Summary
BM-PROMAは、数学的学習障害を持つ子供たちの完全な認知プロファイルを提供することができ、有効で信頼性の高いマルチメディア診断ツールです。
Abstract
数学を学ぶことは複雑なプロセスであり、複数のドメイン一般およびドメイン固有のスキルの開発が必要です。したがって、多くの子どもたちが学年レベルにとどまるのに苦労することは予想外ではなく、数学学習障害(MLD)の場合のように、両方の領域からいくつかの能力が損なわれると、これは特に困難になります。驚くべきことに、MLDは小学生に影響を与える最も一般的な神経発達障害の1つですが、利用可能な診断機器のほとんどは、ドメイン一般的およびドメイン固有のスキルの評価を含みはありません。さらに、コンピュータ化されているのはごくわずかです。私たちの知る限りでは、スペイン語を話す子供のためのこれらの機能を備えたツールはありません。本研究の目的は、BM-PROMAマルチメディアバッテリーを使用してスペインのMLDの子供の診断のためのプロトコルを記述することであった。BM-PROMAは両方のスキルドメインの評価を容易にし、この目的のために含まれる12のタスクは経験的証拠に基づいています。BM-PROMAの強力な内部一貫性とその多次元内部構造が実証されています。BM-PROMAは、初等教育中にMLDを持つ子供たちを診断するための適切なツールであることを証明しています。これは、診断だけでなく、個別の教育計画にも関連する子供のための広範な認知プロファイルを提供します。
Introduction
初等教育の重要な目的の一つは、数学的スキルの習得です。この知識は、私たち全員が日常生活の中で数学を使用するので、例えばスーパーマーケット1、2で与えられた変化を計算するために、非常に関連性が高いです。したがって、数学的なパフォーマンスの低下の結果は、学問を超えています。社会レベルでは、人口内の数学的パフォーマンスの低下が強く普及することは、社会へのコストを構成する。人口の貧しい数値スキルの向上は、国3のための大幅な節約につながるという証拠があります。個々のレベルでも否定的な結果があります。例えば、低レベルの数学的スキルを示す人は、貧しい専門的能力を示す人(例えば、低賃金の手作業の職業と高い失業率の高い雇用率)4、5、6、しばしば学者に対する否定的な社会感情的反応(例えば、不安、学者に対する低いモチベーション)7、8、そして平均数学的達成を持つ同業者よりも貧しく、身体的健康を提示する傾向がある。数学的学習障害 (MLD) を持つ学生は、時間の経過とともに持続する非常にパフォーマンスが低い10,11,12.したがって、特にこれらが迅速に診断されない場合は特に、上記の結果に苦しむ可能性が高くなります。
MLDは、十分な知的能力と学校教育14にもかかわらず、基本的な数値スキルを学習するという点で重度の障害を特徴とする神経生物学的障害である。この定義は広く受け入れられているが、その識別のための器械および基準はまだ議論中である 15.MLD診断に関する普遍的な合意の欠如の優れた図は、報告された有病率の多様性であり、3〜10%の16、17、18、19、20、21の範囲である。診断におけるこの難しさは、数学的知識の複雑さに起因し、複数のドメイン一般とドメイン固有のスキルの組み合わせを22,23に学習する必要があります。MLDを持つ子供たちは、赤字の広い星座で非常に異なる認知プロファイルを示しています14,24,25,26, 27.この点に関して、異なる数値表現(すなわち、言語、アラビア語、類似)および算術スキル11を伴うタスクによる多次元的評価の必要性が示唆される。
小学校では、MLDの症状は多様です。ドメイン固有のスキルの点では、多くのMLD学生が、アラビア数字28、29、30、マグニチュード31、32、または数字行33、34の数値を比較するなど、基本的な数値スキルに困難を示していることが一貫して分かります。小学生はまた、場所値35、算術知識36、または順序付きシーケンス37を通じて測定された順序などの概念的知識を理解するのが難しい。ドメイン一般的なスキルに関しては、MLDの有無にかかわらず子供の数学的スキルの開発において、ワーキングメモリ38、39、言語40の役割に特に焦点が置かれています。ワーキングメモリに関連して、結果は、MLDを持つ学生が、特に数値情報41,42を操作する必要がある場合に、中央幹部に赤字を示すことを示唆している。MLD43,44の小児においても、視空間短期記憶の赤字が頻繁に報告されている。言語スキルは、数字のスキルを学ぶための前提条件であることが判明しています, 特に高い言語処理需要を伴うもの7.例えば、音韻処理技術(例えば、音韻認識と迅速自動命名(RAN)は、数値処理や算術計算39、45、46、47などの小学校で学んだ基本的なスキルと密接に関連している。ここで、音韻認識とRANの変動は、言語コード42、48を管理することを含む数字スキルの個人差に関連することが実証されている。MLDを持つ子供の複雑なプロファイルに照らして、診断ツールは、これらの子供たちに欠乏することがより頻繁であると報告されるドメイン一般的スキルとドメイン固有のスキルの両方を評価するタスクを理想的に含める必要があります。
