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गणित में संज्ञानात्मक और बुनियादी कौशल के मूल्यांकन के लिए मल्टीमीडिया बैटरी (बीएम-प्रोमा)

Published: August 28, 2021 doi: 10.3791/62288
Automatic Translation
*1,2, *1, *1, *1
1Faculty of Psychology and Speech Therapy, Universidad de La Laguna, 2Faculty of Education, Universidad Católica del Maule
* These authors contributed equally

Summary

बीएम-प्रोमा एक वैध और विश्वसनीय मल्टीमीडिया डायग्नोस्टिक टूल है जो गणितीय सीखने की अक्षमताओं वाले बच्चों की एक पूर्ण संज्ञानात्मक प्रोफ़ाइल प्रदान कर सकता है।

Abstract

गणित सीखना एक जटिल प्रक्रिया है जिसके लिए कई डोमेन-सामान्य और डोमेन-विशिष्ट कौशल के विकास की आवश्यकता होती है। इसलिए यह अप्रत्याशित नहीं है कि कई बच्चे ग्रेड स्तर पर रहने के लिए संघर्ष करते हैं, और यह विशेष रूप से मुश्किल हो जाता है जब दोनों डोमेन से कई क्षमताएं बिगड़ी होती हैं, जैसा कि गणितीय सीखने की विकलांगता (एमएलडी) के मामले में होता है। आश्चर्य की बात है, हालांकि एमएलडी स्कूली बच्चों को प्रभावित करने वाले सबसे आम न्यूरोडेवलपमेंटल विकारों में से एक है, उपलब्ध अधिकांश नैदानिक उपकरणों में डोमेन-सामान्य और डोमेन-विशिष्ट कौशल का मूल्यांकन शामिल नहीं है। इसके अलावा, बहुत कम कंप्यूटरीकृत हैं। हमारे ज्ञान का सबसे अच्छा करने के लिए, वहां स्पेनिश भाषी बच्चों के लिए इन सुविधाओं के साथ कोई उपकरण नहीं है । इस अध्ययन का उद्देश्य बीएम-प्रोमा मल्टीमीडिया बैटरी का उपयोग करके स्पेनिश एमएलडी बच्चों के निदान के लिए प्रोटोकॉल का वर्णन करना था। बीएम-प्रोमा दोनों कौशल डोमेन के मूल्यांकन की सुविधा प्रदान करता है, और इस उद्देश्य के लिए शामिल 12 कार्य अनुभवजन्य साक्ष्य आधारित हैं। बीएम-प्रोमा और इसकी बहुआयामी आंतरिक संरचना की मजबूत आंतरिक स्थिरता का प्रदर्शन किया जाता है। बीएम-प्रोमा प्राथमिक शिक्षा के दौरान एमएलडी वाले बच्चों के निदान के लिए एक उपयुक्त उपकरण साबित होता है। यह बच्चे के लिए एक व्यापक संज्ञानात्मक प्रोफ़ाइल प्रदान करता है, जो न केवल निदान के लिए बल्कि व्यक्तिगत अनुदेशात्मक योजना के लिए भी प्रासंगिक होगा।

Introduction

प्राथमिक शिक्षा के महत्वपूर्ण उद्देश्यों में से एक गणितीय कौशल का अधिग्रहण है । यह ज्ञान अत्यधिक प्रासंगिक है, क्योंकि हम सभी अपने रोजमर्रा के जीवन में गणित का उपयोग करते हैं, उदाहरण के लिए, सुपरमार्केट1,2में दिए गए परिवर्तन की गणना करने के लिए। इस प्रकार, खराब गणितीय प्रदर्शन के परिणाम अकादमिक से परे जाते हैं। सामाजिक स्तर पर, जनसंख्या के भीतर खराब गणितीय प्रदर्शन की एक मजबूत व्यापकता समाज के लिए एक लागत का गठन किया । इस बात के प्रमाण हैं कि जनसंख्या में खराब संख्यात्मक कौशल में सुधार से देश के लिए महत्वपूर्ण बचतहोतीहै . व्यक्तिगत स्तर पर नकारात्मक परिणाम भी होते हैं। उदाहरण के लिए, जो लोग गणितीय कौशल का निम्न स्तर दिखाते हैं, वे खराब व्यावसायिक विकास (उदाहरण के लिए, खराब भुगतान किए गए मैनुअल व्यवसायों और उच्च बेरोजगारी में रोजगार की उच्च दर)4,5,6,अक्सर शिक्षाविदों के प्रति नकारात्मक सामाजिक-भावनात्मक प्रतिक्रियाओं की रिपोर्ट करते हैं (उदाहरण के लिए, चिंता, शिक्षाविदों के प्रति कम प्रेरणा)7,8,और औसत गणितीय उपलब्धि9के साथ अपने साथियों की तुलना में खराब मानसिक और शारीरिक स्वास्थ्य प्रस्तुत करते हैं। गणितीय शिक्षण अक्षमताओं वाले छात्रों (एमएलडी) का प्रदर्शन बहुत खराब प्रदर्शन दिखाता है जो समय10,11,12के साथ बना रहता है । जैसे, वे ऊपर उल्लिखित परिणामों को अधिक प्रभावित करने की संभावना है, खासकर यदि इनका तुरंत निदान नहीं किया जाता है13।

एमएलडी एक न्यूरोबायोलॉजिकल विकार है जो पर्याप्त बौद्धिक क्षमता और स्कूली शिक्षा के बावजूदबुनियादीसंख्यात्मक कौशल सीखने के मामले में गंभीर हानि की विशेषता है । हालांकि इस परिभाषा को व्यापक रूप से स्वीकार किया जाता है, लेकिन इसकी पहचान के लिए उपकरणों और मानदंडों पर अभी भी चर्चा चल रही है15। एमएलडी निदान के संबंध में सार्वभौमिक समझौते के अभाव का एक उत्कृष्ट उदाहरण 3 से 10%16,17, 18,19,20,21से लेकर रिपोर्ट की गई व्यापकता दरों की विविधता है। निदान में यह कठिनाई गणितीय ज्ञान की जटिलता से उपजी है, जिसके लिए आवश्यक है कि कई डोमेन-सामान्य और डोमेन-विशिष्ट कौशलों का संयोजन22,23 सीखाजाए। एमएलडी वाले बच्चे बहुत अलग संज्ञानात्मक प्रोफाइल दिखाते हैं, जिसमें घाटे के व्यापक नक्षत्र14,24, 25,26,27। इस संबंध में, यह सुझाव दिया गया है कि विभिन्न संख्यात्मक अभ्यावेदनों (यानी, मौखिक, अरबी, एनालॉगिक) और अंकगणितीय कौशल11से जुड़े कार्यों के माध्यम से बहुआयामी मूल्यांकन की आवश्यकता है।

