Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł metodologiczny

Porównanie wskaźników obserwacji zdań podczas czytania i pisania u uczniów japońskich z trudnościami w pisaniu odręcznym

430 wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/69228

⸱

21 listopada 2025

1Faculty of Human Sciences, Waseda University

W tym artykule

Podsumowanie

Niniejszy artykuł przedstawia protokół identyfikacji ryzyka trudności z pisaniem odręcznym (HD) u japońskich uczniów za pomocą metod śledzenia oczu. Uczniów zagrożonych HD w szkołach można zidentyfikować, oceniając udział bezsensownych zdań w obserwacjach bodźców, płynność pisania oraz umiejętności koordynacji motorycznej.

Streszczenie

Uczniowie z trudnościami w pisaniu odręcznym (HD) często wykazują problemy wzrokowo-motoryczne, które wpływają na pisanie zdań. Jednak niewiele badań porównywało ruchy oczu dzieci HD i dzieci rozwijających się typowo (TD) podczas czytania i pisania. Najnowsze badania sugerują, że proporcja czasu poświęcona obserwacji bodźców może pomóc w identyfikacji problemów behawioralnych u dzieci z niepełnosprawnościami rozwojowymi. Badanie to porównywało proporcje obserwacji bodźców między uczniami z rówieśnikami z HD i TD. Japoński uczestnicy HD (n = 12) i TD (n = 15) byli badani pod kątem różnic w wzorcach ruchów oczu podczas czytania i pisania zdań japońskich oraz porównywano wyniki czytania i pisania dla znaczących i bezsensownych zdań. Ruchy oczu były rejestrowane, podczas gdy uczestnicy pisali kilka japońskich zdań. Wyniki wskazywały, że uczestnicy TD czytali i pisali zdania płynniej niż rówieśnicy z HD, choć nie stwierdzono różnic grupowych w zadaniach pisemnych o sens. Uczestnicy HD częściej obserwowali zdania zarówno w zadaniach czytania, jak i pisania niż ich rówieśnicy TD i wykazywali krótsze obserwacyjne czasy oraz niższe wskaźniki obserwacji podczas pisania ręcznego; jednak ich proporcje obserwacji podczas czytania były porównywalne. Binarna regresja logistyczna wykazała, że litery na minutę, proporcja czasu poświęconego na bezsensowne obserwacje pisma ręcznego oraz wyniki koordynacji ruchowej były kluczowymi wskaźnikami identyfikacji uczniów z HD. Wyniki te sugerują, że krótsze obserwacyjne czasy i mniejszy udział obserwacji bodźców podczas pisania odzwierciedlają tendencję ucznia HD do przelotnego przeglądania zdań zamiast ich dokładnego czytania.

Wprowadzenie

Pismo ręczne to złożone zachowanie, które wymaga integracji umiejętności wzrokowych, motorycznych i poznawczych 1,2,3,4,5. Najnowsze badania wykazały, że trudności w pisaniu ręcznym (HD) można wykryć, gdy uczestnicy piszą cykloidowe pętle na papierze od lewej do prawej 2,3. W tych badaniach uczestnicy typowo rozwijający się (TD) wykazywali podobne umiejętności integracji wizuomotorycznej (VMI) dla układów przestrzennych i czasowych, niezależnie od tego, czy ich oczy były otwarte, czy zamknięte. Jednak uczniowie z HD wykazywali lepsze układy przestrzenne i czasowe, ale gorsze umiejętności pisania, gdy mieli zamknięte oczy. W przeciwieństwie do tego, mimo słabszych umiejętności VMI, pisali mniej dokładnie i płynniej, z niższą czytelnością, gdy mieli otwarte oczy. Wyniki te sugerują, że deficyty umiejętności wzrokowych wpływają na płynne wykonywanie pisma ręcznego u uczniów z HD 1,2,3. Jednak Lopez i Vaivre-Douret 2,3 nie mierzyli bezpośrednio danych dotyczących wydajności wzrokowej, takich jak wzorce ruchów ocznych, ani nie porównywali umiejętności wzrokowych uczniów HD i TD. Dlatego porównanie wzorców ruchów oczu podczas pisania ręcznego między uczestnikami TD i HD może pomóc zidentyfikować uczniów zagrożonych HD w codziennym życiu i w szkole.

