합 신뢰도(CR)는 .80 이상으로 내부 일관성 신뢰성이 양호함을 나타냅니다.
결론적으로, CFA의 결과는 제안된 요인 구조를 지지하며, 양호한 모델 적합성, 수렴 타당성 및 신뢰성을 입증했습니다. 그림 1에 있는 모델의 그래픽 표현을 참조하십시오.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67031/67031fig01.jpg"> 그림 1: 확증적 요인 분석. 이 그림은 디지털 도구에서 수행된 확증적 요인 분석의 결과를 보여주며, 요인 적재와 서로 다른 인지 처리 측정 간의 관계를 강조합니다. 약어: SIC= Sicole-R; PA = 음운 인식; SEG = 세분화; BLN = 블렌딩; ISO= 절연; DEL= 삭제; MO = 형태 학적 처리; HOM = 동음이의어 이해; R&amp;S= 어근 및 접미사; SYN= 구문 처리; GEN= 성별; NUM= 숫자; GRS = 문법 구조; FW= 기능어; RC= 독해력; EXT= 긍정 텍스트; NAT= 내러티브 텍스트; SP= 음성 인식; VOC= 조음 발화; MOA = 조음 방식; POA = 조음 장소; RAN= Rapid Automatized Naming; NUM= RAN 수; LET= 문자 RAN; COL= 색상 RAN; PIC= 사진 RAN. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67031/67031fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
측정 불변성 분석을 사용하여 멀티미디어 배터리의 요인 구조가 성별에 따라 안정적인지 여부를 테스트했습니다. 측정 불변성에 대한 테스트는 점점 더 엄격해지는 동등성 제약 조건(44)을 정의하는 일련의 모델 비교로 구성된다. 우리는 통계 분석을 수행하고 이전 CFA와 동일한 적합 모델 기준을 따랐습니다. 우리는 configural, metric (loadings), scalar (intercepts) 및 strict (residuals) 구조45를 나타내는 매개 변수를 연속적으로 제한했습니다. 이러한 모델 중 하나라도 적합하지 않다는 것은 제한되는 측면이 서로 다른 그룹에 대해 일관되게 작동하지 않는다는 것을 나타냅니다. 불변도는χ2D가 &gt;0.05이고 ΔCFI가 &lt;0.01일 때 공동으로 결정하였다. 모델들의 지수의 결과와 그들 사이의 차이점에 대한 요약이 표 3에 나와 있습니다.
표 3: 불변 모델 적합 지수. 이 표는 모델의 성별 불변성을 테스트하기 위한 적합 지수를 제시하며, 디지털 도구가 남성과 여성 그룹 간에 구조 및 측정 속성의 일관성을 얼마나 잘 유지하는지 평가합니다. 이러한 지수는 다양한 성별 그룹에 걸쳐 인지 과정을 일관되게 측정할 수 있는 능력을 확인함으로써 도구의 신뢰성과 타당성을 보장합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67031/Table%203_RE.xlsx" target="_blank">이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>
모형에 있는 변수의 상대적 구성만 두 그룹에서 동일하게 제한한 구성 모형은 데이터에 대한 적합도가 적절했습니다(χ2(292) = 745.970, p&lt;.001, CFI = .964, SRMR = 0.034, RMSEA = .036, 90% CI (.033, .038). 메트릭 불변 모델은 변수의 구성과 모든 요인 적재가 그룹 간에 일정하게 유지되도록 제한했습니다. 적합 지수는 구성 모델의 것과 유사했다: χ2(310) = 768.56, p&lt;.001, CFI = .963, SRMR = .037, RMSEA = .036, 90% CI (.033, .038). 요인 적재의 불변성은 모델 유사성을 평가한 유의하지 않은 차이 검정에 의해 뒷받침되었습니다: χ2D (18) = 26.30, p =.09; ΔCFI = .001입니다. 스칼라 불변 모델에서는 구성, 요인 적재 및 지시자 평균/절편이 각 그룹에 대해 동일하게 제한되었습니다. 적합 지수는 χ2(322) = 787,50, p&lt;.001, CFI = .963, SRMS = .038, RMSEA = .035 (90% CI = .032, .038)로 이상적이었습니다. 모델 유사성을 평가한 차분 검정은 요인 불변성이 있음을 시사했습니다: χ2D(12)=13.00, p = .369; ΔCFI = .001입니다. 마지막으로, 엄격한 불변량 모형에서는 구성, 요인 적재, 지시자 평균/절편 및 잔차가 각 그룹에 대해 동일하게 제한되었습니다. 적합 지수는 이상적이었습니다: χ2(341) =798.20, p&lt;.001, CFI = .961, SRMS = .039, RMSEA = .0035 (90% CI = .032, .038). 엄격한 불변성은 모델 유사성을 평가한 유의하지 않은 차이 검정에 의해 뒷받침되었습니다 : χ2D (11) = 25.81, p&lt;.001; ΔCFI =.002
진단 정확도 멀티미디어 배터리의 정확도와 판별 용량을 평가하기 위해 ROC(Receiver Operating Characteristic) 분석을 수행했습니다. ROC 분석은 연속형 척도 평가 테스트를 위한 최적의 임계값(컷오프 값)을 결정하고 민감도(참 양성을 올바르게 식별하는 능력)와 특이성(참 음성을 올바르게 식별하는 능력)의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다. 또한 ROC 분석을 사용하여 RD 그룹과 NAR 그룹을 구별하는 테스트의 능력을 평가했습니다. 분석을 수행하기 위해 Z 점수는 멀티미디어 배터리의 각 작업에 대해 등급별로 계산되었습니다. 옴니버스 점수는 제타 점수의 합으로 구성되었습니다. 통계 분석 및 그래픽 프레젠테이션은 R 버전 4.3.141을 사용하여 수행되었습니다. pROC46 및 ggplot242 패키지가 사용되었습니다. 진단 정확도 측면에서 멀티미디어 배터리는 AUC(Area Under the Curve)가 9439.8[95% CI: 93.31%-96.24%(DeLong)]이고 민감도는 91.0이었습니다(그림 2). 등급별 ROC 곡선은 다음과 같은 지수를 나타냈습니다 : 2 ° 등급, AUC = 96.195 % [CI : 91.54 % -100 % (DeLong)], Se = .96, Sp = .90; 3° 등급, AUC= 95.3, [95% CI: 92.43%-98.18%(DeLong)], Se=75.70, Sp= 72.34; 4° 등급, AUC=93.4 [95% CI: 90.2%-96.66% (DeLong)], Se=.92, Sp=.84; 5° 등급, AUC=95.9 [95% CI: 93.11%-98.75%(DeLong)], Se=.90, Sp=.95; 6° 등급, AUC=94.4 [95% CI: 91.11%-97.69%(DeLong)], Se=.92, Sp=.91.
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67031/67031fig02.jpg"> 그림 2: 곡선 ROC 분석. 이 그림은 다양한 임계값 설정에서 거짓양성률에 대한 참양성률을 플로팅하여 디지털 도구의 진단 정확도를 보여주는 ROC 곡선 분석을 나타냅니다. ROC 곡선의 x축의 단위는 specificity이고 y축의 단위는 sensitivity입니다. 약어: ROC= 수신기 작동 특성 곡선; AUC= 곡선 아래 영역. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67031/67031fig02large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