近年、MLD用の紙と鉛筆のスクリーニングツールがいくつか開発されています。スペインの小学生と最も一般的に使用されているものは、a)エヴァマット・バテリア・パラ・ラ・エヴァルアシオン・デ・ラ・コンピテンシア・マテマティカ(数学的能力の評価のためのバッテリー)49;b) テディ数学: 数学障害の診断評価のためのテスト (スペインの適応)50;c)テスト・デ・アテルアシオン・マテマティカ・テンプラナ・デ・ユトレヒト(TEMT-U)51,52,スペイン語版ユトレヒト初期数字テスト53;そしてd)初期の数学能力のテスト(TEMA-3)54.これらの計測器は、上記のドメイン固有のスキルの多くを測定します。ただし、ドメイン一般的なスキルを評価する人はいません。これらの機器のもう一つの制限は、一般的に紙と鉛筆のツールの - 彼らは各アイテムが処理される精度とオートマリティに関する情報を提供することができないということです。これは、コンピュータ化されたバッテリーでのみ可能です。しかし、ディスカルキュリア診断用に開発されたアプリケーションはほとんどありません。MLDを持つ子供(6歳から14歳)を識別するために設計された最初のコンピュータ化されたツールは、ディスカルキュリアスクリーナー55でした。数年後、ウェブベースのDyscalculiUm56は同じ目的で開発されましたが、ポスト16教育の成人と学習者に焦点を当てました。まだ限られているが、近年57、58、59、60でMLDの診断のためのコンピュータ化されたツールの設計への関心が高まっています。言及されたツールはいずれもスペインの子供たちのために標準化されておらず、そのうちの1つだけ( MathPro Test57)にはドメイン一般的なスキル評価が含まれています。数学的成果の低い子供、特にMLDを持つ子供を特定することの重要性を考えると、スペインの人口のためのコンピュータ化された機器がない場合、我々はドメイン一般的およびドメイン固有のスキルの両方を含むマルチメディア評価プロトコルを提示する。
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Protocol
このプロトコルは、 コミテ・デ・エティカ・デ・ラ・インベスティガシオン・イ・ビエンスター動物 (CEIBA研究倫理・動物福祉委員会)、ラ・ラグーナ大学が提供するガイドラインに従って行われました。
注:バテリアマルチメディアパララ・アバルアシオン・デ・ハビリダデス・コグニティヴァス・イ・バシカス・エン・マテマス[数学における認知および基本的スキルの評価のためのマルチメディアバッテリー(BM-PROMA)]61は、Unity 2.0プロフェッショナルエディションとSQLITEデータベースエンジンを使用して開発されました。BM-PROMAには、ドメイン固有のスキルを評価するための12のサブテストと、ドメイン一般的なプロセスを評価するための4つのサブテストが含まれています。各サブテストに対して、アニメーションヒューマノイドロボットによる指示を経口で提供し、試験段階の前にデモンストレーションと2つのトレーニング試験を行います。各タスクのアプリケーション プロトコルを例に示します。
1. 実験的なセットアップ
- 2年生から6年生までの初等教育の子どもたちの包含基準を使用します。スペイン語のネイティブスピーカー。
- 神経学的、知的、または感覚的な欠陥の歴史を持つ子供たち:次の除外基準を使用してください。
- 数学の認知と基本的なスキルの評価のためのマルチメディアバッテリーをインストールします。BM-PROMA は、単一のファイルを使用して配布されます。このファイルは、インストール先を選択できる自動インストーラです。インストーラーは、ツールの以前のバージョンを検出し、上書きによるデータ損失の可能性についてユーザーに警告します。インストールでは、Windowsの「スタート」メニューにショートカットが作成されます。さらに、インストーラは、データベースのバックアップ 処理を自動化するためのバッチ ファイル (Windows の.bat ファイルと呼ばれます) を提供します。このツールは、800x600 ピクセルの解像度で全画面モードで実行されます。ツールはウィンドウ モードでは実行できません。
- 学生を評価する前に、学生のデータベースにデータを追加します。子供が登録されたら、学生リストの該当するエントリをクリックして選択します。タスクは、審査官または子によってランダムに選択されます。タスクは、審査官または子がクリックするとすぐに開始されます。タスクが完了すると、ツールはタスク選択メニューに戻ります。学生が完了したタスクは、メニューに表示されなくなります。セッションが開始されると、タスク間に中断はありません。
- テストの子供たちは3つの30分のセッションで2と3を採点し、子供たちは2つの45分のセッションで4〜6を採点します。異なる日にセッションを開催します。BM-PROMAを静かな部屋で管理します。生徒に指示を聞き、口頭応答を記録するために、ヘッドセットを使用してもらいます。審査官は、ヘッドフォンを使用してタスクを監視します。場合によっては、検査者はマウスを使用してタスクの結果を記録する必要があります。他の場合、受講者はマウスを使用してタスクを完了し、応答は自動的に記録されます。
- デモンストレーションとトレーニングの試験。すべてのタスクについて、テストステージの前に指示(ロボットがタスクの指示を示す)、モデリング(ロボットは例を使用してタスクを段階的にモデル化)、練習トライアル(子どもたちはフィードバックを持つ2つの練習試験まで許可されています)を使用します。
2. ドメイン固有のサブテスト