Niewiele badań analizowało wzorce ruchów oczu u uczestników HD 4,5, mimo znaczenia porównywania takich wzorców podczas pisania odręcznego6. Omori6 analizował wzorce ruchów oczu u studentów TD podczas pisania zdań. Podzielił uczestników na dwie grupy na podstawie ich umiejętności VMI i ocenił ich za pomocą standaryzowanego testu integracji wzrokowo-motorycznej7. Wyniki wskazywały, że uczniowie z niższymi umiejętnościami VMI pokonywali więcej i dłuższych fiksacji i częściej patrzyli na zdanie oraz swoje ręce niż uczniowie z wyższymi umiejętnościami VMI. Innymi słowy, słabe umiejętności VMI wiążą się ze słabymi umiejętnościami obserwacji podczas pisania ręcznego. Słabe działanie pisma ręcznego skutkuje dłuższym czasem obserwacji, większą liczbą fiksacji i dłuższym czasem trwania fiksacji 2,3,6. Co więcej, gdy liczba spojrzeń wraca do rąk i bodźce wzrastają, wskaźnik obserwacji bodźców, definiowany jako całkowity czas obserwacji bodźca względem całkowitego czasu trwania pisma ręcznego, maleje. W konsekwencji uczestnicy HD spędzają mniejszą część całkowitego czasu pisania na rzeczywistym piśmie ręcznym, co skutkuje niższym wskaźnikiem obserwacji niż uczestnicy TD 2,3. Uczniowie TD o niższych umiejętnościach VMI częściej analizowali ruchy rąk i bodźce docelowe i wykazywali trudności z integracją umiejętności wizualno-ruchowych7. Jednak wcześniejsze badania oceniały jedynie dane o fiksacjach, a nie o spojrzeniu, które obejmują zarówno fiksacje, jak i sakady6. Aby lepiej uchwycić obserwację bodźców podczas pisania ręcznego, zaleca się uwzględnienie zarówno danych o spojrzeniu, które obejmują czas trwania i liczbę wizyt, jak i dane o fiksacji, które obejmują czas i liczbę fiksacji. Dlatego analiza związku między czasem trwania wizyty a bodźcami docelowymi jako współczynnikiem obserwacji może pomóc wyjaśnić trudności w integracji wizualno-ruchowej związane z pismem odręcznym.

Sita i Taylor poinformowali, że dorośli TD mieli mniej fiksacji, krótsze średnie fiksacje i krótsze czasy wizyt podczas czytania w porównaniu do zapisywania pojedynczych słów8. Jednak nadal nie jest jasne, czy uczniowie TD i HD wykazują podobne wzorce ruchów oczu podczas czytania i pisania zdań. Ponadto większość wcześniejszych badań koncentrowała się na językachalfabetycznych 1,2,3,4,5,8, podczas gdy tylko jedno badanie badało pismojapońskie 6. Dlatego niniejsze badanie porównało wzorce ruchów oczu u uczniów TD i HD podczas czytania i pisania zdań japońskich. Ponieważ najnowsze badania wykazały, że uczniowie z trudnościami w czytaniu mogą być identyfikowani poprzez czytanie niesłów 9,10, do tego badania uwzględniono bodźce bezsensowne oprócz tych znaczących. Steacy i in. stwierdzili, że umiejętności czytania słów bez znaczenia są silnie powiązane z późniejszym rozwojem sensownego czytania słów10. Chociaż metody odpowiedzi różnią się, porównanie sensownego i bezsensownego pisania zdań może podobnie pomóc w wykryciu uczniów z HD. Dlatego przygotowano oba typy bodźców.