प्राथमिक विद्यालय में एमएलडी के लक्षण विविध होते हैं। डोमेन-विशिष्ट कौशल के संदर्भ में, यह लगातार पाया जाता है कि कई एमएलडी छात्र बुनियादी संख्यात्मक कौशल में कठिनाइयां दिखाते हैं, जैसे कि अरबी अंकों को जल्दी और सही ढंग से पहचानना28,29,30,परिमाण31, 32की तुलना करना, या संख्या रेखा33, 34पर संख्या का प्रतिनिधित्व करना। प्राथमिक विद्यालय के बच्चों ने भी वैचारिक ज्ञान को समझने में कठिनाई दिखाई है, जैसे कि स्थान मूल्य35,अंकगणितीय ज्ञान36,या आदेशित दृश्यों के माध्यम से मापा गया आयुध37. डोमेन-सामान्य कौशल के बारे में, एमएलडी के साथ और बिना बच्चों में गणितीय कौशल के विकास में कार्य स्मृति38,39 और भाषा40 की भूमिका पर विशेष ध्यान दिया गया है। काम स्मृति के संबंध में, परिणाम बताते हैं कि एमएलडी वाले छात्र केंद्रीय कार्यकारी में कमी दिखाते हैं, खासकर जब संख्यात्मक जानकारी41,42में हेरफेर करने की आवश्यकता होती है। 43 ,44एमएलडी वाले बच्चों में विसुओस्पाटियल अल्पकालिक स्मृति में कमी की भी सूचना दी गई है . भाषा कौशल को संख्यात्मक कौशल सीखने के लिए एक शर्त पाई गई है, विशेष रूप से उन लोगों में जो उच्च मौखिक प्रसंस्करण मांग7शामिल हैं। उदाहरण के लिए, फोनोलॉजिकल प्रोसेसिंग कौशल [जैसे, फोनोलॉजिकल जागरूकता और रैपिड ऑटोमेटाइज्ड नामकरण (आरएएन)] प्राथमिक स्कूल में सीखे गए उन बुनियादी कौशलों जैसे संख्यात्मक प्रसंस्करण या अंकगणित गणना39,45,46,47से निकटता से जुड़े हुए हैं। यहां, यह प्रदर्शित किया गया है कि फोनोलॉजिकल जागरूकता और आरएएन में भिन्नता संख्यात्मक कौशल में व्यक्तिगत मतभेदों से जुड़ी हुई है जिसमें मौखिक कोड42,48का प्रबंधन शामिल है। एमएलडी वाले बच्चों के जटिल प्रोफ़ाइल के प्रकाश में, एक नैदानिक उपकरण में आदर्श रूप से ऐसे कार्य शामिल होने चाहिए जो डोमेन-सामान्य और डोमेन-विशिष्ट कौशल दोनों का आकलन करते हैं, जिन्हें इन बच्चों में अधिक बार कमी के रूप में सूचित किया जाता है।

हाल के वर्षों में, एमएलडी के लिए कई पेपर और पेंसिल स्क्रीनिंग उपकरण विकसित किए गए हैं। स्पेनिश प्राथमिक स्कूल के बच्चों के साथ सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले लोग एक हैं) इवामत-बटेरानिया पैरा ला एवलुआसिओन डे ला प्रतिस्पर्धाएंसिया मेटमेटिका (गणितीय योग्यता के मूल्यांकन के लिए बैटरी)49; ख) टेडी-मैथ: गणितीय विकलांग (स्पेनिश अनुकूलन)50के नैदानिक मूल्यांकन के लिए एक परीक्षण; ग) टेस्ट डी Evaluación Matemática Temprana de Utrecht (TEMT-U)५१,५२,Utrecht अर्ली न्यूमेरेसी टेस्ट५३के स्पेनिश संस्करण; और घ) प्रारंभिक गणित क्षमताओं का परीक्षण (TEMA-3)५४। ये उपकरण ऊपर उल्लिखित कई डोमेन-विशिष्ट कौशलों को मापते हैं; हालांकि, उनमें से कोई भी डोमेन-सामान्य कौशल का आकलन नहीं करता है। इन उपकरणों की एक और सीमा-और कागज और सामांय में पेंसिल उपकरण-यह है कि वे सटीकता और स्वचालितता जिसके साथ प्रत्येक आइटम संसाधित है के बारे में जानकारी प्रदान नहीं कर सकते । यह केवल एक कंप्यूटरीकृत बैटरी के साथ संभव होगा। हालांकि, डिस्कैल्कुलिया निदान के लिए बहुत कम आवेदन विकसित किए गए हैं। एमएलडी के साथ बच्चों (6 से 14 वर्ष की आयु) की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया पहला कंप्यूटरीकृत उपकरण डिस्कैलकुलिया स्क्रीनर55था। कुछ साल बाद, वेब आधारित DyscalculiUm५६ एक ही उद्देश्य के साथ विकसित किया गया था, लेकिन 16 के बाद शिक्षा में वयस्कों और शिक्षार्थियों पर ध्यान केंद्रित किया । हालांकि अभी भी सीमित है, हाल के वर्षों में एमएलडी के निदान के लिए कंप्यूटरीकृत उपकरण डिजाइन में रुचि बढ़ रही है57,58,59, 60. उल्लिखित उपकरणों में से कोई भी स्पेनिश बच्चों के लिए मानकीकृत किया गया है, और उनमें से केवल एक-MathPro परीक्षण५७-डोमेनजनरल कौशल मूल्यांकन भी शामिल है । कम गणितीय उपलब्धि वाले बच्चों की पहचान करने के महत्व को देखते हुए, विशेष रूप से एमएलडी वाले, और स्पेनिश आबादी के लिए कंप्यूटरीकृत उपकरणों के अभाव में, हम एक मल्टीमीडिया मूल्यांकन प्रोटोकॉल पेश करते हैं जिसमें डोमेन-सामान्य और डोमेन-विशिष्ट कौशल दोनों शामिल हैं।

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Protocol

यह प्रोटोकॉल कॉमिट डी एटिका डी ला इन्वेस्टिगासिओन वाई बिनेस्टार एनिमल (रिसर्च एथिक्स एंड एनिमल वेलफेयर कमेटी, सीईआईए), यूनीवर्सिड डी ला लागुना द्वारा प्रदान किए गए दिशा-निर्देशों के अनुसार आयोजित किया गया था।

नोट: बैटेरिया मल्टीमीडिया पैरा ला evaluación de habilidades cognitivas y básicas en matemáticas [गणित में संज्ञानात्मक और बुनियादी कौशल के मूल्यांकन के लिए मल्टीमीडिया बैटरी (बीएम-PROMA)]६१ एकता २.० पेशेवर संस्करण और SQLITE डाटाबेस इंजन का उपयोग कर विकसित किया गया था । बीएम-प्रोमा में 12 उपटेस्ट शामिल हैं: डोमेन-विशिष्ट कौशल का आकलन करने के लिए 8 और डोमेन-सामान्य प्रक्रियाओं का मूल्यांकन करने के लिए 4। प्रत्येक उपटेस्ट के लिए, एक एनिमेटेड ह्यूमनॉइड रोबोट द्वारा मौखिक रूप से निर्देश प्रदान करें और प्रदर्शन और दो प्रशिक्षण परीक्षणों के साथ परीक्षण चरण से पहले। प्रत्येक कार्य के लिए आवेदन प्रोटोकॉल एक उदाहरण के साथ नीचे प्रस्तुत किया गया है।

