Summary
BM-PROMA는 수학적 학습 장애가 있는 어린이의 완전한 인지 프로필을 제공할 수 있는 유효하고 신뢰할 수 있는 멀티미디어 진단 도구입니다.
Abstract
수학 학습은 여러 도메인 일반 및 도메인 별 기술을 개발해야 하는 복잡한 프로세스입니다. 따라서 많은 아이들이 학년 수준에 머물기 위해 고군분투하는 것은 예상치 못한 일이 아니며, 수학 학습 장애 (MLD)의 경우와 같이 두 도메인의 여러 능력이 손상될 때 특히 어려워집니다. 놀랍게도, MLD는 학생에게 영향을 미치는 가장 일반적인 신경 발달 장애 중 하나이지만, 사용 가능한 진단 도구의 대부분은 도메인 일반 및 도메인 특정 기술의 평가를 포함하지 않습니다. 또한, 거의 전산화되지 않습니다. 우리의 지식에, 스페인어를 구사하는 아이들을위한 이러한 기능을 가진 도구가 없습니다. 이 연구의 목적은 BM-PROMA 멀티미디어 배터리를 사용하여 스페인 MLD 어린이의 진단을위한 프로토콜을 설명하는 것이었습니다. BM-PROMA는 두 기술 영역의 평가를 용이하게하고, 이 목적을 위해 포함 된 12 작업은 경험적으로 증거 기반이다. BM-PROMA의 강력한 내부 일관성과 다차원 내부 구조를 입증합니다. BM-PROMA는 초등 교육 도중 MLD를 가진 아이들을 진단하기 위한 적당한 공구로 증명됩니다. 그것은 진단을 위해뿐만 아니라 개별화된 교육 계획에 도 관련이있을 것입니다 아이를위한 광범위한 인지 프로필을 제공합니다.
Introduction
초등 교육의 중요한 목표 중 하나는 수학적 기술의 습득입니다. 이 지식은 우리 모두가 슈퍼마켓1에서주어진 변화를 계산하기 위해, 예를 들어, 우리의 일상 생활에서 수학을 사용으로, 매우 관련이 있다1,2. 따라서, 가난한 수학 성과의 결과는 학문적 을 넘어. 사회적 차원에서, 인구 내의 가난한 수학 성과의 강한 보급은 사회에 비용을 구성한다. 인구 에서 가난한 수치 기술의 개선 국가 에 대 한 상당한 절감으로 이어질 증거가 있다3. 개별 적인 수준에서 부정적인 결과도 있습니다. 예를 들어, 낮은 수준의 수학 능력을 보이는 사람들은 가난한 직업 발달(예: 저임금 수동 직업및 높은 실업률에서 고용률 높음)을 제시합니다4,5,6,학계에 대한 부정적인 사회 정서적 반응(예: 불안, 학업에 대한 낮은 동기)7,8,수학적 성취도9의 동료들보다 열악한 정신적, 신체적 건강을 제시하는 경향이 있다. 수학 학습 장애(MLD)를 가진 학생들은 시간이 지남에 따라 지속되는 매우 저조한 성과를 보여줍니다10,11,12. 따라서, 그들은 위에서 언급 한 결과를 겪을 가능성이 더 높습니다., 특히 이러한 즉시 진단 되지 않는 경우13.
MLD는 적절한 지적 능력과14학년에도불구하고 기본적인 수치 기술을 학습하는 측면에서 심각한 장애를 특징으로 하는 신경생물학적 장애이다. 이 정의는 널리 받아들여지지만 식별에 대한 도구및 기준은 여전히 논의 중입니다15. MLD 진단에 관한 보편적 합의의 부재에 대한 우수한 예는 3에서 10%16,17,18,19,20,21에이르는 다양한 유병률이다. 진단에 있는 이 어려움은 다중 도메인 일반 및 도메인 특정 기술의 조합이22,23를배울 것을 요구하는 수학 지식의 복잡성에서 유래합니다. MLD를 가진 아이들은 적자14, 24,25,26,27의넓은 별자리와 함께, 매우 다른 인지 프로필을 보여줍니다. 이와 관련하여, 다양한 수치 표현(즉, 구두, 아랍어, 유사체) 및 산술기술(11)과관련된 작업을 통해 다차원 평가의 필요성이 제기되고 있다.
초등학교에서는 MLD의 증상이 다양합니다. 도메인별 기술의 관점에서, 많은 MLD 학생들이 아랍어 숫자28,29,30을빠르고 정확하게 인식하거나 크기31,32,또는 숫자 라인33,34의숫자를 나타내는 등 기본적인 수치 기술에 어려움을 보이는 것으로 일관되게 발견된다. 초등학생은 또한장소값(35,산술지식36)또는 정렬된 시퀀스를 통해 측정된 서정성(37)과 같은 개념적 지식을 이해하는 데 어려움을 보였다. 도메인 일반 기술에 관해서는, MLD유무에 관계없이 어린이의 수학적 기술 개발에 특히 중점을 두고 있는 메모리38,39, 언어40의 역할에 중점을 두고 있습니다. 작업 메모리와 관련하여, 결과는 MLD를 가진 학생이 특히 수치 정보41,42를조작해야하는 경우 중앙 임원의 적자를 보여 준다. visuospatial 단기 메모리에 있는 적자는 또한 MLD43,44를가진 아이들에서 수시로 보고되었습니다. 언어 능력은 숫자 능력을 배우기위한 전제 조건으로 발견되었습니다, 특히 높은 구두 처리 수요를 포함하는 사람들7. 예를 들어, 음정처리 기술[예를 들어, 음과 인식 및 신속한 자동 처리 명명(RAN)]은 수치 처리 또는 산술 계산39,45,46,47과같은 초등학교에서 배운 기본 기술과 밀접하게 연결되어 있습니다. 여기서, 음정 인식및 RAN의 변화는 구두 코드42,48을관리하는 것을 포함하는 숫자 기술의 개별적인 차이와 연관된다는 것을 입증되었습니다. MLD를 가진 아이들의 복잡한 단면도에 비추어, 진단 공구는 이상적으로 도메인 일반 및 도메인 특정 기술을 둘 다 평가하는 업무를 포함해야 합니다, 이 아이들에서 더 빈번하게 결핍되는 것으로 보고됩니다.