Pisanie znaków chińskich lub japońskich kanji powinno powodować większe trudności w pisaniu odręcznym niż pisanie liter rzymskich11. Tse i in. porównali rozwój pisma chińskiego i angielskiego u dzieci TD i HD i stwierdzili, że większe trudności w chińskim języku są większe, co odzwierciedla problemy z powstawaniem udaru11. Zgłaszali także gorsze VMI, gorszą percepcję wzrokową (VP) oraz gorsze zdolności motoryczne w HD niż u dzieci z TD, bez różnic grupowych w wynikach czytania11. W Japonii około 10% uczniów szkół podstawowych w klasach ogólnodostępnych ma trudności z pisaniem12. Kono, Hirabayashi i Nakamura wykazali, że płynność pisania uczniów wzrosła z 13,08 liter na minutę (LPM) w 1 klasie do 31,26 LPM w 6. klasie13, podczas gdy biegłość czytania wzrosła z 202,50 LPM w 1. klasie do 461,90 LPM w 6. klasie14. Inne badanie z użyciem cyfrowego długopisu wykazało dłuższe ciągłe pisanie i mniej skierowanych spojrzeń na papier, gdy umiejętności pisania ręcznego rozwijałysię 15. Noda i in. stwierdzili, że japońscy uczniowie z niepełnosprawnościami rozwojowymi, w tym HD, mają gorsze zdolności motoryczne i gorszą trwałą uwagę na pisanie16. Łącznie te wyniki11, 13, 15, 16 sugerują, że japońscy uczniowie z HD wykazują wolniejsze LPM pisania, krótsze ciągłe czasy pisania oraz częstsze spojrzenia wstecz na bodźce i swoje ręce niż rówieśnicy TD13. Chociaż ciągły zakres pisania jest zazwyczaj mierzony za pomocą pióra cyfrowego, można go również oszacować za pomocą śledzenia wzroku poprzez liczenie fiksacji. Obliczanie liter na fiksację (L/FX) na podstawie danych o ruchach ocznych pokazuje, jak często osoby muszą się skupiać na każdej literze, a częstotliwość oglądania można sindeksować jako stosunek obserwacji, wykorzystując całkowity czas wizyty w bodźcu względem całkowitego czasu pisania. Dlatego użyłem trackera oczu, aby porównać L/FX jako zakres obserwacji oraz %VD jako stosunek obserwacji między uczniami HD a TD.

Aby zbadać różnice w ruchach oczu podczas czytania i pisania zdań japońskich oraz porównać wyniki dla znaczących i bezsensownych zdań między uczniami HD i TD, uczestnicy czytali i pisali kilka japońskich zdań, podczas gdy ich ruchy oczu były rejestrowane. Przewidziałem, że uczniowie HD będą wykazywać niższe ilości czytania i pisania LPM13, mniej obserwacji z krótszym czasem trwania fiksacji6 oraz niższy odsetek obserwacji bodźców podczas czytania i pisania w porównaniu do uczniów TD 2,3,6. Spodziewałem się wyraźnych wzorców ruchów ocznych, skróconych zakresów obserwacji oraz niższych wskaźników obserwacji w HD w porównaniu do uczniów TD.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Przed udziałem uzyskiwano pisemną świadomą zgodę od uczestników oraz ich rodziców lub opiekunów. Instytucjonalna Rada Przeglądowa Uniwersytetu Waseda (nr 2020-176) zatwierdziła to badanie.

1. Uczestnicy

  1. Zainstaluj oprogramowanie na komputerze ze strony internetowej (patrz Tabela materiałów), aby określić wielkość próby na podstawie analizy mocy.
    1. Kliknij na oprogramowanie, aby go otworzyć.
    2. W zakładce rodzina testów wybierz test F, a w zakładce Test statystyczny wybierz ANOVA: Powtarzane pomiary, interakcje pomiędzy. W sekcji Typ analizy mocy wybierz A priori: Oblicz wymagany rozmiar próby, mając α , moc i rozmiar efektu.
    3. Kliknij Określ, a następnie wybierz Direct w oknie wyskakującym ( Direct ). Wprowadzamy częściowy η2 z wybranego poprzedniego badania (0,20 w tym badaniu)6. Kliknij Obliczaj, potem Obliczaj i przenieś do głównego okna. Upewnij się, że rozmiar efektu f w panelu parametrów wejściowych został zaktualizowany.
    4. Wpisz 2 dla liczby grup i 4 dla liczby pomiarów dla tego badania. Kliknij Calculate na stronie głównej i potwierdź, że całkowita wielkość próby dla tego badania wynosi 12.
      UWAGA: Na podstawie wcześniej zgłoszonych rozmiarów efektów z analiz czaso-kursowych6, analiza mocy wykazała, że do wykrycia częściowego η2 0,20 lub wyższego potrzeba co najmniej 12 uczestników przy trójdrożnym mieszanym ANOVA przy p = 0,05 i mocy 95%.
  2. Rekrutuj uczniów w wieku szkolnym i popewniaj, że wszyscy są zapisani do klas ogólnodostępnych w publicznych szkołach podstawowych, gimnazjum lub liceum. W badaniu wzięło udział 31 uczniów (przedział wiekowy [CA], 7-17 lat).
  3. Przedstawić japońskie słowa odnoszące się do "cat[neko]", "dog [inu]" i "bird[tori]" i instruować uczestników, by je zapisywali. Potwierdź, że uczestnicy potrafią poprawnie napisać przedstawione słowa; w przeciwnym razie wyklucz ich z badania.
  4. Wyklucz uczestników, którzy nie mogą ukończyć ocen. Na podstawie tych kryteriów czterech uczestników zostało wykluczonych. Ostatecznie w badaniu wzięło udział 27 uczestników (16 chłopców, 11 dziewcząt).
  5. Zapytaj uczestników lub ich rodziców o ich historię akademicką, zwłaszcza o umiejętności czytania i pisania. Poproś o ujawnienie wszelkich diagnoz, jeśli są dostępne, i upewnij się, że diagnozy zostały postawione przez pediatrę według kryteriówklinicznych 17.
  6. Podziel uczestników na dwie grupy na podstawie historii akademickiej i kryteriów klinicznych: HD (n = 12; 7 z LD i 5 z LD i zaburzeniami ze spektrum autyzmu (ASD)) oraz TD (n = 15). Upewnij się, że uczestnicy TD nie zgłaszają problemów z czytaniem ani pisaniem i nie mają u siebie diagnozy żadnych niepełnosprawności rozwojowych.
  7. Poproś uczestników (lub rodziców) o podanie standaryzowanych wyników, takich jak iloraz inteligencji (IQ) lub iloraz rozwojowy (DQ), wcześniej mierzone w szpitalach lub instytucjach edukacyjnych, jeśli są dostępne. Zostaw te pola puste, jeśli są niedostępne. W tym badaniu wszyscy uczestnicy z HD mieli wcześniejsze wyniki IQ lub DQ (średnie pełne IQ = 97,80, SD = 24,32). Uczestnicy TD nie mieli wcześniejszych wyników IQ; Zostaw te pola puste.