The acquisition of reading skills is an intricate process that demands the cultivation of various domain-general and domain-specific abilities. ...

advancing-dyslexia-assessment-in-children-through-computerized-testing

Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

여기, 선물이 스트로크 (고양이-FAS)의 기능 평가의 전산화 적응 테스트 시스템을 개발 하는 프로토콜. 고양이-FAS 충분 한 안정성 및 관리 효율성과 동시에 4 개의 기능 (두 모터 기능 [위와 더 낮은 사지], 자세 제어, 및 일상 생활의 기본 활동)를 평가할 수 있습니다.

뇌졸중의 기능 평가의 전산화 적응 테스트 시스템

이 작품은 읽기, 수학 및 쓰기 어려움을 조기에 감지하기 위한 스페인어 교육 과정 기반 측정을 관리하는 프로토콜을 제공합니다. 이러한 도구는 중재 에 대한 응답 모델의 맥락에서 일하는 실무자 및 응용 연구원을 도울 수 있습니다.

스페인어로 읽기, 쓰기 및 수학 장애 예방을위한 보편적 인 심사

이 연구는 난독증의 식별을위한 제안 된 프로토콜을 설정합니다. 프로토콜은 중재 모델에 대한 진단 및 응답을 기반으로 합니다. 제안은 읽기 및 쓰기 성과 및 결정 요인의 평가를 위해 구조화 된 인터뷰 및 표준화 된 테스트를 사용하는 것을 포함한다.

6세에 난독증 평가

BM-PROMA는 수학적 학습 장애가 있는 어린이의 완전한 인지 프로필을 제공할 수 있는 유효하고 신뢰할 수 있는 멀티미디어 진단 도구입니다.

수학의 인지 및 기본 기술 평가를위한 멀티미디어 배터리 (BM-PROMA)

이 프로토콜은 유치원 수준 교육을 위해 설계된 쓰기 기반의 유효하고 신뢰할 수 있는 응용 프로그램을 사용하기 위한 단계별 방법을 제공합니다. 커리큘럼 기반 평가 도구로 운영되며, 특히 어린 학습자의 초기 작문 능력을 평가하는 데 중점을 둡니다.

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