- 欠けている番号 (図 1)
- このタスクでは、横に表示される一連の 4 つの 1 桁と 2 桁の数字から欠落している番号に名前を付けてもらいます。
- ロボットに次のように言っと言っさせなさい:"このゲームでは、行方不明の番号の名前を声に出して言わなければなりません:2、4、6、8、および(一時停止)10。だから、欠けている数は10です。さあ、自分で試してみてください」
- 合計18の系列を提示する:6を数値昇順で(特定の大きさが前の数に加算されるとして値の増加が前の数に加算される)、6(特定の大きさが前の数から差し引かれると、系列の値の減少の数)、および6(それらを解決するために複数の算術演算が必要です) この場合、乗算と加算)。検査者は、マウス ボタンを使用して、回答が正しいかどうかを記録します。
- 正しい応答の合計数に基づいてスコアを計算します。
- 2 桁の数値比較 (図 2)
- このタスクでは、コンピュータ画面上に40組の2桁の数字を提示します。
- ロボットに「このゲームでは、この2つの数字を注意深く見てください。最大の数値を選択する必要があります。これを行うには、2つの数字を比較し、最大の数字の名前を声に出して言わなければなりません。この2つの数字を見てください。37は21より大きい。だから、私は/37/と言います。間違った作業を行うことなく、できるだけ早くタスクを完了するようにしてください。さあ、自分で試してみてください」
- 子供たちに各ペアの数値的に大きい方を声に出して言うように要求します。音声キーは、子供の反応時間(RT)を登録し、その後、審査官はマウスボタンを使用して答えが正しいかどうかを記録しました。
注:以前の研究に続いて62、63、単位-10年の互換性(互換性と互換性がない)と単位距離(小さい[1-3]対大[4-8])が操作されました。 - 正しく解けた刺激のRTに基づいてスコアを計算します。
- 数字を読む (図 3)
- コンピュータ画面上に、30 個のアラビア数字 (10 個の 1 桁の数字、10 個の 2 桁の数字、および 10 個の 3 桁の数字) を 1 つずつ表示します。
- ロボットに「このゲームでは、画面に表示される数字を声に出して名前を付ける必要があります。この番号を見てください。これは画面上の数字の名前なので、ここで/12/と言わなければなりません。間違った作業を行うことなく、できるだけ早くタスクを完了するようにしてください。さあ、自分で試してみてください」
- 子供に間違いを犯さずにできるだけ早く読んでもらいます。音声キーが子供のRTを登録し、その後、審査官はマウスボタンを使用して答えが正しいかどうかを記録しました。
- 正しく読み取られた刺激のRTに基づいてスコアを計算します。
- 場所の値 (図 4)
- アラビア数字システムに関する生徒の知識を測定します。コンピュータ画面の中央に12桁のアラビア数字を表示し、画面の各隅に1つの回答オプションを表示します(合計4つのオプション)。各オプションは、ユニットの小さなブロックと数十のブロック(1つのブロックにグループ化された10単位)で表される量でした。各項目について、4 つのオプションのうち 1 つだけが正しかった。誤ったオプションは、a) 10 の正しいオプションと一致する表現で構成されていました。b) ユニット;またはc)単位と10単位の両方が、逆(例えば、数「15」の場合、誤ったオプションは12、35および51を表す)。
- ロボットに「このゲームでは、数字と4枚の写真があります。数字を正しく表す画像をクリックする必要があります。バーは10に等しく、正方形は5単位に等しいので、私は最初のものを選択します。さあ、自分で試してみてください」
- 正しい応答の合計数に基づいてスコアを計算します。
- 番号行 0 から 100 および 0 から 1000 のタスク (図 5)
注:紙と鉛筆オリジナル64のコンピュータ化された適応を使用してください。- このタスクでは、コンピュータのマウスを使用して、15 cm の数値行に指定された数値を子に配置します。最初の 20 項目の場合、行の左端の値は 0、右端の値は 100 です。次の 22 項目の場合、右端の値は 1000 です。
- 0-100行に以下の項目を提示する:2、3、7、11、14、18、23、37、41、45、56、60、67、71、75、86、89、91、95および99。
- ロボットに「このゲームでは、行くべきだと思う場所に数字を入れなければなりません。この行を見てください。ゼロから始まり、100で終わります。あなたはここに50番を置く必要があります。これを行うには、数字の下にある赤い線をクリックして押さえた状態で、正しい位置にドラッグします。なぜ私がここに番号を落としたのか知っていますか。50は百の半分なので、それは真ん中にあります。さあ、自分で試してみてください」
- 元のタスクに続いて、分布の下端にある数値を 0 ~ 30 の間で 7 つの数値でオーバーサンプリングします。0-1000行に提示された項目は:2、11、67、99、106、162、221、325、388、450、492、511、591、643、677、755、799、815、867、910、988でした。前述の調査と同様に、100未満の値が過剰サンプリングされました。
- 誤差率の絶対値に基づいてスコアを計算します (|見積 - 推定数量/見積のスケール|)