2. Bodziec i aparatura

  1. Przygotuj lokalizator oczu do rejestrowania ruchów oczu. Sprawdź, czy wskaźnik oczu ma wydajność pomiarową 120 Hz lub wyższą.
  2. Użyj wyświetlacza o rozdzielczości 1920 × 1080 oraz laptopa, aby prezentować i kontrolować bodźce. Upewnij się, że laptop ma oprogramowanie do obliczania współrzędnych ruchu oczu i przeprowadzania analiz statystycznych.
  3. Instruuj uczestników, aby podczas nagrywania siedzieli około 70 cm od lokalizatora oczu. Przed prezentacją bodźca wykonaj kalibrację w 5 punktach. Procedura ta służy do ustanowienia standardów pomiarowych dla wyświetlacza i trackera oczu. Kliknij przycisk kalibracji i obserwuj kolorowe kropki na wyświetlaczu. Gdy kropka zostanie wystarczająco zafiksowana, zniknie, a nowa kropka pojawi się w losowym miejscu, takim jak narożnik lub środek. Powtarzaj kalibrację, aż uzyskasz akceptowalne wyniki w oprogramowaniu śledzenia oczu.
  4. Przygotuj 12 zdań w hiraganie i kanji, każde od dwóch do czterech linijek i 32-79 znaków. Z nich używa się ośmiu znaczących zdań opisujących codzienne treści (np. ekologia ryb, opóźnienia pociągu) oraz czterech bezsensownych zdań napisanych wyłącznie w języku Hiragana. Twórz znaczące zdania z odpowiednim do wieku słownictwem, partykułami i kanji na poziomie 2-3 klasy; w każdym zdaniu należy zastosować od trzech do czterech znaków kanji. Twórz bezsensowne zdania, łącząc ciągi trzech lub czterech znaków Hiragana. Wszystkie zdania przedstawij czcionką o rozmiarze 28 punktów, rozciągającą się na jeden slajd. Przygotuj slajd. Przygotuj dwa arkusze formatu A4 z czterema poziomymi liniami do testu pisemnego dla każdego uczestnika.
  5. Przekonwertuj 12-zdaniowe slajdy i slajd na pojedyncze pliki JPEG. Rysunek 1 pokazuje przykładowe bodźce zdań: panel A to zdanie znaczące, a panel B to zdanie bez znaczenia. Otwórz oprogramowanie do śledzenia oczu. W konsoli stwórz nowy projekt i nazwij go.
  6. Otwórz tryb Projektowania . Wybierz Oś czasu 1 i ustaw kalibrację na domyślny tryb 5-punktowy . Dodaj dwa znaczące slajdy zdań i jeden bezsensowny slajd. Następnie ustaw tryb "proceed " na naciśnięcie , aby eksperymentator mógł przesuwać się za pomocą spacji. Włóż czarne puste slajdy przed, między i po przesuwaniu zdania, również ustawione na naciśnięcie. Przygotuj cztery oś czasu w ten sam sposób, każdą z innymi slajdami zdań. W Osi 1 i 3 najpierw przedstawij znaczące zdanie, a potem bezsensowne zdanie; w Liniach Czasowych 2 i 4 odwróć kolejność.
  7. Wprowadź krótkie terminy wypowiedzi tylko z Hiragana dla uczestników poniżej 10 roku życia. Dla starszych uczestników używaj mieszanych linii czasowych zdań w języku Hiragana-kanji.

figure-protocol-1
Rysunek 1: Przykłady bodźców zdaniowych do zadań do czytania i pisania. (A) Znaczący bodziec zdaniowy oraz (B) bezsensowny bodziec zdaniowy. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej figurki.