최근 몇 년 동안 MLD를 위한 여러 종이 및 연필 스크리닝 도구가 개발되었습니다. 스페인 초등학교 아이들과 가장 일반적으로 사용되는 사람들은 a) Evamat-Batería 파라 라 Evaluación de la Competencia Matemática (수학 능력 평가를위한 배터리)49; b) 테디-수학: 수학 장애 진단 평가 테스트 (스페인어 적응)50; c) 테스트 드 에바루아시온 마테마티카 템프라나 드 위트레흐트 (TEMT-U)51,52,위트레흐트 조기 수치 테스트53의스페인어 버전; 및 d) 초기 수학 능력의 테스트 (TEMA-3)54. 이 계측기는 위에서 언급한 많은 도메인별 기술을 측정합니다. 그러나 도메인 일반 기술을 평가하지는 않습니다. 이러한 계측기와 종이 및 연필 도구의 또 다른 제한사항은 각 품목이 처리되는 정확성과 자동성에 관한 정보를 제공할 수 없다는 것입니다. 이것은 전산화 된 배터리로만 가능합니다. 그러나, 난증 진단을 위해 거의 응용 프로그램이 개발되었습니다. MLD를 사용하여 어린이 (6 세에서 14 세)를 식별하도록 설계된 최초의 전산화 도구는 Dyscalculia 스크리너55이었다. 몇 년 후, 웹 기반 DyscalculiUm56 같은 목적으로 개발 되었지만 16 이후 교육에서 성인과 학습자에 초점을 맞춘. 아직 제한적이지만최근57,58,59,60에서MLD 진단을 위한 전산화 공구 설계에 대한 관심이 높아지고있다. 언급된 도구 중 어느 것도 스페인 어린이에게 표준화되지 않았으며, 그 중 하나(MathPro Test57)에는도메인 일반 기술 평가가 포함되어 있지 않습니다. 낮은 수학 성취를 가진 아이들을 식별하는 중요성을 감안할 때, 특히 MLD를 가진 아이들, 그리고 스페인 인구를 위한 전산화된 악기의 부재에, 우리는 도메인 일반 및 도메인 특정 기술을 둘 다 포함하는 멀티미디어 평가 프로토콜을 제시합니다.
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Protocol
이 프로토콜은 유니버시다드 드 라 라 구나(Universidad de La La guna) 유니베시다드 드 라 라구나(Comité de Ética de la Investigación y Bienestar Animal(연구 윤리 및 동물 복지 위원회, CEIBA)가 제공한 지침에 따라 수행되었습니다.
참고: 바테리아 멀티미디어 파라 라 evaluación de habilidades y básicas en matemáticas [수학에서 인지 및 기본 기술 평가를 위한 멀티미디어 배터리 (BM-PROMA)]61 Unity 2.0 프로페셔널 에디션과 SQLITE 데이터베이스 엔진을 사용하여 개발되었다. BM-PROMA에는 도메인별 기술을 평가하는 8가지와 도메인 일반 프로세스를 평가하기 위한 4개의 하위 테스트가 포함됩니다. 각 하위 테스트에 대해 애니메이션 휴머노이드 로봇에 의해 구두로 지침을 제공하고 데모와 두 번의 훈련 시험을 통해 테스트 단계에 앞서나간다. 각 작업에 대한 응용 프로그램 프로토콜은 예제와 함께 아래에 표시됩니다.
1. 실험 설정
- 다음 포함 기준을 사용하십시오: 2학년에서 6학년 사이의 초등 교육의 어린이들; 스페인어의 원어민.
- 신경학력, 지적 또는 감각 적자의 병력을 가진 어린이 : 다음과 같은 배제 기준을 사용합니다.
- 수학에서 인지 및 기본 능력 평가를 위한 멀티미디어 배터리를 설치합니다. BM-PROMA는 단일 파일을 사용하여 배포됩니다. 이 파일은 사용자가 설치 대상을 선택할 수 있는 자동화된 설치 관리자입니다. 설치 관리자는 이전 버전의 도구를 감지하고 덮어쓰기로 인해 가능한 데이터 손실에 대해 사용자에게 경고합니다. 설치는 Windows '시작' 메뉴에서 바로 가기를 만듭니다. 또한 설치 프로그램은 데이터베이스 백업 프로세스를 자동화하기 위한 일괄 처리 파일(Windows의 .bat 파일이라고 함)을 제공합니다. 이 도구는 800x600 픽셀의 해상도로 전체 화면 모드에서 실행됩니다. 도구는 창 모드에서 실행할 수 없습니다.
- 학생을 평가하기 전에 학생 데이터베이스에 데이터를 추가합니다. 자녀가 등록되면 학생 목록의 관련 항목을 클릭하여 자녀를 선택합니다. 작업은 심사관 또는 자식에 의해 무작위로 선택됩니다. 시험관이나 자식이 클릭하자마자 작업이 시작됩니다. 작업이 완료되면 도구가 작업 선택 메뉴로 돌아갑니다. 학생이 완료한 작업은 메뉴에 더 이상 표시되지 않습니다. 세션이 시작되면 작업 간에 중단이 없습니다.