1. प्रायोगिक सेटअप

  1. निम्नलिखित समावेशन मानदंडों का उपयोग करें: दूसरी और छठी कक्षा के बीच प्राथमिक शिक्षा में बच्चे; स्पेनिश के देशी वक्ताओं।
  2. निम्नलिखित अपवर्जन मानदंडों का उपयोग करें: न्यूरोलॉजिकल, बौद्धिक या संवेदी घाटे के इतिहास वाले बच्चे।
  3. गणित में संज्ञानात्मक और बुनियादी कौशल के मूल्यांकन के लिए मल्टीमीडिया बैटरी स्थापित करें। बीएम-प्रोमा एक ही फ़ाइल का उपयोग करके वितरित किया जाता है। यह फ़ाइल एक स्वचालित इंस्टॉलर है जो उपयोगकर्ता को इंस्टॉलेशन गंतव्य का चयन करने की अनुमति देता है। इंस्टॉलर टूल के पिछले संस्करणों का पता लगाता है और ओवरराइटिंग के कारण संभावित डेटा हानि के बारे में उपयोगकर्ता को चेतावनी देता है। इंस्टॉलेशन विंडोज 'स्टार्ट' मेनू में शॉर्टकट बनाता है। इसके अतिरिक्त, इंस्टॉलर डेटाबेस बैकअप प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए एक बैच फ़ाइल (जिसे विंडोज में .bat फ़ाइल के रूप में जाना जाता है) प्रदान करता है। यह टूल 800x600 पिक्सल के रेजोल्यूशन पर फुल स्क्रीन मोड में चलता है। उपकरण खिड़की मोड में नहीं चल सकता है।
    1. इससे पहले कि एक छात्र का मूल्यांकन किया जा सकता है, छात्र डेटाबेस में अपने डेटा जोड़ें । एक बार बच्चे का पंजीकरण हो जाने के बाद छात्र सूची में संबंधित प्रविष्टि पर क्लिक करके उनका चयन करें। परीक्षक या बच्चे द्वारा यादृच्छिक रूप से कार्यों का चयन किया जाता है। परीक्षक या बच्चे के उन पर क्लिक करते ही कार्य शुरू हो जाते हैं। जब कार्य पूरा हो जाता है, तो टूल कार्य चयन मेनू पर लौटता है। छात्र द्वारा पूरा किए गए कार्य अब मेनू में दिखाई नहीं दे रहे हैं। एक बार सत्र शुरू हो जाने के बाद, कार्यों के बीच कोई टूटता नहीं है।
    2. टेस्ट बच्चों ग्रेड 2 और 3 तीन आधे घंटे के सत्र में और बच्चों के ग्रेड 4 से 6 दो ४५ मिनट के सत्र में । सत्रों को अलग-अलग दिनों पर आयोजित करें। एक शांत कमरे में बीएम-प्रोमा प्रशासन। क्या छात्र निर्देशों को सुनने और अपनी मौखिक प्रतिक्रियाओं को रिकॉर्ड करने के लिए एक हेडसेट का उपयोग करें; परीक्षक कार्यों की निगरानी के लिए हेडफोन का भी उपयोग करता है। कुछ मामलों में, परीक्षक को माउस का उपयोग करके कार्य के परिणाम को रिकॉर्ड करना होगा; दूसरों में, छात्र कार्य को पूरा करने के लिए माउस का उपयोग करता है और प्रतिक्रियाएं स्वचालित रूप से दर्ज की जाती हैं।
  4. प्रदर्शन और प्रशिक्षण परीक्षण। सभी कार्यों के लिए, निर्देशों के साथ परीक्षण चरण से पहले (रोबोट मौखिक रूप से कार्य के लिए निर्देश प्रस्तुत करता है), मॉडलिंग (रोबोट एक उदाहरण के साथ कदम से कदम पर कार्य मॉडल), और अभ्यास परीक्षण (बच्चों को प्रतिक्रिया के साथ दो अभ्यास परीक्षणों तक की अनुमति है)।