3. Wstępna ocena: PVT-R

  1. Usiądź twarzą w twarz z uczestnikiem. Zapytaj o datę urodzenia; Jeśli nie potrafią odpowiedzieć dokładnie, zapytaj rodziców.
  2. Przedstaw uczestnikowi broszurę PVT-R. Broszura składa się z 15 stron, z których każda zawiera cztery bodźce wizualne. Polec uczestnikowi słuchać bodźca mówionego i dotknąć odpowiadającego mu bodźca wizualnego spośród czterech wyborów.
  3. Każdy bodziec wypowiedziany zaprezentuj raz zgodnie z instrukcjami i niech uczestnik wybierze odpowiadający mu bodziec wizualny spośród czterech opcji. Zapisz wybór na kartce, a następnie przedstaw kolejny bodziec mówiony. Każda strona zawiera sześć prezentacji bodźców mówionych.
  4. Policz liczbę poprawnych odpowiedzi na każdej stronie i przejdź do następnej, aż uczestnik popełni trzy lub więcej błędów na dwóch stronach. Błędy te nie muszą być kolejne; nie awansuj, jeśli spełniasz to kryterium. Alternatywnie, można przerwać ocenę, jeśli uczestnik ukończy stronę 15 bez spełnienia kryterium błędu.
  5. Policz łączną liczbę poprawnych i błędnych odpowiedzi w broszurze, a następnie oblicz skorygowany wynik, standardowy wynik i wiek werbalny zgodnie z podręcznikiem.

4. Wstępna ocena: Beery-VMI VI

  1. Usiądź twarzą w twarz z uczestnikiem. Zapytaj, która ręka jest dominująca.
  2. Przedstaw broszurę wiceprezydenta. Polec uczestnikom obserwować przykładową figurę geometryczną na górze strony, a następnie figury wyboru na dole. Niech wybierają figurkę identyczną z próbką. Powtarzaj ten proces, aż uczestnik ukończy wszystkie 30 zadań, a następnie przejdź do kolejnego zadania. Policz poprawne odpowiedzi.
  3. Przedstaw broszurę o koordynacji motorycznej (MC). Przy pierwszych 20 pozycjach polec uczestnikom połączyć ciemniejsze kropki z jaśniejszymi, tworząc figury geometryczne. Poinstruuj uczestników, aby rysowali linie w kształtach bez dotykania konturów ostatnich 10 elementów. Poinformuj ich, że zadanie MC musi zostać ukończone w ciągu 5 minut. Następnie policz liczbę poprawnie połączonych figur i poprawnie odrysowanych kształtów.
  4. Policz łączną liczbę poprawnych odpowiedzi w broszurach VP i MC oraz oblicz standardowy wynik za integrację wizuomotoryczną zgodnie z podręcznikiem.