- 시험 아이들은 3 시간 반 세션에서 2 와 3 등급을 매고 아이들은 2 개의 45 분 세션에서 4 에서 6 학년을 채점합니다. 다른 날에 세션을 개최합니다. 조용한 방에서 BM-PROMA를 관리하십시오. 학생들이 헤드셋을 사용하여 지침을 듣고 구두 응답을 기록하도록 합니다. 또한 심사관은 헤드폰을 사용하여 작업을 모니터링합니다. 경우에 따라 심사관은 마우스를 사용하여 작업의 결과를 기록해야 합니다. 다른 학생은 마우스를 사용하여 작업을 완료하고 응답이 자동으로 기록됩니다.
- 데모 및 훈련 시험. 모든 작업의 경우 지침(로봇이 작업에 대한 지침을 구두로 제시함), 모델링(로봇은 한 예로 단계적으로 작업 단계를 모델링), 연습 시험(어린이는 피드백을 통해 최대 2회 연습 시험이 허용됨)과 함께 테스트 단계에 앞서.
2. 도메인 별 하위 테스트
- 누락된 숫자(그림 1)
- 이 작업에서는 어린이에게 가로로 표시되는 4개의 한자리 숫자와 두 자리 숫자의 시리즈에서 누락된 번호의 이름을 지정하도록 요청합니다.
- 로봇은 다음과 같은 말을해야합니다 : "이 게임에서, 당신은 큰 소리로 누락 된 번호의 이름을 말해야한다 : 두, 네, 여섯, 여덟, (일시 중지) 열. 그래서 누락 된 번호는 10입니다. 지금, 혼자서 그것을 시도".
- 총 18개의 계열 제시: 수치 상승 순서(주어진 크기로 계열의 숫자가 이전 숫자에 추가됨)에서 6개, 숫자 내림차순 6개(주어진 크기로 값이 감소함), 수치적으로 계층적 승천 순서(하나 이상의 산타메 작업)가 필요합니다. 이 경우 곱셈 및 추가). 심사관은 마우스 버튼을 사용하여 대답이 올바른지 여부를 기록합니다.
- 총 응답 수를 기준으로 점수를 계산합니다.
- 두 자리 숫자 비교(그림 2)
- 이 작업에는 컴퓨터 화면에 40쌍의 두 자리 숫자를 제시합니다.
- 로봇이 "이 게임에서,이 두 숫자를 주의 깊게 봐. 가장 큰 숫자를 선택해야 합니다. 이렇게하려면 두 숫자를 비교하고 가장 큰 숫자의 이름을 큰 소리로 말해야합니다. 이 두 숫자를 보세요. 서른일곱은 스물하나보다 큽습니다. 그래서, 나는 /thirty-7 / 말할 것이다. 잘못되지 않고 가능한 한 빨리 작업을 완료하려고합니다. 지금, 혼자서 그것을 시도".
- 어린이들에게 각 쌍의 수치적으로 더 큰 말을 하도록 요구한다. 음성 키는 아이의 반응 시간(RT)을 등록한 후 심사관은 마우스 버튼을 사용하여 대답이 올바른지 여부를 기록했습니다.
참고: 이전 연구에 따르면62,63,단위 10년 호환성(호환되지 않는 대 호환) 및 10년 및 단위 거리(작은 [1-3] 대 큰 [4-8])가 조작되었습니다. - 올바르게 해결된 자극의 RT를 기반으로 점수를 계산합니다.
- 판독 번호(그림 3)
- 컴퓨터 화면에 아랍어 번호 30개(한 자리 번호 10개, 두 자리 숫자 10개, 3자리 숫자 10개)를 한 번에 하나씩 제시합니다.
- 로봇이 "이 게임에서, 당신은 화면에 나타나는 숫자를 큰 소리로 이름을해야합니다. 이 숫자를 보세요. 화면의 숫자 이름이기 때문에 여기 /12 /를 말해야합니다. 잘못되지 않고 가능한 한 빨리 작업을 완료하려고합니다. 지금, 혼자서 그것을 시도".
- 아이에게 실수를 하지 않고 가능한 한 빨리 소리 내어 읽어 달라고 부탁한다. 음성 키는 아이의 RT를 등록한 후 심사관은 마우스 버튼을 사용하여 대답이 올바른지 여부를 기록했습니다.
- 올바르게 읽은 자극의 RT를 기반으로 점수를 계산합니다.
- 장소 값(그림 4)
- 아랍어 번호 시스템에 대한 학생들의 지식을 측정합니다. 컴퓨터 화면 중앙에 12개의 두 자리 아랍어 번호를 표시하고 화면 의 각 모서리에 하나의 답변 옵션이 있습니다(총 4개 옵션). 각 옵션은 작은 단위 블록과 수십 개의 블록으로 표현되는 수량이었습니다(단일 블록으로 그룹화된 10단위). 각 항목에 대해 네 가지 옵션 중 하나만 정확했습니다. 잘못된 옵션은 10가지의 올바른 옵션과 일치하는 표현으로 구성되었습니다. b) 단위; 또는 c) 열 과 단위 모두 반전(예: 숫자 "15"의 경우 잘못된 옵션이 12, 35 및 51을 나타낸다).
- 로봇이 "이 게임에서, 우리는 숫자와 네 개의 사진을 가지고있다. 숫자를 올바르게 나타내는 그림을 클릭해야 합니다. 막대가 10개이고 사각형은 5단위와 같기 때문에 첫 번째 를 선택합니다. 지금, 혼자서 그것을 시도".
- 점수는 총 응답 수를 기준으로 계산합니다.