2. डोमेन-विशिष्ट उपटेस्ट

  1. लापता संख्या(चित्रा 1)
    1. इस कार्य में, बच्चों को क्षैतिज रूप से प्रस्तुत 4 एकल और दो अंकों के नंबरों की एक श्रृंखला से लापता संख्या का नाम बताने के लिए कहें।
    2. रोबोट निम्नलिखित कहते हैं: "इस खेल में, आपको लापता संख्या का नाम जोर से कहना होगा: दो, चार, छह, आठ, और (ठहराव) दस। इस तरह लापता संख्या दस है। अब, इसे अपने दम पर आज़माएं।"
    3. 18 श्रृंखला की कुल वर्तमान: संख्यात्मक आरोही क्रम में 6 (एक दिए गए परिमाण के रूप में मूल्य में श्रृंखला में वृद्धि में संख्या पिछले संख्या में जोड़ा जाता है), संख्या में उतरते क्रम में (एक दिए गए परिमाण के रूप में मूल्य में श्रृंखला में कमी श्रृंखला में संख्या पिछले संख्या से घटाया है), और 6 संख्यात्मक पदानुक्रमित आरोही क्रम में (एक से अधिक अंकगणितीय आपरेशन उन्हें हल करने की आवश्यकता है, इस मामले में, गुणा और इसके अलावा)। परीक्षक माउस बटन का उपयोग करता है रिकॉर्ड करने के लिए कि क्या जवाब सही है ।
    4. सही प्रतिक्रियाओं की कुल संख्या के आधार पर स्कोर की गणना करें।
  2. दो अंकों की संख्या तुलना(चित्रा 2)
    1. इस कार्य में कंप्यूटर स्क्रीन पर दो अंकों के नंबरों की 40 जोड़ी प्रस्तुत करें।
    2. रोबोट कहते हैं "इस खेल में, इन दो नंबरों पर ध्यान से देखो। इसके लिए आपको सबसे बड़ी संख्या चुननी चाहिए। ऐसा करने के लिए, आपको दो नंबरों की तुलना करनी चाहिए और सबसे बड़े का नाम जोर से कहना चाहिए। इन दो नंबरों को देखिए। ३७ इक्कीस से भी बड़ा है । इसलिए, मैं कहूंगा/तैंतीस/। काम को गलत हुए बिना जल्द से जल्द काम पूरा करने की कोशिश करें। अब, इसे अपने दम पर आज़माएं।"
    3. बच्चों को जोर से प्रत्येक जोड़ी के संख्यात्मक रूप से बड़ा कहने की आवश्यकता है । एक वॉयस चाबी ने बच्चे के रिएक्शन टाइम (आरटी) को रजिस्टर्ड किया, जिसके बाद परीक्षक ने माउस बटन का इस्तेमाल कर यह रिकॉर्ड किया कि जवाब सही है या नहीं ।
      नोट: पिछले अध्ययनों के बाद62,63,इकाई-दशक अनुकूलता (संगत बनाम असंगत) और दशक और इकाई दूरी (छोटे [1-3] बनाम बड़े [4-8]) में हेरफेर किया गया।
    4. उन उत्तेजनाओं के आरटी के आधार पर स्कोर की गणना करें जिन्हें सही ढंग से हल किया गया था।
  3. पढ़ना संख्या(चित्र 3)
    1. कंप्यूटर स्क्रीन पर एक बार में 30 अरबी नंबर (10 एकल अंकों के नंबर, 10 दो अंकों के नंबर, और 10 तीन अंकों के नंबर) एक वर्तमान ।
    2. रोबोट का कहना है "इस खेल में, आप जोर से संख्या है कि स्क्रीन पर दिखाई नाम है । इस संख्या को देखिए। यहां आपको कहना है /बारह/, क्योंकि स्क्रीन पर नंबर का नाम है । काम को गलत हुए बिना जल्द से जल्द काम पूरा करने की कोशिश करें। अब, इसे अपने दम पर आज़माएं।"
    3. बच्चे को गलतियां किए बिना जितनी जल्दी हो सके उन्हें जोर से पढ़ने के लिए कहें। एक वॉयस चाबी में बच्चे की आरटी दर्ज है, जिसके बाद परीक्षक ने माउस बटन का इस्तेमाल कर यह रिकॉर्ड किया कि जवाब सही है या नहीं ।
    4. उन उत्तेजनाओं के आरटी के आधार पर स्कोर की गणना करें जिन्हें सही ढंग से पढ़ा गया था।
  4. प्लेस वैल्यू(अंक 4)
    1. अरबी नंबर प्रणाली के छात्रों के ज्ञान को मापने। स्क्रीन के प्रत्येक कोने में स्थित एक उत्तर विकल्प (कुल में चार विकल्प) के साथ कंप्यूटर स्क्रीन के केंद्र में 12 दो अंकों की अरबी संख्या प्रदर्शित करें। प्रत्येक विकल्प इकाइयों और दसियों के ब्लॉकों के छोटे ब्लॉकों (दस इकाइयों को एक ही ब्लॉक में समूहीकृत) द्वारा दर्शाया गया एक मात्रा थी। प्रत्येक आइटम के लिए, चार विकल्पों में से केवल एक सही था। गलत विकल्प अभ्यावेदन से बने थे जो दस में सही विकल्प के साथ मेल खाते थे; ख) इकाई; या ग) दोनों दस और इकाई है, लेकिन उलट (उदाहरण के लिए, संख्या "15" के लिए, गलत विकल्प 12, ३५ और ५१ का प्रतिनिधित्व किया) ।
    2. रोबोट का कहना है "इस खेल में, हम एक नंबर और चार तस्वीरें हैं । आपको उस तस्वीर पर क्लिक करना होगा जो संख्या का सही प्रतिनिधित्व करता है। मैं पहले एक का चयन करेंगे, क्योंकि बार एक दस के बराबर है, और वर्गों के बराबर पांच इकाइयों । अब, इसे अपने दम पर आज़माएं।"
    3. सही प्रतिक्रियाओं की कुल संख्या के आधार पर स्कोर की गणना करें।
  5. नंबर लाइन 0-100 और 0-1000 कार्य(चित्रा 5)
    नोट: कागज और पेंसिल मूल६४के कंप्यूटरीकृत रूपांतरों का उपयोग करें ।
    1. इस कार्य में, बच्चों को कंप्यूटर माउस का उपयोग करके 15-सेमी नंबर लाइन पर दिए गए नंबर की स्थिति है। पहले 20 आइटम्स के लिए लाइन के बाएं छोर पर वैल्यू 0 थी और दाएं छोर पर वैल्यू १०० थी । निम्नलिखित 22 वस्तुओं के लिए, सही अंत में मूल्य 1000 था।
    2. 0-100 लाइन पर निम्नलिखित वस्तुएं प्रस्तुत करें: 2, 3, 7, 11, 14, 18, 23, 37, 41, 45, 56, 60, 67, 71, 75, 86, 89, 91, 95 और 99।
    3. रोबोट का कहना है "इस खेल में, आप संख्या डाल दिया है, जहां आपको लगता है कि यह जाना चाहिए । इस लाइन को देखिए। यह शून्य से शुरू होता है और एक सौ पर समाप्त होता है। आपको यहां नंबर पचास लगाना होगा। ऐसा करने के लिए, संख्या के नीचे लाल रेखा पर क्लिक करें और पकड़ें और इसे सही जगह पर खींचें। क्या आप जानते हैं कि मैंने यहां नंबर क्यों गिराया? यह बीच में है, क्योंकि पचास एक सौ का आधा है। अब, इसे अपने दम पर आज़माएं।"
    4. मूल कार्य के बाद, वितरण के कम अंत में संख्याओं को 0 और 30 के बीच 7 नंबरों के साथ ओवरसैंपल करें। 0-1000 लाइन के लिए प्रस्तुत आइटम थे: 2, 11, 67, 99, 106, 162, 221, 325, 388, 450, 492, 511, 591, 643, 677, 755, 799, 815, 867, 910 और 988। उपरोक्त अध्ययन के अनुसार 100 से कम मूल्यों को अधिक सरल किया गया था।
    5. प्रतिशत त्रुटि के पूर्ण मूल्य के आधार पर स्कोर की गणना करें (| अनुमान - अनुमानित मात्रा/अनुमान का पैमाना|।
  6. अंकगणितीय तथ्य पुनः प्राप्ति(चित्र 6)
    1. बच्चों से 66 एकल अंकों की अंकगणितीय समस्याओं को हल करने के लिए कहें, जिसमें 24 अतिरिक्त, 24 गुणा और अलग-अलग ब्लॉकों में प्रस्तुत 18 घटाव शामिल हैं। टाई समस्याओं (जैसे, 3 + 3) और 0 या 1 वाली समस्याओं को ऑपरेंड या उत्तर के रूप में बाहर करें।
    2. रोबोट का कहना है "इस खेल में, आप अपने सिर में गणना को हल करने के लिए है। पहले एक में, सही जवाब तीन है। मौन में कार्य हल करें और मुझे जवाब जोर से बताएं। कार्य को गलत हुए बिना जितनी जल्दी हो सके हल करने की कोशिश करें। अब इसे अपने दम पर आजमाएं।
    3. कंप्यूटर स्क्रीन पर क्षैतिज रूप से एक समय में समस्याओं को वर्तमान करें। प्रतिक्रियाएं मौखिक थीं । एक वॉयस चाबी में बच्चे की आरटी दर्ज है, जिसके बाद परीक्षक ने माउस बटन का इस्तेमाल कर यह रिकॉर्ड किया कि जवाब सही है या नहीं ।
    4. उन उत्तेजनाओं के आरटी के आधार पर स्कोर की गणना करें जिन्हें सही ढंग से हल किया गया था।
  7. अंकगणितीय सिद्धांत(चित्र 7)
    1. संबंधित दो अंकों के संचालन के 24 जोड़े (परिवर्धन के 12 जोड़े और गुणा के 12 जोड़े) प्रस्तुत करते हैं। प्रत्येक जोड़ी में, एक आइटम सही ढंग से हल किया गया था और दूसरा अनसुलझा था (उदाहरण के लिए, 5 + 5 = 10 → 5 + 6 =?)।
    2. रोबोट कहना है "इस खेल में, आप जोर से दूसरे ऑपरेशन का परिणाम कहना है। दोनों गणनाओं को ध्यान से देखें। पहले एक पहले से ही हल किया गया है, लेकिन दूसरे एक अभी भी हल करने की जरूरत है । पांच प्लस पांच दस के बराबर है, तो पांच प्लस छह ग्यारह के बराबर होती है । जब मैं आपको शुरू करने के लिए कहता हूं, तो मौन में कार्य को हल करें और फिर जवाब जोर से कहें । कार्य को गलत हुए बिना जितनी जल्दी हो सके हल करने की कोशिश करें। अब, इसे अपने दम पर आज़माएं।"
    3. बच्चों से पूछो जोर से अनसुलझे ऑपरेशन का परिणाम कहने के लिए । एक वॉयस चाबी ने बच्चे के रिएक्शन टाइम (आरटी) को रजिस्टर्ड किया, जिसके बाद परीक्षक ने माउस बटन का इस्तेमाल कर यह रिकॉर्ड किया कि जवाब सही है या नहीं ।
    4. उन उत्तेजनाओं के आरटी के आधार पर स्कोर की गणना करें जिन्हें सही ढंग से हल किया गया था।