5. Pomiar ruchów ocznych

  1. Przymocuj magnetyczny uchwyt montażowy na środku dolnej krawędzi wyświetlacza.
  2. Podłącz tracker do wyświetlacza kablem USB. Przymocuj tracker oczu na dole wyświetlacza za pomocą dołączonego uchwytu magnetycznego. Upewnij się, że uchwyt i oczy są dobrze zamocowane.
  3. Otwórz oprogramowanie konfiguracyjne. Wybierz dołączony tracker wzroku i wyświetl go. Kliknij przycisk kalibracji i wybierz wyświetlacz prezentacji bodźców. Usiądź uczestnika przed wyświetlaczem i dostosuj jego pozycję do odpowiedniej odległości. Upewnij się, że wskaźnik wstępnej kalibracji zapala się na zielono, potwierdzając odległość około 70 cm; Dostosuj siedzenia według potrzeb.
  4. Kliknij przycisk kalibracji i obserwuj kolorowe kropki na wyświetlaczu. Gdy kropka zostanie wystarczająco zafiksowana, zniknie, a nowa kropka pojawi się w losowym miejscu, takim jak narożnik lub środek. Kontynuuj, aż wszystkie siedem kropek zostanie ukończone, a następnie kliknij Akceptuj , aby zakończyć kalibrację. Zamknij oprogramowanie konfiguracyjne.
  5. Otwórz oprogramowanie do śledzenia oczu i nazwany projekt. Wybierz tryb nagrywania i wybierz tracker oczu nagrywania z lewego górnego menu. Wybierz wyświetlacz prezentacji bodźców i wpisz imię uczestnika w zakładce Uczestnik . Wybierz jedną z czterech linii czasowych i zrównoważ kolejność testów (czytanie vs. pisanie). Na przykład dla uczestnika 1 zacznij od czytania w Osi 1 i pisania w Osi 3; dla uczestnika 2 zacznij od pisania na osi czasu 4 i czytania na osi czasu 2. Upewnij się, że oba testy są ukończone dla każdego uczestnika. Poczekaj, aż uczestnik usiądzie przed wyświetlaczem.
  6. Instruuj uczestników, aby siedzieli około 70 cm od oku. Naciśnij Nagrywanie , aby przejść do kalibracji. Sprawdź odpowiednią odległość, potwierdzając, że wskaźnik stanu eye-trackera zmienia się na zielone.
  7. Kliknij Start kalibracji , aby kontynuować. Polec uczestnikom, aby podążali za białymi poruszającymi się kropkami na wyświetlaczu. Jeśli kalibracja jest odpowiednia, naciśnij Start , aby przedstawić slajd zdania do zadania czytającego lub pisemnego; w przeciwnym razie kliknij "Kalibruj ponownie " i powtarzaj do zakończenia sukcesu.
  8. Rozpocznij testy czytania (szczegóły patrz Rysunek 2A ). Wybierz Oś czasu 1 lub 2.
    1. Wykonaj kroki od 5.5 do 5.7. Polec uczestnikom, aby jak najszybciej przeczytali prezentowane zdanie na głos.
    2. Naciśnij spację, aby wyświetlić pusty slajd. Przygotuj uczestnika do czytania, a następnie naciśnij spację, aby pokazać pierwszy slajd z zdaniem. Słuchaj uważnie i policz liczbę błędów czytania na slajdzie. Gdy uczestnik skończy ostatni znak, naciśnij spację, aby przejść do kolejnego pustego czarnego suwaka.
    3. Przygotuj uczestnika, a następnie naciśnij spację, aby pokazać drugi slajd zdania. Słuchaj uważnie i licz liczbę błędów w czytaniu. Gdy uczestnik skończy ostatnią postacią, naciśnij spację, aby kontynuować. Powtórz to na trzecim slajdzie, aby ukończyć test czytania. Nagrywanie automatycznie się zatrzymuje po ostatnim naciśnięciu.
    4. Kliknij Zapisz nagranie w okienku wyskakującym oknem, aby zapisać dane o ruchach oczu i wrócić do domu projektu.
    5. Przygotuj się do testu pisemnego, wybierając inny harmonogram lub dokończ sesję, jeśli oba testy zostaną ukończone.
  9. Rozpocznij testy pisemne (szczegóły na Rysunku 2B ). Wybierz Oś czasu 3 lub 4.
    1. Wykonaj kroki od 5.5 do 5.7. Polec uczestnikom, aby jak najszybciej ręcznie napisali przedstawione zdanie na arkuszu A4 z czterema poziomymi liniami.
    2. Naciśnij spację, aby wyświetlić pusty slajd. Przygotuj uczestnika do pisania; Następnie naciśnij spację, aby wyświetlić pierwszy slajd zdania. Obserwuj zapis i licz błędy na slajdzie. Instruuj uczestników, aby przepisali błędne słowa, usuwając poprzednią odpowiedź podwójnymi linijkami. Gdy uczestnik skończy ostatnią postać, naciśnij spację, aby przejść do kolejnego czarnego pustego slajdu.
    3. Zbierz wypełniony arkusz i przekaż nowy arkusz uczestnikowi.
    4. Przygotuj uczestnika, a następnie naciśnij spację, aby pokazać drugi slajd zdania. Obserwuj błędy pisania i liczenia na slajdzie. Instruuj uczestników, aby przepisali błędne słowa, usuwając poprzednią odpowiedź podwójnymi linijkami. Gdy uczestnik skończy ostatnią postacią, naciśnij spację, aby kontynuować. Powtórz to na trzecim slajdzie, aby ukończyć test pisemny. Nagrywanie automatycznie się zatrzymuje po ostatnim naciśnięciu.
    5. Kliknij Zapisz nagranie w okienku wyskakującym oknem, aby zapisać dane o ruchach oczu i wrócić do domu projektu.
    6. Przygotuj się do testu czytania, wybierając inną linię czasu lub dokończ pomiar ruchów oczu, jeśli oba testy zostaną ukończone.

figure-protocol-2
Rysunek 2: Pomiary ruchów oczu podczas zadań czytania i pisania. (A) próbę zadania czytania oraz (B) próbę zadania pisania. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej figurki.