- 번호 줄 0-100 및 0-1000 작업(그림 5)
참고: 종이 및 연필 원본64의전산화된 적응을 사용합니다.- 이 작업에서는 컴퓨터 마우스를 사용하여 15cm 번호 줄에 지정된 숫자를 배치할 수 있습니다. 처음 20개 항목의 경우 줄의 왼쪽 끝에 있는 값이 0이고 오른쪽 끝에 있는 값은 100입니다. 다음 22개 항목의 경우 오른쪽 끝에 있는 값이 1000개였습니다.
- 2, 3, 7, 11, 14, 18, 23, 37, 41, 45, 56, 60, 67, 71, 75, 86, 89, 91, 95 및 99 : 0-100 라인에 다음과 같은 항목을 제시한다.
- 로봇이 "이 게임에서, 당신은 당신이 가야한다고 생각하는 번호를 넣어해야합니다. 이 줄을 보세요. 0에서 시작하여 백으로 끝납니다. 여기에 숫자 50을 넣어해야합니다. 이렇게 하려면 숫자 아래의 빨간색 선을 클릭하고 길게 잡고 올바른 장소로 드래그합니다. 내가 여기에 번호를 떨어 뜨린 이유를 알고 계십니까? 50은 백의 절반이기 때문에 그것은 중간에 있습니다. 지금, 혼자서 그것을 시도".
- 원래 작업에 따라 분포의 로우 엔드에 있는 숫자를 0에서 30 사이의 7개의 숫자로 오버샘플링합니다. 0-1000 라인에 제시된 품목은 2, 11, 67, 99, 106, 162, 221, 325, 388, 450, 492, 511, 591, 643, 677, 755, 799, 815, 867, 910및 988이었다. 앞서 언급한 연구에서와 같이 100 미만의 값을 과샘플링했습니다.
- 백분율 오차의 절대 값에 따라 점수를 계산합니다(| 추정 - 예상 수량 / 추정치 의 척도|).
- 산술 사실 검색(그림 6)
- 어린이들에게 24개의 추가, 24개의 곱셈, 18개의 뺄셈으로 구성된 66개의 한 자리 한 자리 산술 문제를 해결하도록 요청한다. 넥타이 문제(예: 3+3)와 0 또는 1을 포함하는 문제를 피하십시오.
- 로봇이 "이 게임에서, 당신은 당신의 머리에 계산을 해결해야합니다. 첫 번째 대답은 세 가지입니다. 침묵속에서 과제를 해결하고 큰 소리로 대답을 말해주세요. 잘못되지 않고 가능한 한 빨리 작업을 해결하려고합니다. 지금, 혼자서 그것을 시도하십시오.
- 컴퓨터 화면에 문제를 한 번에 하나씩 수평으로 표시합니다. 응답은 구두로 했다. 음성 키는 아이의 RT를 등록한 후 심사관은 마우스 버튼을 사용하여 대답이 올바른지 여부를 기록했습니다.
- 올바르게 해결된 자극의 RT를 기반으로 점수를 계산합니다.
- 산술 원리(그림 7)
- 현재 24쌍의 관련 두 자리 작업(12쌍의 추가 및 12쌍의 곱셈). 각 쌍에서 한 항목이 올바르게 해결되었고 다른 항목은 해결되지 않았습니다(예: 5+5=10 → 5+6=?).
- 로봇이 "이 게임에서, 당신은 두 번째 작업의 결과를 큰 소리로 말해야한다. 두 계산을 주의 깊게 살펴보십시오. 첫 번째 는 이미 해결되었지만 두 번째 는 여전히 해결해야합니다. 5플러스 5개는 10개, 5개+ 6개는 11개에 해당한다. 내가 시작하라고 말할 때, 침묵속에서 작업을 해결한 다음 큰 소리로 대답을 말한다. 잘못되지 않고 가능한 한 빨리 작업을 해결하려고합니다. 지금, 혼자서 그것을 시도".
- 아이들에게 미해결 수술의 결과를 큰 소리로 말하도록 한다. 음성 키는 아이의 반응 시간(RT)을 등록한 후 심사관은 마우스 버튼을 사용하여 대답이 올바른지 여부를 기록했습니다.
- 올바르게 해결된 자극의 RT를 기반으로 점수를 계산합니다.
3. 도메인 일반 하위 테스트
- 카운트 범위(그림 8)
참고: 이 작업은 작업 메모리 계산 작업65의적응입니다.- 어린이들에게 노란색과 파란색 점이 있는 일련의 카드에 노란색 점의 수를 큰 소리로 계산하십시오. 세트의 각 카드의 노란색 점 수를 기억하도록 요청합니다.
- 로봇이 "이 게임에서, 우리는 몇 가지 카드가 있습니다. 각 카드에는 파란색과 노란색 점이 있습니다. 각 카드의 노란색 점 수를 계산하고 기억해야 합니다. 첫째, 첫 번째 카드에 노란색 점이 몇 개 있는지 계산할 것입니다. 카드에는 두 개의 노란색 점이 있습니다. 그런 다음 두 번째 카드의 모든 노란색 점을 계산합니다. 카드에는 8개의 노란색 점이 있습니다. 이제 첫 번째 카드에 노란색 점이 두 개와 두 번째 카드에 8 개의 노란색 점이 있었기 때문에 숫자 2개와 8 개를 큰 소리로 말해야합니다. 지금, 혼자서 그것을 시도".
- 세트 길이를 2에서 5카드로 늘리고 어린이들에게 다음 단계로 이동하려고 세 번 시도합니다. 심사관은 마우스 버튼을 사용하여 대답이 올바른지 여부를 기록합니다.