- 算術ファクト検索 (図 6)
- 24 個の加算、24 個の乗算、および 18 個の減算を別々のブロックで表した 66 個の 1 桁の算術問題を解決するよう子供たちに依頼します。タイの問題(例えば、3+3)と、オペランドまたは解として0または1を含む問題を除外する。
- ロボットに「このゲームでは、頭の中の計算を解決する必要があります。最初の1つでは、正しい答えは3です。無音でタスクを解決し、私に声に出して答えを教えてください。間違って取得することなく、できるだけ迅速にタスクを解決してみてください。今、あなた自身でそれを試してみてください。
- コンピュータ画面上で一度に1つずつ問題を水平に表示します。回答は口頭で行われました。音声キーが子供のRTを登録し、その後、審査官はマウスボタンを使用して答えが正しいかどうかを記録しました。
- 正しく解けた刺激のRTに基づいてスコアを計算します。
- 算術原理 (図 7)
- 関連する 2 桁の操作 (12 組の加算と 12 組の乗算) の 24 組を提示します。各ペアでは、1つの項目が正しく解決され、もう一方が未解決(例えば、5+5=10→5+6=?
- ロボットに「このゲームでは、2回目の操作の結果を声に出して言わなければなりません。両方の計算を注意深く見てください。最初のものは既に解決されていますが、2つ目はまだ解決する必要があります。5プラス5は10に等しく、次に5プラス6は11に等しい。私が始めると言ったら、無音でタスクを解決し、その答えを声に出して言ってください。間違って取得することなく、できるだけ迅速にタスクを解決してみてください。さあ、自分で試してみてください」
- 未解決の操作の結果を声に出して言うように子供たちに言ってもらいます。音声キーは、子供の反応時間(RT)を登録し、その後、審査官はマウスボタンを使用して答えが正しいかどうかを記録しました。
- 正しく解けた刺激のRTに基づいてスコアを計算します。
3. ドメイン一般サブテスト
- カウントスパン (図 8)
注: このタスクは、ワーキング メモリカウント タスク65を調整します。- 子供たちに黄色と青の点を持つ一連のカードの黄色い点の数を声に出して数えさせます。セット内の各カードの黄色い点の数を思い出すように頼みます。
- ロボットに「このゲームでは、カードがいくつかある。各カードには青と黄色の点が付いています。各カードの黄色い点の数を数えて覚えておく必要があります。まず、最初のカードに黄色い点がいくつあるかを数えます。カードには黄色の点が2つあります。次に、2枚目のカードのすべての黄色い点をカウントします。カードには8つの黄色い点があります。さて、最初のカードには2つの黄色い点があり、2枚目のカードには8つの黄色い点が含まれているので、2と8の数字を声に出して言わなければなりません。さあ、自分で試してみてください」
- 2から5カードに設定長を増やし、子供たちに次の難易度のレベルに移動するために3つの試みを与えます。検査者は、マウス ボタンを使用して、回答が正しいかどうかを記録します。
- 子供が特定の難易度レベルで2つのセットを正しくリコールできなかった場合にテストを終了します。
- 高速自動命名 - 文字 (RAN-L) (図 9)
注: このタスクは、高速自動化命名66と呼ばれる手法を適応させます。RAN-Lは、コンピュータ画面上の5行と10列に表示される一連の5文字で構成されています。- 子供に、できるだけ早く左から右へ、そして上から下に文字の名前を付けてもらいます。2 つの行と 5 つの列から成る 10 個の演習項目をグラフに用意します。
- ロボットに「このゲームでは、画面に表示される文字に名前を付ける必要があります。繰り返されても問題ではありません。したがって、/a/、/c/、/v/、/n/、/n/、/c/、/c/、/v/、/v//左から右へ、上から下にできるだけ早く文字に名前を付けてみてください。さあ、自分で試してみてください」
- すべての 50 文字をスコアとして名前を付けるために費やした時間を使用します。スコア分布を正規化するには、スコアを 1 分あたりの文字数に変換します。
- ビスオ空間ワーキングメモリ (図 10)
注:このタスクは、コルシブロックタッピングタスク67のコンピュータ化された適応です。- 画面中央に3x3のボードを表示します。各トライアルでは、特定のブロックのオンとオフを順次フラッシュします。
- 色を変更したブロックをクリックして、正しい順序でシーケンスを繰り返すように子供に依頼します。50%のケースでは、同じ順序で、他の50%を逆の順序で行います。
- ロボットに「このゲームでは、正方形のいくつかが点灯することがわかります。どの正方形が点灯し、その順序を覚えておく必要があります。次に、同じ順序で正方形を押してシーケンスを繰り返す必要があります。さて、注意深く見て、同じ順序で正方形を押してください。
- 試験の長さを2から5ブロックに増やします。子供たちに次の難易度のレベルに移動する3つの試みを与えます。
- 子供が指定の難易度レベルで2つのセットを正しくリコールできなかった場合にテストを終了します。検査者は、マウス ボタンを使用して、回答が正しいかどうかを記録します。与えられた正解の数に基づいてスコアを計算します。
- 音韻の削除
注:このタスクには、子音母音(CV)第1音字構造の5語、子音母子音子音(CVC)第1音字構造の5つ、子音子音母音(CCV)第1音字構造の5つ)の15の2音字可能な単語が含まれていました。- 子供に一言言って、最初の音を省略して繰り返してもらいます。