6. Eksport danych o ruchach oczu

  1. Po zebraniu danych od wszystkich uczestników otwórz oprogramowanie do śledzenia oczu i przejdź do domu projektu.
  2. Wybierz zakładkę Analizuj i wybierz narzędzie AOI.
    1. Wybierz narzędzie prostokąta, aby narysować obszar zainteresowania (AOI) na obrazie bodźca. Dostosuj prostokąt tak, aby objął cały obszar tekstu. Dane dotyczące ruchu oczu będą obliczane w ramach AOI. Nazwij każde AOI "MF_R_##" dla sensownego czytania, "ML_R_##" dla czytania bez znaczenia, "MF_W_##" dla pisania znaczącego lub "ML_W_##" dla pisania bez znaczenia, zastępując "##" odpowiednimi liczbami.
    2. Powtarzaj ten proces, aby tworzyć i nazywać AOI dla wszystkich użytych bodźców.
  3. Wybierz zakładkę Analizuj i wybierz eksport metryk.
    1. Zwróć uwagę na panel ustawień po prawej stronie strony.
    2. Wybierz raport Excel w sekcji Eksport formatu i upewnij się, że filtr I-VT oraz redukcja szumów są odpowiednio wybrane dla filtra Gaze i filtra średnicy źrenicy.
    3. Zaznacz pola wyboru Wszystkie nagrania w sekcji Nagrania , Całe nagrania w sekcji Czas zainteresowania oraz Wszystkie obszary zainteresowania w sekcji Obszar zainteresowania .
    4. Po lewej stronie okna otwórz Wybierz metryki dla raportu.
    5. Zaznacz Wybierz wszystko, a następnie kliknij Eksport.
    6. Otwórz wyeksportowany plik Excel i zweryfikuj wszystkie wyeksportowane dane.
    7. Przeprowadz analizy statystyczne na podstawie eksportowanych danych.