- 자녀가 지정된 난이도에서 두 세트를 올바르게 기억하지 못하면 테스트를 종료합니다.
- 신속한 자동화 명명 - 문자 (RAN-L)(그림 9)
참고: 이 작업은 급속 자동화 명명66이라는기술의 적응입니다. RAN-L은 컴퓨터 화면에 5개의 행과 10개의 열로 표시되는 5개의 문자 시리즈로 구성됩니다.- 어린이에게 왼쪽에서 오른쪽으로, 위에서 아래로 가능한 한 빨리 문자의 이름을 지정하도록 요청합니다. 두 행과 5개의 열로 구성된 차트에 10개의 연습 항목을 제공합니다.
- 로봇이 "이 게임에서, 당신은 화면에 나타나는 문자의 이름을해야합니다. 반복되는 경우는 중요하지 않습니다. 그래서, 우리는 말을해야합니다 : /a // / c /, /v /, /n / , /n / , /n / / / / c/ / / c/ / /v / / / v / . 문자의 이름을 왼쪽에서 오른쪽으로, 위에서 아래로 최대한 빨리 이름을 지정해 보십시오. 지금, 혼자서 그것을 시도".
- 모든 50 글자를 점수로 지정하는 데 소요된 시간을 사용합니다. 점수 분포를 정규화하려면 점수를 분당 문자 수로 변환합니다.
- Visuospatial 작업 메모리(그림 10)
참고: 이 작업은 Corsi 블록 태핑 작업67의전산화된 적응입니다.- 화면 중앙에 3x3 보드를 표시합니다. 각 평가판에서 특정 블록을 순차적으로 플래시합니다.
- 색상이 변경된 블록을 클릭하여 올바른 순서로 시퀀스를 반복하도록 어린이에게 요청합니다. 50%의 경우 동일한 순서로, 다른 50%는 역순으로 수행하도록 요청합니다.
- 로봇이 "이 게임에서, 당신은 사각형의 일부가 점등 것을 볼 수 있습니다. 어떤 사각형이 켜지고 순서가 그렇게 했는지 기억해야 합니다. 그런 다음 시퀀스를 반복하려면 사각형을 동일한 순서로 눌러야 합니다. 지금, 주의 깊게보고 같은 순서로 사각형을 누르고".
- 시험 기간을 2블록에서 5블록으로 늘립니다. 어린이들에게 다음 단계로 이동하려고 세 번 시도하십시오.
- 아이가 지정된 난이도에서 두 세트를 올바르게 기억하지 못했을 때 테스트를 종료합니다. 심사관은 마우스 버튼을 사용하여 대답이 올바른지 여부를 기록합니다. 주어진 정답 수를 기준으로 점수를 계산합니다.
- 전화 삭제
참고: 이 작업에는 자음 모음(CV) 첫 음절 구조가 있는 5개, 자음 모음 자음 자음(CVC) 최초 음절 구조가 있는 5개, 자음자자음 모음(CCV) 첫 번째 음절 구조가 있는 5개 가 포함되었습니다.- 아이에게 한 마디 말하고 첫 번째 사운드를 생략하여 반복하도록 한다.
- 로봇이 "이 게임에서, 당신은 각 단어의 첫 번째 사운드를 제거해야합니다. /tarde/ (늦게)라는 단어를 들으면 소리 /t/를 제거해야 합니다. 그래서, 당신은 /arde / 말할 것이다. 지금, 혼자서 그것을 시도".
- 심사관은 마우스 버튼을 사용하여 대답이 올바른지 여부를 기록합니다. 총 응답 수를 기준으로 점수를 계산합니다.
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Representative Results
이 진단 도구의 유용성과 효과를 테스트하기 위해 심리학적 특성을 대규모 샘플에서 분석했습니다. 총 933 명의 스페인어 초등학생 (소년 = 508, 소녀 = 425; M나이 = 10 년, SD = 1.36) 학년 2 에서 6 (학년 2, N = 169 소년]; 학년 3, N = 170 [89 소년]; 4, N = 187 [106 소년]; 학년 5, N = 203 [113 소년]; 학년 6, N= 20 = 204 [101] 연구 참여. 아이들은 산타 크루즈 데 테네리페의 도시와 교외 지역의 주 및 사립 학교에서 온전한 수업에서 했다. 학생들은 두 그룹으로 분류되었다: a) 표준화 된 산술 시험에서 16 번째 백분위수 내 또는 아래에 점수를 가진 MLD 어린이 (학년 2, N = 14; 학년 3, N =35; 4, N =11; 학년 5, N = 47; 학년 6, N = 42); 및 b) 일반적으로 동일한 시험에서 40번째 백분위수 내 또는 그 이상의 점수를 가진 어린이들을 달성한다(2학년, N=130; 3급, N=124; 4급, N=149; 5, N = 110; 6, N= 105등급).
공구 구조의 다차원성은 R68의용암 패키지를 사용하여 확증 인자 분석(CFA)을 통해 테스트하였다. BM-PROMA를 위한 5인자 모형은 가설이었습니다. 모든 도메인 일반 작업을 포함하는 인지 요인이 예상되었다, 수학 성능에 도메인 일반 기술의 기여는 도메인 특정 기술의 것과 다른로 69,70. 산술 및 기본 수치 기술이 다른 인지 및 뇌 상관 관계71을 포함하기 때문에 산술 작업만 그룹화하는 산술 인자도 예상되었습니다. 마지막으로, 트리플 코드 모델72에이어, 작업이 구두, 아랍어 또는 아날로그 표현과 관련이 있는지 여부에 따라 숫자 작업을 그룹화하는 세 가지 요소가 예상되었습니다.