3. डोमेन-सामान्य उपटेस्ट

  1. गिनती अवधि(चित्रा 8)
    नोट: यह कार्य वर्किंग मेमोरी-काउंटिंग टास्क65का एक अनुकूलन है।
    1. बच्चों को पीले और नीले डॉट्स के साथ कार्ड की एक श्रृंखला पर पीले डॉट्स की संख्या जोर से गिनती है। उन्हें सेट में प्रत्येक कार्ड पर पीले डॉट्स की संख्या याद करने के लिए कहें।
    2. रोबोट का कहना है "इस खेल में, हम कुछ कार्ड है । हर कार्ड में नीले और पीले रंग के डॉट्स होते हैं। आपको प्रत्येक कार्ड पर पीले बिंदुओं की संख्या को गिनना और याद रखना होगा। सबसे पहले, हम यह गिनने जा रहे हैं कि पहले कार्ड पर कितने पीले बिंदु हैं। कार्ड पर दो पीले रंग के डॉट्स हैं। फिर हम दूसरे कार्ड पर सभी पीले बिंदुओं की गणना करेंगे। कार्ड पर आठ पीले रंग के बिंदु हैं। अब, जैसा कि पहले कार्ड पर दो पीले बिंदु थे और दूसरे कार्ड पर आठ पीले बिंदु थे, आपको नंबर दो और आठ को जोर से कहना होगा। अब, इसे अपने दम पर आज़माएं।"
    3. सेट लंबाई को 2 से बढ़ाकर 5 कार्ड करें और बच्चों को कठिनाई के अगले स्तर तक जाने के तीन प्रयास दें। परीक्षक माउस बटन का उपयोग करता है रिकॉर्ड करने के लिए कि क्या जवाब सही है ।
    4. परीक्षण समाप्त करें जब कोई बच्चा किसी दिए गए कठिनाई स्तर पर दो सेटों को सही ढंग से याद करने में विफल रहता है।
  2. रैपिड ऑटोमेटाइज्ड नामकरण - पत्र (आरएएन-एल)(चित्रा 9)
    नोट: यह कार्य रैपिड ऑटोमेमेटिक नामकरण66नामक तकनीक का अनुकूलन है। RAN-L पांच पंक्तियों और कंप्यूटर स्क्रीन पर 10 कॉलम में प्रस्तुत पांच पत्रों की एक श्रृंखला के होते हैं ।
    1. बच्चे को बाएं से दाएं और ऊपर से नीचे तक जितनी जल्दी हो सके अक्षरों का नाम पूछें। दो पंक्तियों और पांच स्तंभों से मिलकर एक चार्ट में दस अभ्यास आइटम प्रदान करते हैं।
    2. रोबोट का कहना है "इस खेल में, आपको स्क्रीन पर दिखाई देने वाले अक्षरों का नाम देना होगा। अगर उन्हें दोहराया जाए तो कोई फर्क नहीं पड़ता । इसलिए, हमें यह कहना होगा: /a/,/c/, v/, n/, a/a/, n/, c/, c/,/v/,v/। बाएं से दाएं और ऊपर से नीचे तक जितनी जल्दी हो सके अक्षरों का नाम देने की कोशिश करें। अब, इसे अपने दम पर आज़माएं।"
    3. स्कोर के रूप में सभी 50 अक्षरों का नाम देने के लिए बिताए गए समय का उपयोग करें। स्कोर वितरण को सामान्य करने के लिए, स्कोर को प्रति मिनट अक्षरों की संख्या में परिवर्तित करें।
  3. विसुओस्पाटियल वर्किंग मेमोरी(चित्रा 10)
    नोट: यह कार्य कोर्सी ब्लॉक-टैपिंग कार्य67का एक कंप्यूटरीकृत अनुकूलन है।
    1. स्क्रीन के केंद्र में एक 3x3 बोर्ड दिखाएं। प्रत्येक परीक्षण में, क्रमिक रूप से कुछ ब्लॉकों पर और बंद फ्लैश करें।
    2. बच्चे को रंग बदलने वाले ब्लॉक पर क्लिक करके सही क्रम में अनुक्रम दोहराने के लिए कहें। 50% मामलों में, उन्हें एक ही क्रम में ऐसा करने के लिए कहें, और अन्य 50% में रिवर्स ऑर्डर में।
    3. रोबोट का कहना है "इस खेल में, आप देखेंगे कि चौकों में से कुछ प्रकाश । आपको याद रखना होगा कि कौन से चौकों ने जलाया और किस क्रम में उन्होंने ऐसा किया । इसके बाद आपको सीक्वेंस को दोहराने के लिए उसी क्रम में चौकों को दबाना होगा। अब, ध्यान से देखें और एक ही क्रम में चौकों को दबाएं"।
    4. लंबाई में परीक्षणों को 2 से बढ़ाकर 5 ब्लॉक करें। बच्चों को कठिनाई के अगले स्तर तक जाने के तीन प्रयास दें।
    5. परीक्षण समाप्त करें जब एक बच्चा किसी दिए गए कठिनाई स्तर पर दो सेटों को सही ढंग से याद करने में विफल रहा। परीक्षक माउस बटन का उपयोग करता है रिकॉर्ड करने के लिए कि क्या जवाब सही है । दिए गए सही उत्तरों की संख्या के आधार पर स्कोर की गणना करें।
  4. फोनमे हटाने
    नोट: इस कार्य में 15 दो अक्षर शब्द शामिल थे: पांच व्यंजन-स्वर (सीवी) पहली अक्षर संरचना के साथ, पांच व्यंजन-स्वर-व्यंजन (सीवीसी) पहली अक्षर संरचना के साथ, और पांच व्यंजन-व्यंजन-स्वर (CCV) पहली अक्षर संरचना के साथ ।
    1. बच्चे के लिए एक शब्द कहो और उन्हें इसे दोहराने, पहली ध्वनि लोप।
    2. रोबोट का कहना है "इस खेल में, आप प्रत्येक शब्द की पहली आवाज को दूर करने के लिए है। यदि आप शब्द/टार्ड/(देर से) सुनते हैं, तो आपको ध्वनि/टी/को हटाना होगा । इसलिए, आप कहेंगे/arde/। अब, इसे अपने दम पर आज़माएं।"
    3. परीक्षक माउस बटन का उपयोग करता है रिकॉर्ड करने के लिए कि क्या जवाब सही है । सही प्रतिक्रियाओं की कुल संख्या के आधार पर स्कोर की गणना करें।

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Representative Results

इस नैदानिक उपकरण की उपयोगिता और प्रभावशीलता का परीक्षण करने के लिए, बड़े पैमाने पर नमूने में इसके साइकोमेट्रिक गुणों का विश्लेषण किया गया था। कुल 933 स्पेनिश प्राथमिक स्कूल के छात्र (लड़के = 508, लड़कियां = 425; एमआयु = 10 वर्ष, एसडी = 1.36) ग्रेड 2 से ग्रेड 6 (ग्रेड 2, N = 169 [89 लड़के]; ग्रेड 3, एन = 170 [89 लड़के]; ग्रेड 4, एन = 187 [106 लड़के]; ग्रेड 5, एन = 203 [113 लड़के]; ग्रेड 6, एन= 204 [110 लड़के]) ने अध्ययन में भाग लिया। बच्चे सांताक्रूज डी टेनेरिफ के शहरी और उपनगरीय क्षेत्रों में राजकीय और निजी स्कूलों में अक्षुण्ण कक्षाओं से थे । छात्रों को दो समूहों में वर्गीकृत किया गया था: क) एक मानकीकृत अंकगणितीय परीक्षा में 16 वें शतमक के भीतर या नीचे स्कोर वाले एमएलडी बच्चों (ग्रेड 2, एन = 14; ग्रेड 3, एन =35; ग्रेड 4, एन =11; ग्रेड 5, एन = 47; ग्रेड 6, एन = 42); और ख) आम तौर पर एक ही परीक्षा में 40 वें शतमक के भीतर या उससे ऊपर स्कोर के साथ बच्चों को प्राप्त करने (ग्रेड 2, एन = १३०; ग्रेड 3, एन = १२४; ग्रेड 4, एन = १४९; ग्रेड 5, एन = ११०; ग्रेड 6, एन = १०५) ।