7. Analiza danych

  1. Ustaw zmienne zależne do analizy.
    1. Zrób ocenę PVT-R, aby uzyskać standardowe wyniki zgodnie z instrukcją.
    2. Zdobądź punkty Beery-VMI 6, aby uzyskać wyniki umiejętności dla VP i MC zgodnie z podręcznikiem.
    3. Otwórz wyeksportowany plik Excel i wybierz zakładkę Czas trwania interwału . Należy zauważyć, że czas trwania interwału definiuje się jako czas od naciśnięcia spacji do wyświetlenia bodźca zdania do wygenerowania ostatniego znaku i naciśnięcia spacji, aby przejść do kolejnego slajdu.
    4. Obliczaj litery na minutę (LPM) jako miarę wydajności behawioralnej. Podziel liczbę liter w zdaniu przez czas odpowiedzi, a następnie pomnóż przez 60 (np. 60 liter ÷ 15 s × 60 = 240 LPM). Należy zauważyć, że wyższe LPM oznacza lepszą wydajność.
    5. Otwórz zakładkę Średni czas trwania fiksacji . Mnóż przez 1000, aby wyrazić FD w milisekundach. Uporządkuj dane w arkuszu Excel według uczestnika, testu (czytanie vs. pisanie) oraz warunków zdania.
    6. Otwórz zakładkę Liczba Fiksacji . Uporządkuj dane w arkuszu Excel według uczestnika, testu (czytanie vs. pisanie) oraz warunków zdania. Obliczamy litery na fiksację (L/FX) jako zakres obserwacji: podziel liczbę liter w zdaniu przez liczbę fiksacji (np. 60 ÷ 15 = 4,00 L/FX). Należy zauważyć, że dłuższy zakres obserwacji odpowiada większemu L/FX.
    7. Otwórz zakładkę Całkowity czas trwania wizyty . Uporządkuj dane w arkuszu Excel według uczestnika, testu (czytanie vs. pisanie) oraz warunków zdania. Wykorzystaj czas trwania interwału ponownie do kolejnego kroku. Oblicz procentowy czas trwania wizyty (%VD) jako stosunek obserwacji: podziel całkowity czas trwania wizyty przez czas interwału w tym samym stanie i pomnóż przez 100 (np. 15 s ÷ 30 s × 100 = 50%). Należy zauważyć, że wyższy procent zachorowań na drogi płciowe oznacza wyższy wskaźnik obserwacji.
  2. Analiza statystyczna
    1. Otwórz oprogramowanie na komputerze, aby przeanalizować dane.
    2. Ustalę format danych, aby przygotować się do analizy statystycznej.
    3. Przeprowadz niezależne testy t-testy, aby ocenić zdolności werbalne uczestników oraz zdolności integracji wzrokoworuchowej.
    4. Przeprowadz mieszane czynnikowe ANOVA na czytaniu i pisaniu LPM oraz na pomiarach ruchu oczu (średnia FD, L/FX, %VD) przy użyciu wzoru 2 (grupa: HD vs. TD; między badanymi) × 2 (test: czytanie vs. pisanie; wewnątrz badanych) × 2 (zdanie: znaczące vs. bezsensowne; wewnątrz badanych).
    5. Przeprowadź binarne analizy regresji logistycznej, aby sprawdzić, czy miary przesiewowe i wzorce ruchów oczu przewidują ryzyko HD u wszystkich uczestników.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Analiza profilu uczestnika
Tabela 1 pokazuje zdolności werbalne uczestników oraz umiejętności integracji wzrokowo-motorycznej. Średni wiek chronologiczny uczestników HD wynosił 11,11 roku (zakres 8,33-14,83 lat), a 11,97 lat uczestników TD (zakres 7,67-17,50 lat). PVT-R [18] wykazał, że uczestnicy HD osiągnęli niższe standaryzowane wyniki niż uczestnicy TD (8,92 vs. 12,75 [t (18) = 2,25, p = 0,03, Cohen's d = 5,00]). Oceniano również wyniki wiceprezydentó...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Badanie to analizowało różnice wzorców ruchów oczu u 12 uczestników HD i 15 TD podczas czytania i pisania znaczących i bezsensownych zdań japońskich. Jak pokazano na Rysunku 3A, uczestnicy HD osiągali wolniejsze wyniki LPM z czytania i pisania w porównaniu do uczestników TD, co sugeruje, że uczestnicy HD doświadczają większych trudności w tych zadaniach. Uczestnicy HD często mają również trudności z czytaniem21. Dlatego przyszłe badania powinny wykorzystywać materiały...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autor deklaruje brak intelektualnych, finansowych ani biomedycznych konfliktów interesów.

Podziękowania

Prace te były częściowo wspierane przez JSPS KAKENHI (Grant nr 22K13739)." Fragmenty danych zostały wcześniej zaprezentowane w języku japońskim jako plakat na dorocznym spotkaniu Japońskiego Stowarzyszenia Edukacji Specjalnej. Wszystkie procedury z udziałem uczestników ludzkich były zgodne ze standardami etycznymi Deklaracji Helsińskiej z 1964 roku oraz jej późniejszymi poprawkami lub porównywalnymi standardami etycznymi. Badanie zostało zatwierdzone przez Instytucjonalną Radę Przeglądową Uniwersytetu Waseda (nr 2020-176). Wszyscy uczestnicy oraz ich rodzice uzyskali pisemną i ustną świadomą zgodę.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Beery VMI-6Pearsonhttps://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		Test standaryzowany do oceny umiejętności integracji wzrokowo-motorycznej
Wyświetlacz komputerowyDolinaP2419Hrezolucja 1920&Times; 1080
Eye tracker Tobii Technology JapanX3-120Przenośny tracker oczu
G*Power Heinrich-Heine-Universitä t Dü Sseldorfhttps://www.psychologie.hhu.de
/arbeitsgruppen/allgemeine-
psychologie-und-arbeitspsychologie/gpower		  Oprogramowanie do analizy G*Power
Statystyki IBM SPSSIBMStatystyki IBM SPSSWersja 29.0.2.0
LaptopDolinaPrecision 5540Windows 11
PVT-RNihon Bunkakagakusyahttps://www.nichibun.co.jp/seek/kensa/pvt_r.htmlTest standaryzowany do oceny wieku werbalnego
Tobii Pro Lab  Tobii Technology JapanTobii Pro Lab  Oprogramowanie do analizy ruchów ocznych

Bibliografia

  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).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Ruchy ga ek ocznychzaburzenia wzrokowo ruchowesprawno czytaniasprawno pisaniakoordynacja ruchowaniepe nosprawno ci rozwojowe
Film wkrótce dostępny
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki Korzystania

Zasady

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.