내부 일관성에 관한 증거는 크론바흐의 알파를 사용하여 평가되었다. Cronbach의 알파는 모든 측정값에 대해 계산되었으며 각 등급과 전체 참가자 샘플에 대해 모두 제시되었습니다. 내부 일관성 값은 α ≥ .80, α ≥ .70 및 <.80, α ≥ .60 및 <.70, α ≥ .50 및 < .60 때 좋지 만 .5073을α < 때 허용되지 않는 경우 우수하다고 간주되었습니다.
모델 적합성의 장점은 강력한 최대 가능성(RML) 추정 방법을 사용하여 추정되었으며 다음 인덱스74,75: 표준화된 루트 평균 제곱(SRMS ≤ .08), 치스퀘어(θ2,p>.를 사용하여 평가하였다. 05), 터커 루이스 지수(TLI ≥ .90), 비교 적합 지수(CFI ≥ .90), 근사 한정 오차(RMSA ≤ .06), 복합 신뢰성(ω ≥ .60). 수정 지수(MI)를 검사하였다.
설명 통계를 검사하고 표 1에제시됩니다. 결과는 구리토시스와 비뚤어진 지수가 각각76보다낮은 10.00 및 3.00으로 데이터의 정상적인 분포를 보였다.
| 측정 | 2학년 | 3학년 | 4학년 | 5학년 | 6학년 | 합계 | |||||||
| M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | ||
| 누락된 숫자 | 3.81 | 3.29 | 5.79 | 3.49 | 7.68 | 3.15 | 7.56 | 3.50 | 8.33 | 2.98 | 6.67 | 3.65 | |
| 두 자리 숫자 비교 | 2.02 | .54 | 1.78 | .35 | 1.50 | .24 | 1.46 | .15 | 1.44 | .15 | 1.62 | .38 | |
| 읽기 숫자 | 1.14 | .27 | 1.27 | .23 | 1.14 | .21 | 1.17 | .18 | 1.21 | .20 | 1.24 | .24 | |
| 장소 값 | 8.83 | 3.19 | 9.83 | 2.89 | 10.58 | 1.62 | 10.33 | 1.95 | 10.89 | 1.49 | 10.14 | 2.38 | |
| 번호 줄 0-100 | .11 | .06 | .07 | .30 | .06 | .02 | .05 | .02 | .05 | .19 | .07 | .04 | |
| 번호 줄 0-1000 | .18 | .09 | .13 | .06 | .09 | .04 | .09 | .04 | .07 | .02 | .11 | .06 | |
| 추가 팩트 검색 | 5.11 | 4.42 | 7.03 | 5.24 | 11.15 | 5.74 | 10.27 | 5.82 | 12.03 | 5.30 | 9.32 | 5.93 | |
| 빼기 사실 검색 | 4.36 | 3.79 | 5.78 | 4.66 | 8.94 | 4.53 | 8.64 | 4.84 | 9.76 | 4.31 | 7.66 | 4.89 | |
| 곱셈 팩트 검색 | 2.92 | 3.27 | 6.32 | 4.97 | 11.48 | 5.67 | 10.10 | 5.90 | 11.49 | 5.43 | 8.72 | 6.13 | |
| 산술 원리 | 8.33 | 4.71 | 8.05 | 3.41 | 8.95 | 3.80 | 9.38 | 4.01 | 10.78 | 4.56 | 9.21 | 4.22 | |
| 카운트 스팬 | 4.57 | 2.35 | 5.45 | 2.65 | 6.41 | 2.56 | 6.43 | 2.59 | 7.03 | 2.49 | 6.05 | 2.67 | |
| Visuospatial 작업 메모리 | 6.26 | 2.74 | 7.30 | 2.62 | 8.18 | 2.33 | 8.46 | 2.42 | 9.27 | 2.23 | 7.98 | 2.66 | |
| 전화 삭제 | 9.34 | 4.78 | 10.96 | 4.60 | 12.64 | 2.83 | 12.62 | 2.92 | 12.61 | 3.37 | 11.73 | 3.94 | |
| 신속한 자동화 명명- 편지 | 1.37 | .32 | 1.53 | .31 | 1.72 | .31 | 1.80 | .35 | 1.87 | .36 | 1.68 | .38 | |
표 1: 학년당 BM-PROMA 하위 테스트의 설명 통계.
숫자 작업 메모리를 제외한 각 측정값의 내부 일관성은 표 2에표시됩니다. 결과는 각 등급의 대부분의 측정값에 대해 .70 이상의 α 나타내며 대부분의 작업에 대한 우수한 내부 일관성을 시사합니다.
| 측정 | 2학년 | 3학년 | 4학년 | 5학년 | 6학년 | 합계 | ICL | |
| 누락된 숫자 | .841 | .843 | .807 | .858 | .801 | .861 | 1 | |
| 두 자리 숫자 비교 | .891 | .925 | .916 | .868 | .866 | .895 | 1 | |
| 읽기 숫자 | .861 | .830 | .849 | .892 | .753 | .855 | 1-2 | |
| 장소 값 | .843 | .864 | .722 | .686 | .740 | .809 | 1-3 | |
| 번호 줄 0-100 | .825 | .748 | .658 | .547 | .678 | .801 | 1-4 | |
| 번호 줄 0-1000 | .806 | .820 | .763 | .743 | .729 | .867 | 1-2 | |
| 추가 팩트 검색 | .852 | .879 | .885 | .892 | .856 | .898 | 1 | |
| 빼기 사실 검색 | .826 | .880 | .846 | .868 | .823 | .876 | 1 | |
| 곱셈 팩트 검색 | .811 | .861 | .867 | .881 | .853 | .901 | 1 | |
| 산술 원리 | .586 | .734 | .844 | .742 | .866 | .821 | 1-4 | |
| Visuospatial 작업 메모리 | .741 | .726 | .660 | .695 | .699 | .747 | 1-3 | |
| 전화 삭제 | .918 | .933 | .835 | .853 | .899 | .911 | 1 | |
| 메모. ICL = 내부 일관성 수준; 1 = 우수; 2 = 좋은; 3 = 허용; 4 = 가난한, 5 = 받아 들일 수 없습니다. | ||||||||
표 2: 크론바흐는 각 등급의 모든 측정값에 대한 계수입니다.