- ロボットに「このゲームでは、各単語の最初の音を削除する必要があります。/tarde/ (遅い)という言葉が聞こえたら、サウンド/t/を削除する必要があります。だから、あなたは/arde/と言うでしょう。さあ、自分で試してみてください」
- 検査者は、マウス ボタンを使用して、回答が正しいかどうかを記録します。正しい応答の合計数に基づいてスコアを計算します。
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Representative Results
この診断ツールの有用性と有効性をテストするために、その心理測定特性を大規模サンプルで分析した。合計933人のスペインの小学生(男の子=508、女の子=425;M年齢=10歳、SD=1.36)グレード2からグレード6(グレード2、N=169[89男の子];グレード3、N=170[89男の子];グレード4、N=187[106男の子];グレード5、N=203[113男の子];グレード6、N=204[110]男子) 子供たちはサンタクルス・デ・テネリフェの都市部と郊外の州立学校と私立学校の無傷の授業の出身でした。学生は2つのグループに分類されました:a)標準化された算術テストで16パーセンタイル内または未満のスコアを持つMLDの子供たち(グレード2、N =14;グレード3、N=35;グレード4、N=11;グレード5、N=47;グレード6、N=42);b)通常、同じテストで40パーセンタイル内または40位以上のスコアを持つ子供を達成する(グレード2、N=130;グレード3、N=124;グレード4、N=149;グレード5、N=110;グレード6、N=105)。
ツールの構造の多次元性は、R68のラバランパッケージを使用して確認因子分析(CFA)によってテストされました。BM-PROMAの5因子モデルが仮説を立てていた。数学的なパフォーマンスに対するドメイン一般的なスキルの貢献は、ドメイン固有のスキル69、70とは異なっているため、すべてのドメイン一般的なタスクを含む認知因子が期待されていました。算術と基本的な数値スキルは異なる認知能力を伴い、脳は相関性が異なるように、算術タスクのみをグループ化する算術要因も期待されていました。最後に、トリプルコードモデル72に従って、タスクが口頭、アラビア語、またはアナログ表現を含むかどうかに応じて数値タスクをグループ化する3つの要因が予想された。
内部の一貫性に関する証拠は、クロンバックのアルファを使用して評価されました。クロンバックのアルファは、すべてのメジャーについて計算され、各グレードと参加者全体のサンプルの両方について提示されました。内部の一貫性値は、α ≥.80、α ≥.70と<.80の場合は良好で、α ≥.60と<.70の場合は許容され、α ≥.50と<.60の場合は貧弱で、α <.5073では受け入れられないと考えられていました。
モデルの適合度は、堅牢な最高尤度(RML)推定法を使用して推定され、以下のインデックス74、75:標準化された二乗平均(SRMS ≤ .08)、カイ二乗(χ2、p>を用いて評価した。 .05)、タッカー・ルイス指数(TLI≥.90)、比較適合指数(CFI≥.90)、近似値の二乗誤差(RMSA≤.06)、複合信頼性(ω≥.60)。修正インデックス(MI)を検査した。
記述統計を調べ、表 1に示します。結果は、尖度と歪度指数がそれぞれ10.00と3.00未満で、データの正規分布を示しました。
| 措置 | グレード2 | グレード3 | グレード4 | グレード5 | グレード6 | トータル | |||||||
| M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | ||
| 数値が不足しています | 3.81 | 3.29 | 5.79 | 3.49 | 7.68 | 3.15 | 7.56 | 3.50 | 8.33 | 2.98 | 6.67 | 3.65 | |
| 2 桁の数値比較 | 2.02 | .54 | 1.78 | .35 | 1.50 | .24 | 1.46 | .15 | 1.44 | .15 | 1.62 | .38 | |
| 数字を読む | 1.14 | .27 | 1.27 | .23 | 1.14 | .21 | 1.17 | .18 | 1.21 | .20 | 1.24 | .24 | |
| 場所の値 | 8.83 | 3.19 | 9.83 | 2.89 | 10.58 | 1.62 | 10.33 | 1.95 | 10.89 | 1.49 | 10.14 | 2.38 | |
| 番号行 0 から 100 | .11 | .06 | .07 | .30 | .06 | .02 | .05 | .02 | .05 | .19 | .07 | .04 | |
| 番号行 0 から 1000 | .18 | .09 | .13 | .06 | .09 | .04 | .09 | .04 | .07 | .02 | .11 | .06 | |
| 追加ファクト検索 | 5.11 | 4.42 | 7.03 | 5.24 | 11.15 | 5.74 | 10.27 | 5.82 | 12.03 | 5.30 | 9.32 | 5.93 | |