उपकरण की संरचना की बहुआयामीता का परीक्षण आर68में लावान पैकेज का उपयोग करके पुष्टित्मक कारक विश्लेषण (सीएफए) के माध्यम से किया गया था। बीएम-प्रोमा के लिए एक पांच कारक मॉडल परिकल्पना की गई थी । सभी डोमेन-सामान्य कार्यों वाले एक संज्ञानात्मक कारक की उम्मीद थी, क्योंकि गणितीय प्रदर्शन में डोमेन-सामान्य कौशल का योगदान डोमेन-विशिष्ट कौशल69,70से अलग है। केवल अंकगणितीय कार्यों को समूह बनाने वाले एक अंकगणितीय कारक की भी अपेक्षा की गई थी, क्योंकि अंकगणितीय और बुनियादी संख्यात्मक कौशल में विभिन्न संज्ञानात्मक और मस्तिष्क७१ से संबंधित होते हैं । अंत में, ट्रिपल कोड मॉडल72के बाद, इस कार्य में मौखिक, अरबी या एनालॉग अभ्यावेदन शामिल होने के अनुसार संख्यात्मक कार्यों को समूहित करने वाले तीन कारकों की उम्मीद थी।

आंतरिक स्थिरता से संबंधित साक्ष्य क्रोनबाख के अल्फा का उपयोग करके मूल्यांकन किया गया था। क्रोनबाख के अल्फास की गणना सभी उपायों के लिए की गई थी और प्रत्येक ग्रेड के लिए और पूरे प्रतिभागी नमूने के लिए दोनों प्रस्तुत किए गए थे। आंतरिक स्थिरता मूल्यों उत्कृष्ट माना जाता था जब α ≥ .80, अच्छा जब α ≥ .70 और <.80, स्वीकार्य जब α ≥ .60 और <.70, गरीब जब α ≥ .50 और <.60, और अस्वीकार्य जब α < .5073.

मजबूत अधिकतम संभावना (आरएमएल) अनुमान विधि का उपयोग करके फिट की मॉडल अच्छाई का अनुमान लगाया गया था और निम्नलिखित अनुक्रमित74,75:मानकीकृत रूट मतलब वर्ग (एसआरएमएस ≤.08), ची-स्क्वायर (χ2,पी>.05 का उपयोग करके मूल्यांकन किया गया था।), टकर-लुईस सूचकांक (TLI ≥ .90), तुलनात्मक फिट सूचकांक (CFI ≥ .90), सन्निकटन (आरएमएसए ≤.06) की रूट मतलब वर्ग त्रुटि, और समग्र विश्वसनीयता (ω ≥.60) । संशोधन सूचकांकों (एमआई) का निरीक्षण किया गया।

वर्णनात्मक आंकड़ों की जांच की गई और तालिका 1में प्रस्तुत किया गया । परिणामों ने डेटा का एक सामान्य वितरण दिखाया, जिसमें कुर्तासिस और विषमता अनुक्रमित क्रमशः10.00 और 3.00 से कम थे।

उपाय ग्रेड 2 ग्रेड 3 ग्रेड 4 ग्रेड 5 ग्रेड 6 कुल
M एसडी M एसडी M एसडी M एसडी M एसडी M एसडी
नंबर गायब 3.81 3.29 5.79 3.49 7.68 3.15 7.56 3.50 8.33 2.98 6.67 3.65
दो अंकों की संख्या तुलना 2.02 .54 1.78 .35 1.50 .24 1.46 .15 1.44 .15 1.62 .38
नंबर पढ़ना 1.14 .27 1.27 .23 1.14 .21 1.17 .18 1.21 .20 1.24 .24
प्लेस वैल्यू 8.83 3.19 9.83 2.89 10.58 1.62 10.33 1.95 10.89 1.49 10.14 2.38
नंबर लाइन 0-100 .11 .06 .07 .30 .06 .02 .05 .02 .05 .19 .07 .04
नंबर लाइन 0-1000 .18 .09 .13 .06 .09 .04 .09 .04 .07 .02 .11 .06
इसके अलावा तथ्य पुनः प्राप्ति 5.11 4.42 7.03 5.24 11.15 5.74 10.27 5.82 12.03 5.30 9.32 5.93
घटाव तथ्य पुनः प्राप्ति 4.36 3.79 5.78 4.66 8.94 4.53 8.64 4.84 9.76 4.31 7.66 4.89
गुणा तथ्य पुनः प्राप्ति 2.92 3.27 6.32 4.97 11.48 5.67 10.10 5.90 11.49 5.43 8.72 6.13
अंकगणितीय सिद्धांत 8.33 4.71 8.05 3.41 8.95 3.80 9.38 4.01 10.78 4.56 9.21 4.22
गिनती स्पैन 4.57 2.35 5.45 2.65 6.41 2.56 6.43 2.59 7.03 2.49 6.05 2.67
विसुओस्पेटियाल वर्किंग मेमोरी 6.26 2.74 7.30 2.62 8.18 2.33 8.46 2.42 9.27 2.23 7.98 2.66
फोनमे हटाने 9.34 4.78 10.96 4.60 12.64 2.83 12.62 2.92 12.61 3.37 11.73 3.94
रैपिड स्वचालित नामकरण- पत्र 1.37 .32 1.53 .31 1.72 .31 1.80 .35 1.87 .36 1.68 .38

तालिका 1: बीएम-प्रोमा के वर्णनात्मक आंकड़े प्रति ग्रेड उपपरिस्ट करते हैं।

संख्यात्मक कार्य स्मृति को छोड़कर प्रत्येक उपाय की आंतरिक स्थिरता तालिका 2में प्रस्तुत की जाती है। परिणाम प्रत्येक ग्रेड में उपायों के बहुमत के लिए ऊपर की α संकेत दिया । ७०, अधिकांश कार्यों के लिए उत्कृष्ट आंतरिक स्थिरता के लिए अच्छा सुझाव ।

उपाय ग्रेड 2 ग्रेड 3 ग्रेड 4 ग्रेड 5 ग्रेड 6 कुल आईसीएल
नंबर गायब .841 .843 .807 .858 .801 .861 1
दो अंकों की संख्या तुलना .891 .925 .916 .868 .866 .895 1
नंबर पढ़ना .861 .830 .849 .892 .753 .855 1-2
प्लेस वैल्यू .843 .864 .722 .686 .740 .809 1-3
नंबर लाइन 0-100 .825 .748 .658 .547 .678 .801 1-4
नंबर लाइन 0-1000 .806 .820 .763 .743 .729 .867 1-2
इसके अलावा तथ्य पुनः प्राप्ति .852 .879 .885 .892 .856 .898 1
घटाव तथ्य पुनः प्राप्ति .826 .880 .846 .868 .823 .876 1
गुणा तथ्य पुनः प्राप्ति .811 .861 .867 .881 .853 .901 1
अंकगणितीय सिद्धांत .586 .734 .844 .742 .866 .821 1-4
विसुओस्पेटियाल वर्किंग मेमोरी .741 .726 .660 .695 .699 .747 1-3
फोनमे हटाने .918 .933 .835 .853 .899 .911 1
नोट। आईसीएल = आंतरिक स्थिरता स्तर; 1 = उत्कृष्ट; 2 = अच्छा; 3 = स्वीकार्य; 4 = गरीब, 5 = अस्वीकार्य।