BM-PROMA의 계수 구조를 확인하기 위해, CFA는 RML 추정 방법을 사용하여 수행되었다. 적합 지수는 데이터에 대해 제안 된 5 인자 모델의 적절한 적합을 제안 :θ 2 = 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(그림 11).
그림 11: BM-PROMA의 확인 인자 분석. 메모. F1 = 아랍어 수치 표현 계수; F2 = 해부학적 표현 계수; F3 = 구두 표현 계수; F4 = 산술 계수; F5 =인지 인자; RAN-L = 신속한 자동화 된 명명 - 문자; VWM = visuospatial 작업 메모리; CS = 계수 범위; PD = 전화 삭제; AP = 산술 원리; MFR = 곱셈 팩트 검색; AFR = 추가 팩트 검색; SFR = 빼기 사실 검색; TNC = 두 자리 숫자 비교; RN = 읽기 번호; NL-100 = 번호 라인 0-100; NL-1000 = 번호 라인 0-1000; PV = 장소 값; MN = 누락된 번호입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
공구의 다차원 접근 방식이 확인되었습니다. BM-PROMA에 포함된 작업은 5가지 요인에 대해 다음과 같습니다: 1) 누락된 숫자 및 "아랍어 수치 표현 계수"에 로드된 값 작업; 2) "해부학 표현 계수"에로드 된 숫자 라인 추정 0-1000 및 숫자 라인 추정 0-1000 작업; 3) "구두 표현 계수"에로드 된 두 자리 숫자 비교 및 읽기 번호 작업; 4) 산술 원리, 추가 사실 검색, 곱셈 팩트 검색 및 "산술 계수"에로드 된 감산 팩트 검색 작업; 및 5) "인지 계수"에로드 된 카운트 범위, 전화 삭제, RAN-L 및 visuospatial 작업 메모리 작업.
등급 별 측정 변동을 검사하기 위해 샘플을 두 그룹으로 나눕니다. 첫 번째 그룹은 2-3 학년 (그룹 A)의 학생들로 구성되었습니다. 두 번째 그룹은 4-6학년(B조)의 학생들로 구성되었습니다. 학생들은 샘플 크기를 늘리고 그룹 수를 최소화하기 위해 다시 그룹화되었으며, 표본 특성, 비교된 그룹 수 및 모델 복잡성이 모두 측정변동(77)에영향을 미칩니다. 구성(모델 형식의 동등성), 메트릭(계수 로딩의 동등성), 스칼라(항목 가로채기의 동등성), 엄격한(항목 잔류의 동등성)와 네 가지 중첩 모델을 비교하였다. 결과는 구성, 메트릭, 스칼라 및 그룹 간 엄격한 변종을 보여 주는 표 3에표시됩니다.
| 모델 | χ2 | df | CFI | TLI | RMSEA (90% CI) | SRMR | ΔCFI | ΔRMSEA | ||
| 구성(구조) | 364.145 | 134 | .940 | .918 | .061 [.053 - . 068] | .051 | ||||
| 메트릭(로딩) | 383.400 | 143 | .937 | .920 | .060 [.053 - .067] | .056 | - .003 | -.001 | ||
| 스칼라 (요격) | 383.845 | 152 | .939 | .927 | .057 [.050 - .064] | .056 | .002 | -.003 | ||
| 엄격한(잔류) | 398.514 | 166 | .939 | .933 | .055 [.048 - .062] | .056 | .000 | -.002 | ||
| 메모. CFI = 비교 적합성 지수; TLI = 터커 루이스 인덱스, RMSEA = 근안 의 근평균 사각 오차 | ||||||||||
| CI = 신뢰 구간; SRMR = 표준화된 루트 평균 제곱잔; Δ = 차이. | ||||||||||
| 모든 θ2 값은 p < 0.001에서 중요합니다. | ||||||||||
표 3: BM-PROMA의 측정 변동에 적합합니다.
마지막으로, 수신기 작동 특성(ROC) 분석은 CFA 분석에서 파생된 5가지 요인에 기초하여 BM-PROMA의 진단 정확도를 연구하기 위해 수행되었다. 표준화된 Prueba de Cálculo Numérico (산술 전산 테스트)78은 각 단일 진단 측정(즉, 요인)의 정확도를 테스트하기 위한 금 표준으로 사용되었습니다. ROC 곡선(AUC > .70), 감도(>.70) 및 특이성(> .80) 값이79를탐구하였다. 결과는 2학년(표4)에서3, 5, 6, F2(즉, 해부학적 표현 계수)에서 F3(즉, 구두 표현 계수)를 제외한 모든 등급의 모든 요인에 대해 허용 가능한 AuC를 제시하였다. 감도 및 특이성 값은 감도 .468에서 .846까지, 특이성에 대한 .595에서 .929에 이르기까지 매우 가변적이었습니다. 이러한 결과는 모든 조치가 수학적 역량 의 개발에 기여하지만, 그 유틸리티는 성적에 따라 다르다는 것을 나타냅니다.