| 減算ファクト検索 | 4.36 | 3.79 | 5.78 | 4.66 | 8.94 | 4.53 | 8.64 | 4.84 | 9.76 | 4.31 | 7.66 | 4.89 | |
| 乗算ファクト検索 | 2.92 | 3.27 | 6.32 | 4.97 | 11.48 | 5.67 | 10.10 | 5.90 | 11.49 | 5.43 | 8.72 | 6.13 | |
| 算術原理 | 8.33 | 4.71 | 8.05 | 3.41 | 8.95 | 3.80 | 9.38 | 4.01 | 10.78 | 4.56 | 9.21 | 4.22 | |
| カウントスパン | 4.57 | 2.35 | 5.45 | 2.65 | 6.41 | 2.56 | 6.43 | 2.59 | 7.03 | 2.49 | 6.05 | 2.67 | |
| ヴィス空間ワーキングメモリ | 6.26 | 2.74 | 7.30 | 2.62 | 8.18 | 2.33 | 8.46 | 2.42 | 9.27 | 2.23 | 7.98 | 2.66 | |
| 音韻の削除 | 9.34 | 4.78 | 10.96 | 4.60 | 12.64 | 2.83 | 12.62 | 2.92 | 12.61 | 3.37 | 11.73 | 3.94 | |
| 迅速な自動命名 - 文字 | 1.37 | .32 | 1.53 | .31 | 1.72 | .31 | 1.80 | .35 | 1.87 | .36 | 1.68 | .38 | |
表1:グレードごとのBM-PROMAサブテストの記述統計。
数値ワーキングメモリを除く各メジャーの内部整合性を 表2に示します。結果は、各グレードのメジャーの大部分で0.70以上のαを示し、ほとんどのタスクに優れた内部一貫性を示した。
| 措置 | グレード2 | グレード3 | グレード4 | グレード5 | グレード6 | トータル | ICL | |
| 数値が不足しています | .841 | .843 | .807 | .858 | .801 | .861 | 1 | |
| 2 桁の数値比較 | .891 | .925 | .916 | .868 | .866 | .895 | 1 | |
| 数字を読む | .861 | .830 | .849 | .892 | .753 | .855 | 1-2 | |
| 場所の値 | .843 | .864 | .722 | .686 | .740 | .809 | 1-3 | |
| 番号行 0 から 100 | .825 | .748 | .658 | .547 | .678 | .801 | 1-4 | |
| 番号行 0 から 1000 | .806 | .820 | .763 | .743 | .729 | .867 | 1-2 | |
| 追加ファクト検索 | .852 | .879 | .885 | .892 | .856 | .898 | 1 | |
| 減算ファクト検索 | .826 | .880 | .846 | .868 | .823 | .876 | 1 | |
| 乗算ファクト検索 | .811 | .861 | .867 | .881 | .853 | .901 | 1 | |
| 算術原理 | .586 | .734 | .844 | .742 | .866 | .821 | 1-4 | |
| ヴィス空間ワーキングメモリ | .741 | .726 | .660 | .695 | .699 | .747 | 1-3 | |
| 音韻の削除 | .918 | .933 | .835 | .853 | .899 | .911 | 1 | |
| 手記。ICL = 内部整合性レベル1 = 優れています。2 = 良い;3 = 許容範囲。4 = 貧弱、5 = 受け入れられません。 | ||||||||
表2:クロンバックは各グレードのすべてのメジャーの係数です。
BM-PROMAの階乗構造を確認するために、RML推定法を用いてCFAを実施した。適合指数は、データに対して提案された5因子モデルの適切な適合を示唆した: χ2 = 29.930 df = 67、p = .000; CFI = .948;TLI = .930;RMSEA = .053, 90% CI = [.046-.061];SRMR = .046;F1, ω = .50;F2, ω = .75;F3, ω = .80;F4, ω = .81;F5,ω=.46(図11)。
図11: BM-PROMAの確認因子分析 手記。F1 = アラビア数字表現係数F2 = アナロジー表現因子;F3 = 言語表現係数F4 = 算術係数F5 =認知因子;RAN-L = 急速に自動化された命名 - 文字;VWM = 粘度空間ワーキングメモリ;CS = カウント範囲。PD = 音小音の削除。AP = 算術原理;MFR= 乗算ファクト検索。AFR = 追加のファクト検索。SFR = 減算ファクト検索。TNC = 2 桁の数値比較。RN = 数字を読み取る。NL-100 = 番号行 0 から 100;NL-1000 = 番号行 0 から 1000;PV = 場所の値。MN = 欠損番号。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