तालिका 2: क्रोनबाख प्रत्येक ग्रेड में सभी उपायों के लिए एक गुणांक है ।

बीएम-प्रोमा की कारक संरचना की पुष्टि करने के लिए, आरएमएल अनुमान विधि का उपयोग करके एक सीएफए आयोजित किया गया था। फिट सूचकांकों ने डेटा के लिए प्रस्तावित पांच-कारक मॉडल के पर्याप्त फिट का सुझाव दिया: χ 2 = 29.930 डीएफ = 67, पी = .000; सीएफआई = .948; TLI = .930; आरएमएसईए = .053, 90% सीआई = [.046-.061]; एसआरएमआर = .046; F1, ω = .50; F2, ω = .75; F3, ω = .80; F4, ω = .81; F5, ω = .46(चित्रा 11)।

Figure 11
चित्रा 11:बीएम-प्रोमा का पुष्टित्मक कारक विश्लेषण।  नोट। F1 = अरबी संख्यात्मक प्रतिनिधित्व कारक; F2 = अनुरूप प्रतिनिधित्व कारक; F3 = मौखिक प्रतिनिधित्व कारक; F4 = अंकगणितीय कारक; F5 = संज्ञानात्मक कारक; RAN-L = तेजी से स्वचालित नामकरण-पत्र; VWM = visuospatial काम स्मृति; सीएस = गिनती अवधि; पीडी = phoneme हटाने; एपी = अंकगणितीय सिद्धांत; एमएफआर = गुणा तथ्य पुनर्प्राप्ति; AFR = इसके अलावा तथ्य पुनः प्राप्ति; SFR = घटाव तथ्य पुनः प्राप्ति; टीएनसी = दो अंकों की संख्या तुलना; आरएन = पढ़ने की संख्या; एनएल-100 = संख्या लाइन 0-100; एनएल-1000 = संख्या लाइन 0-1000; पीवी = जगह मूल्य; एमएन = लापता संख्या। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

उपकरण के बहुआयामी दृष्टिकोण की पुष्टि की गई थी। बीएम-प्रोमा में शामिल कार्य पांच कारकों पर लोड किए गए: 1) लापता संख्या और जगह मूल्य कार्य "अरबी संख्यात्मक प्रतिनिधित्व कारक" पर लोड; 2) संख्या लाइन अनुमान 0-100 और संख्या लाइन अनुमान 0-1000 कार्य "एनालॉजिकल प्रतिनिधित्व कारक" पर लोड; 3) दो अंकों की संख्या तुलना और पढ़ने की संख्या "मौखिक प्रतिनिधित्व कारक" पर लोड कार्य; 4) अंकगणितीय सिद्धांत, इसके अलावा तथ्य पुनर्प्राप्ति, गुणा तथ्य पुनर्प्राप्ति, और घटाव तथ्य पुनर्प्राप्ति कार्य "अंकगणितीय कारक" पर लोड किए गए; और 5) गिनती अवधि, phoneme हटाने, RAN-L, और visuospatial काम स्मृति कार्य "संज्ञानात्मक कारक" पर भरी हुई है ।

ग्रेड में माप भिन्नता की जांच करने के लिए, हमने नमूने को दो समूहों में विभाजित किया। पहला ग्रुप ग्रेड 2-3 (ग्रुप ए) के स्टूडेंट्स से मिलकर बना था । दूसरे ग्रुप में ग्रेड 4-6 (ग्रुप बी) के स्टूडेंट्स की रचना हुई । छात्रों को नमूना आकार बढ़ाने और समूहों की संख्या को कम करने के लिए फिर से समूहीकृत किया गया था, नमूना विशेषताओं के रूप में, तुलना में समूहों की संख्या, और मॉडल जटिलता सभी माप विचरण७७को प्रभावित करते हैं । चार नेस्टेड मॉडलों की तुलना की गई: कॉन्फिग्रल (मॉडल फॉर्म की तुल्यता), मीट्रिक (फैक्टर लोडिंग की तुल्यता), स्केलर (आइटम अवरोधन की तुल्यता), और सख्त (आइटम अवशिष्ट की तुल्यता)। परिणाम तालिका 3में प्रस्तुत किए जाते हैं, जो समूहों में कॉन्फिडेंट, मीट्रिक, स्केलर और सख्त भिन्नता दिखाता है।

नमूना χ2 लोमो सीएफआई टीली आरएमएसईए (90% सीआई) एसआरएमआर इसके बाद से ही वहां से बाहर हो गई। 1आरएमएसईए
कॉन्फिगर (संरचना) 364.145 134 .940 .918 .061 [.053 - . 068] .051
मीट्रिक (लोडिंग) 383.400 143 .937 .920 .060 [.053 - .067] .056 - .003 -.001
स्केलर (अवरोध) 383.845 152 .939 .927 .057 [.050 - .064] .056 .002 -.003
सख्त (अवशिष्ट) 398.514 166 .939 .933 .055 [.048 - .062] .056 .000 -.002
नोट। CFI = तुलनात्मक फिट सूचकांक; TLI = टकर-लुईस सूचकांक, RMSEA = रूट मतलब सन्निकटन की वर्ग त्रुटि;
सीआई = आत्मविश्वास अंतराल; SRMR = मानकीकृत रूट का मतलब वर्ग अवशिष्ट;  इसके बाद से यह अंतर कम हो गया है।
सभी χ2 मूल्य 0.001 < पी पर महत्वपूर्ण हैं।

तालिका 3: बीएम-प्रोमा के माप विचरण के लिए सूचकांक फिट करें।

अंत में, सीएफए विश्लेषण से प्राप्त पांच कारकों के आधार पर बीएम-प्रोमा की नैदानिक सटीकता का अध्ययन करने के लिए रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता (आरओसी) विश्लेषण किया गया था। मानकीकृत प्र्यूबा डी कालकुलो न्यूमेरिको (अंकगणितीय गणना परीक्षण)78 का उपयोग प्रत्येक एक नैदानिक उपाय (यानी कारकों) की सटीकता के परीक्षण के लिए सोने के मानक के रूप में किया गया था। आरओसी वक्र (एयूसी >.70), संवेदनशीलता (>.70) और विशिष्टता (> .80) मूल्यों के तहत क्षेत्र79का पता लगाया गया था। परिणाम F3 (यानी, मौखिक प्रतिनिधित्व कारक) ग्रेड 3, 5 और 6 में, और F2 (यानी, अनुरूप प्रतिनिधित्व कारक) ग्रेड 2(तालिका 4)में छोड़कर सभी ग्रेड में सभी कारकों के लिए स्वीकार्य AUCs से पता चला । संवेदनशीलता और विशिष्टता मूल्य अत्यधिक परिवर्तनशील थे, संवेदनशीलता के लिए .468 से .846 और विशिष्टता के लिए .595 से .929 तक। ये परिणाम निरूपित करते हैं कि हालांकि सभी उपाय गणितीय योग्यता के विकास में योगदान देते हैं, लेकिन उनकी उपयोगिता ग्रेड में भिन्न होती है।