| 급 | 요인 | AUC | Sn | SP |
| 2학년 | F1 | .912 | .808 | .857 |
| F2 | .902 | .785 | .929 | |
| F3 | .746 | .823 | .786 | |
| F4 | .906 | .846 | .929 | |
| F5 | .918 | .838 | .929 | |
| 3학년 | F1 | .762 | .734 | .714 |
| F2 | .736 | .645 | .800 | |
| F3 | .608 | .468 | .743 | |
| F4 | .753 | .605 | .771 | |
| F5 | .733 | .556 | .743 | |
| 4학년 | F1 | .719 | .745 | .727 |
| F2 | .694 | .597 | .727 | |
| F3 | .817 | .705 | .818 | |
| F4 | .775 | .691 | .818 | |
| F5 | .782 | .678 | .727 | |
| 5학년 | F1 | .855 | .764 | .809 |
| F2 | .810 | .736 | .745 | |
| F3 | .630 | .527 | .681 | |
| F4 | .835 | .745 | .809 | |
| F5 | .832 | .855 | .787 | |
| 6학년 | F1 | .839 | .686 | .714 |
| F2 | .776 | .648 | .738 | |
| F3 | .524 | .486 | .595 | |
| F4 | .891 | .848 | .905 | |
| F5 | .817 | .752 | .738 |
표 4: 등급당 BM-PROMA 하위 검사의 진단 정확도. 메모. F1 = 아랍어 수치 표현 계수; F2 = 해부학적 표현 계수; F3 = 구두 표현 요인; F4 = 산술 계수; F5 = 인지 인자; 곡선 아래의 AUC = 영역; Sn = 감도; SP = 특이성.
그림 1: 누락된 숫자 작업이 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: 두 자리 숫자 비교 작업을 클릭하여이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3: 숫자 작업 읽기는이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4: 장소 값 작업은이 그림의 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5: 숫자 줄 추정 작업은 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 6: 산술 사실 검색 작업은이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 7: 산술 원리 작업이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 8: 카운트 범위 작업은 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 9: 신속한 자동 화 명명 - 문자 작업 (RAN-L)이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 10: Visuospatial 작업 메모리 작업은이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
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Discussion
MLD를 가진 아이들은 학문적 실패뿐 아니라 또한 정신 정서적 및 건강무질서의위험한 상태에 있고,나중에, 고용 박탈의4,5. 따라서, 이 아이들이 필요로 하는 교육 지원을 제공하기 위하여 MLD를 즉시 진단하는 것이 중요합니다. 그러나, MLD를 진단하는 것은무질서(22),23의근간을 뒷받침하는 다중 도메인 특이적 및 도메인-일반 기술 적자로 인해 복잡하다. BM-PROMA는 MLD를 가진 초등학교 아이들을 진단하기 위하여 다차원 프로토콜을 사용하는 몇몇 전산화공구 의 한개이고, 스페인어를 구사하는 아이들을 위해 표준화되는 첫번째입니다.
본 연구는 BM-PROMA가 유효하고 신뢰할 수 있는 기기임을 입증했습니다. ROC 분석 의 결과는 거의 모든 요인과 성적에 걸쳐 .72에서 .92에 이르기까지 AuC를 보여주는 유망한했다. 이는 우수한 차별79에허용됩니다. 가장 약한 지원은 3학년, 5, 6학년 F3, 4학년 F2에서 발견되었으며, AUC < .70을 산출했습니다. 우리는 금 본위제로 하나의 측정값을 사용했으며 다수 계산 기술에 초점을 맞추고 있다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 매우 제한된 측정값입니다. 금 본위제는 조사80에서기준 측정의 내용을 반영해야 하므로 향후 연구에서 다른 표준화된 상태 평가를 추가하여 분류 정확도가 향상될 수 있다고 생각합니다.
BM-PROMA는 매우 포괄적인 도구이지만, 향후 버전에는 MLD 어린이의 비상징적 비교 작업( 예:81세 어린이의 비상징적 비교 작업 및 합리적 숫자 조작 또는 연산 단어 문제82,83)의 해결과 같은 MLD 어린이에게 손상된 것으로 밝혀진 다른 도메인 별 기술을 포함하는 것이 관련될 것입니다. 또한 억제 제어84와같은 MLD에서 부족한 것처럼 보이는 다른 도메인 일반 기술을 통합하는 것이 필수적일 것입니다.
설명된 한계에도 불구하고 BM-PROMA는 이스칼리아를 가진 아이들을 식별하도록 설계된 몇 안 되는 소프트웨어 중 하나이며, 본 연구는 유효하고 신뢰할 수 있는 기기임을 입증했습니다. 내부 구조는 도구의 다차원 평가 접근 방식을 나타냅니다. 그것은 진단을 위해뿐 아니라 개별화된 교육 계획에 관련있는 아이를 위한 광범위한 인지 프로필을 제공합니다. 또한 멀티미디어 형식은 어린이에게 매우 동기부여가 되며 동시에 평가 절차를 더 쉽게 만듭니다.
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Disclosures
위에 열거된 저자는 현재 연구와 관련된 재정적 이익이나 기타 이해 상충이 없음을 증명합니다.
Acknowledgments
우리는 감사하게 계획 Nacional I + D + i (R + D + i 국가 연구 계획, 스페인 경제 및 경쟁력의 스페인 사역) 프로젝트 심판을 통해 스페인 정부의 지원을 인정: PET2008_0225, 두 번째 저자와 주요 조사자로; 그리고 CONICYT-Chile [FONDECYT 정기 Nº 1191589], 주요 조사자로 첫 번째 저자와 함께. 또한 유니다드 드 시청각 ULL 팀이 비디오 제작에 참여한 것에 대해 감사드립니다.
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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