ツールの多次元アプローチが確認されました。BM-PROMA に含まれるタスクは、5 つの要因でロードされます: 1) 「アラビア数字表現係数」にロードされた欠損数と場所値のタスク。2)番号行推定0-100と番号行推定0-1000タスクは、「アナロジー表現因子」にロードされました。3)2桁の数字の比較と「言葉の表現因子」にロードされた読書番号タスク。4)算術原理、加算ファクト検索、乗算ファクト検索、および「算術係数」にロードされた減算ファクト検索タスク。5)カウントスパン、音素削除、RAN-L、および「認知要因」にロードされた粘度空間ワーキングメモリタスク。
成績間の測定不変性を調べるために、サンプルを2つのグループに分割しました。第1のグループは、2~3年生(グループA)の学生で構成されていました。第2のグループは、4~6年生(グループB)の学生で構成されています。サンプルのサイズを大きくし、グループの数を最小限に抑えるために、サンプルの特徴、比較されたグループの数、モデルの複雑度がすべて測定不変性77に影響を与えるように、受講者を再グループ化しました。構成 (モデル形式の等価性)、メトリック (因子負荷の等価性)、スカラー (品目インターセプトの等価性)、および厳密 (項目残差の等価) の 4 つのネストされたモデルを比較しました。結果は、グループ間の構成、メトリック、スカラー、および厳密な不変性を示す 表 3に示されています。
| モデル | χ2 | df | CFI | TLI | RMSEA (90% CI) | SRMR | ΔCFI | ΔRMSEA | ||
| 構成 (構造) | 364.145 | 134 | .940 | .918 | .061 [.053 - . 068] | .051 | ||||
| メトリック (読み込み) | 383.400 | 143 | .937 | .920 | .060 [.053 - .067] | .056 | - .003 | -.001 | ||
| スカラー (インターセプト) | 383.845 | 152 | .939 | .927 | .057 [.050 - .064] | .056 | .002 | -.003 | ||
| 厳密 (残差) | 398.514 | 166 | .939 | .933 | .055 [.048 - .062] | .056 | .000 | -.002 | ||
| 手記。CFI = 比較適合指数;TLI = タッカールイス指数、RMSEA = 近似の平方根の平均誤差; | ||||||||||
| CI = 信頼区間;SRMR = 標準化された二乗平均平方差 Δ = 差です。 | ||||||||||
| すべての χ2 値は、p < 0.001 で有意です。 | ||||||||||
表3:BM-PROMAの測定不変性の適合指数
最後に、CFA分析から得られた5つの因子に基づいてBM-PROMAの診断精度を研究するために、受信機動作特性(ROC)分析を行った。標準化された プルエバ・デ・カルキュロ・ヌメリコ (算術計算試験)78 は、各単一診断尺度(すなわち因子)の精度を試験するためのゴールドスタンダードとして用いた。ROC曲線(AUC > .70)下の領域、感度(>.70)および特異度(>.80)の値が79を探索した。結果は、グレード3、5および6のF3(すなわち、言語表現因子)およびF2(すなわち、アナロジー表現因子)を除くすべての等級のすべての因子において許容可能なAUCを、第2級(表4)で明らかにした。感度と特異度の値は、感度が.468から.846、特異性に対して.595から.929の範囲で、非常に可変的であった。これらの結果は、すべての手段が数学的能力の発達に寄与するが、その有用性は学年によって異なることを示している。
| 等級 | 要因 | AUC | Sn | Sp |
| グレード2 | F1 | .912 | .808 | .857 |
| F2 | .902 | .785 | .929 | |
| F3 | .746 | .823 | .786 | |
| F4 | .906 | .846 | .929 | |
| F5 | .918 | .838 | .929 | |
| グレード3 | F1 | .762 | .734 | .714 |
| F2 | .736 | .645 | .800 | |
| F3 | .608 | .468 | .743 | |
| F4 | .753 | .605 | .771 | |
| F5 | .733 | .556 | .743 | |
| グレード4 | F1 | .719 | .745 | .727 |
| F2 | .694 | .597 | .727 | |
| F3 | .817 | .705 | .818 | |
| F4 | .775 | .691 | .818 | |
| F5 | .782 | .678 | .727 | |
| グレード5 | F1 | .855 | .764 | .809 |
| F2 | .810 | .736 | .745 | |
| F3 | .630 | .527 | .681 | |
| F4 | .835 | .745 | .809 | |
| F5 | .832 | .855 | .787 | |
| グレード6 | F1 | .839 | .686 | .714 |
| F2 | .776 | .648 | .738 | |