श्रेणी कारकों एयूसी एसएन एसपी
ग्रेड 2 F1 .912 .808 .857
F2 .902 .785 .929
F3 .746 .823 .786
F4 .906 .846 .929
F5 .918 .838 .929
ग्रेड 3 F1 .762 .734 .714
F2 .736 .645 .800
F3 .608 .468 .743
F4 .753 .605 .771
F5 .733 .556 .743
ग्रेड 4 F1 .719 .745 .727
F2 .694 .597 .727
F3 .817 .705 .818
F4 .775 .691 .818
F5 .782 .678 .727
ग्रेड 5 F1 .855 .764 .809
F2 .810 .736 .745
F3 .630 .527 .681
F4 .835 .745 .809
F5 .832 .855 .787
ग्रेड 6 F1 .839 .686 .714
F2 .776 .648 .738
F3 .524 .486 .595
F4 .891 .848 .905
F5 .817 .752 .738

तालिका 4: प्रति ग्रेड बीएम-प्रोमा उपटेस्ट की निदान सटीकता। नोट। F1 = अरबी संख्यात्मक प्रतिनिधित्व कारक; F2 = अनुरूप प्रतिनिधित्व कारक; F3 = मौखिक प्रतिनिधित्व कारक; F4 = अंकगणितीय कारक; F5 = संज्ञानात्मक कारक; AUC = वक्र के तहत क्षेत्र; एसएन = संवेदनशीलता; एसपी = विशिष्टता।

Figure 1
चित्रा 1:मिसिंग नंबर टास्क कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 2
चित्रा 2:दो अंकों की संख्या तुलना कार्य कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 3
चित्रा 3:नंबर टास्क पढ़ना कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 4
चित्रा 4:प्लेस वैल्यू टास्क कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 5
चित्रा 5:संख्या लाइन अनुमान कार्य कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 6
चित्र 6:अंकगणितीय तथ्य पुनः प्राप्त कार्य कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 7
चित्र 7:अंकगणितीय सिद्धांत कार्य कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 8
चित्रा 8:स्पैन टास्क की गिनती कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 9
चित्रा 9:रैपिड स्वचालित नामकरण - पत्र कार्य (RAN-L) कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Figure 10
चित्रा 10:Visuospatial काम स्मृति कार्य कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

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Discussion

एमएलडी वाले बच्चों को न केवल अकादमिक विफलता का खतरा है बल्कि मनो-भावनात्मक और स्वास्थ्य विकारों का भी खतरा है8,9 और बाद में रोजगार के अभाव4,5। इस प्रकार, इन बच्चों को आवश्यक शैक्षिक सहायता प्रदान करने के लिए एमएलडी का तुरंत निदान करना महत्वपूर्ण है। हालांकि, एमएलडी का निदान कई डोमेन-विशिष्ट और डोमेन-सामान्य कौशल घाटे के कारण जटिल है जो विकार22,23को रेखांकित करता है। बीएम-प्रोमा कुछ कंप्यूटरीकृत उपकरणों में से एक है जो एमएलडी के साथ प्राथमिक स्कूल के बच्चों का निदान करने के लिए एक बहुआयामी प्रोटोकॉल का उपयोग करता है, और सबसे पहले स्पेनिश भाषी बच्चों के लिए मानकीकृत किया जाता है।

वर्तमान अध्ययन ने साबित कर दिया है कि बीएम-प्रोमा एक वैध और विश्वसनीय साधन है। आरओसी विश्लेषणों के परिणाम आशाजनक थे, जो लगभग सभी कारकों और ग्रेड में .72 से .92 तक के AUCs दिखा रहे थे। यह उत्कृष्टभेदभावको स्वीकार्य इंगित करता है । सबसे कमजोर समर्थन 3 ग्रेड 3, 5 और 6 में F3 के लिए पाया गया था, और ग्रेड 4 में F2 AUC < मिले । ७० । यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि हमने सोने के मानक के रूप में केवल एक उपाय का उपयोग किया, और यह बहु-अंकों की गणना कौशल पर केंद्रित है; जैसे, यह एक बहुत ही सीमित उपाय है। एक सोने के मानक जांच८०के तहत कसौटी उपाय की सामग्री को प्रतिबिंबित करना चाहिए, तो हम मानते है कि वर्गीकरण सटीकता भविष्य के अध्ययन में अंय मानकीकृत राज्य के आकलन के अलावा द्वारा सुधार किया जा सकता है ।

हालांकि बीएम-प्रोमा एक बहुत व्यापक उपकरण है, यह भविष्य के संस्करणों के लिए प्रासंगिक होगा कि अन्य डोमेन-विशिष्ट कौशल शामिल करें जो एमएलडी बच्चों में बिगड़ा हुआ पाया गया है, उदाहरण के लिए, छोटे बच्चों में गैर-प्रतीकात्मक तुलना कार्य81 और तर्कसंगत संख्या हेरफेर या अंकगणितीय शब्द समस्याओं का समाधान82,बड़े बच्चों में83। अन्य डोमेन-सामान्य कौशलों को शामिल करना भी आवश्यक होगा जो एमएलडी में कमी प्रतीत होती है, जैसे अवरोधक नियंत्रण84।

वर्णित सीमाओं के बावजूद, बीएम-प्रोमा डिस्स्कल्यूलिया के साथ बच्चों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किए गए सॉफ्टवेयर के कुछ टुकड़ों में से एक है, और वर्तमान अध्ययन ने साबित कर दिया है कि यह एक वैध और विश्वसनीय साधन है। आंतरिक संरचना उपकरण के बहुआयामी मूल्यांकन दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करती है। यह बच्चे के लिए एक व्यापक संज्ञानात्मक प्रोफ़ाइल प्रदान करता है, जो न केवल निदान के लिए बल्कि व्यक्तिगत अनुदेशात्मक योजना के लिए भी प्रासंगिक है। इसके अलावा, इसका मल्टीमीडिया प्रारूप बच्चों के लिए अत्यधिक प्रेरित है और साथ ही, मूल्यांकन प्रक्रिया को आसान बनाता है।

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Disclosures

ऊपर सूचीबद्ध लेखक प्रमाणित करते हैं कि वर्तमान अध्ययन से जुड़े कोई वित्तीय हित या हितों के अन्य संघर्ष नहीं हैं।

Acknowledgments

हम कृतज्ञता से अपनी योजना Nacional I + D + i (आर + डी + i राष्ट्रीय अनुसंधान योजना, स्पेनिश अर्थव्यवस्था और प्रतिस्पर्धा मंत्रालय), परियोजना रेफरी: PET2008_0225, प्रमुख अन्वेषक के रूप में दूसरे लेखक के साथ के माध्यम से स्पेनी सरकार के समर्थन को स्वीकार करते हैं; और CONICYT-चिली [FONDECYT नियमित Nº 1191589], प्रमुख अन्वेषक के रूप में पहले लेखक के साथ । हम वीडियो के उत्पादन में उनकी भागीदारी के लिए यूनिदाद डी ऑडियोविजुअल्स यूल टीम को भी धन्यवाद देते हैं।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Multimedia Battery for Assessment of Cognitive and Basic Skills in Maths Universidad de La Laguna Pending assignment BM-PROMA

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