| F3 | .524 | .486 | .595 | |
| F4 | .891 | .848 | .905 | |
| F5 | .817 | .752 | .738 |
表 4: グレードごとの BM-PROMA サブテストの診断精度。手記。F1 = アラビア数字表現係数F2 = アナロジー表現因子;F3 = 言語表現係数F4 = 算術係数F5 = 認知因子;AUC = 曲線の下の領域。Sn = 感度;Sp = 特異性。
図1:欠損番号タスクこの図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図2: 2桁の数値比較タスクここをクリックして、この図の大きなバージョンを表示してください。
図3: 数字の読み取りタスクここをクリックして、この図の大きなバージョンを表示してください。
図4:場所の値のタスクこの図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図5: 数値線の推定タスクこの図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 6: 算術ファクト取得タスクこの図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図7: 算術原理タスクここをクリックして、この図の大きなバージョンを表示してください。
図 8: カウントスパンタスクここをクリックして、この図の大きなバージョンを表示してください。
図9:急速な自動命名 - 文字タスク (RAN-L) この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図10: Visuospatial 作業メモリタスクこの図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
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Discussion
MLDを持つ子供たちは、学業の失敗だけでなく、心理的感情的および健康障害の危険にさらされている8、9、そして後に、雇用剥奪4、5。したがって、これらの子どもたちが必要とする教育支援を提供するためには、速やかにMLDを診断することが重要です。しかし、MLDの診断は、障害22、23の根本にある複数のドメイン固有およびドメイン一般的なスキルの欠陥のために複雑である。BM-PROMAは、MLDを持つ小学生を診断するために多次元プロトコルを使用する数少ないコンピュータ化されたツールの1つであり、スペイン語を話す子供たちのために標準化された最初のものです。
本研究はBM-PROMAが有効で信頼できる器械であることを証明した。ROC分析の結果は有望であり、ほぼすべての要因とグレードにわたって.72から.92までのAUCを示しました。これは、優れた差別に対して許容可能であることを示す79。最も弱い支持はグレード3、5、6でF3のために発見され、グレード4のF2はAUC<.70をもたらしました。1 つのメジャーのみをゴールド スタンダードとして使用し、複数桁の計算スキルに重点を置いています。そのように、それは非常に限られた尺度です。ゴールドスタンダードは、調査中の基準尺度の内容を反映する必要があります80, 我々は、分類精度は、将来の研究で他の標準化された状態評価の追加によって改善することができると考えます.
BM-PROMAは非常に包括的なツールですが、MLDの子供に障害が見られる他のドメイン固有のスキル、例えば、若い子供81の非シンボリック比較タスク、合理的な数操作や年長の子供の算術単語の問題82、83の解決の算術語の問題を含めるために将来のバージョンに関連するであろう。また、抑制制御84など、MLDに欠乏していると思われる他のドメイン一般的なスキルを組み込むことも不可欠である。
記載の制限にもかかわらず、BM-PROMAは、ディスカルキュリアを持つ子供を識別するために設計されたソフトウェアの数少ない部分の一つであり、本研究はそれが有効で信頼性の高い機器であることを証明しました。内部構造は、ツールの多次元評価アプローチを表します。これは、診断だけでなく、個別の教育計画にも関連する子供のための広範な認知プロファイルを提供します。さらに、そのマルチメディア形式は、子供のための非常に動機付けであり、同時に、評価手順を容易にします。
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Disclosures
上記の著者は、本研究に関連する金銭的利益やその他の利益相反がないことを証明している。
Acknowledgments
我々は、 その計画ナシオナルI +D+i(R+D+i 国家研究計画、スペイン経済競争力省)を通じてスペイン政府の支援を感謝し、プロジェクトref:PET2008_0225、第二著者を主任研究者として。そしてCONICYT-チリ[FONDECYTレギュラーNº 1191589]、最初の著者を主任研究者として。また、ビデオ制作に参加してくれた ユニダッド・デ・オーディオビジュアルULL チームに感謝します。
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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