Bilgisayarlı Testler Yoluyla Çocuklarda Disleksi Değerlendirmesini Geliştirme

Özet

Okumada Genel Alan ve Özel Alan Becerilerinin Değerlendirilmesi için Multimedya Bataryası, bilişsel ve temel okuma becerilerini değerlendirmek için tasarlanmış güvenilir ve geçerli bir multimedya bataryasıdır. Özellikle disleksi olan çocuklar için faydalı olan kapsamlı bir bilişsel ve okuma performansı profilinin oluşturulmasını sağlar.

Özet

Okuma becerilerinin kazanılması, çeşitli alan-genel ve alan-özel yeteneklerin geliştirilmesini gerektiren karmaşık bir süreçtir. Sonuç olarak, birçok çocuğun, özellikle okuma güçlüğü çeken bireylerde gözlemlendiği gibi, her iki alanda birden fazla yeteneği kapsayan zorluklarla karşı karşıya kaldıklarında, sınıf düzeyinde yeterliliği korumakla boğuşması şaşırtıcı değildir. Çarpıcı bir şekilde, okuma güçlüğünün okul çağındaki çocukları etkileyen en yaygın nörogelişimsel bozukluklar arasında olmasına rağmen, mevcut tanı araçlarının çoğu, disleksi ile bağlantılı bilişsel becerilerin tam spektrumunu değerlendirmek için kapsamlı bir çerçeveden yoksundur. Özellikle, şu anda İspanyolca konuşan çocuklar için bu özelliklere sahip sınırlı araçlar bulunmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Sicole-R multimedya pilini kullanarak okuma güçlüğü çeken İspanyolca konuşan çocukların teşhisi için protokolü tanımlamaktı. İlköğretim sınıfları için bu araç, bilimsel literatürün öngördüğü şekilde disleksi ile ilişkili bilişsel becerilerin değerlendirilmesine odaklanır. Spesifik olarak, çalışmaların disleksi ile bağlantılı olduğunu gösterdiği bir dizi bilişsel yeteneği değerlendirmeye odaklanır. Bu odaklanma, disleksi olan bireylerin tipik olarak bu dijital araç tarafından değerlendirilen bilişsel alanların birçoğunda eksiklikler sergilediği gözlemine dayanmaktadır. Pilin sağlam iç tutarlılığı ve çok boyutlu iç yapısı gösterildi. Bu multimedya pilinin, ilköğretimde okuma güçlüğü çeken çocukları teşhis etmek için uygun bir araç olduğu kanıtlanmıştır ve yalnızca teşhis amaçlı değil, aynı zamanda kişiselleştirilmiş öğretim planlarını uyarlamak için de değerli olan kapsamlı bir bilişsel profil sunar.

Giriş

Disleksi, doğru ve/veya akıcı kelime tanımada zorluklar ve zayıf heceleme ve kod çözme yetenekleri ile karakterize nörogelişimsel bir bozukluktur ve geleneksel öğretime, yeterli zekaya ve sosyokültürel fırsatlara rağmen verimli okuma becerilerini edinmede beklenmedik ve kalıcı zorluklarla karakterizedir¹. Bu nörobiyolojik bozukluk genellikle, öncelikle fonolojik eksiklikler nedeniyle okuma, heceleme ve yazmada zorluklar olarak kendini gösterir ^2,3. "Disleksinin erken teşhisinin önemi, zamanında müdahale ve desteğe izin verdiği için göz ardı edilemez ^4,5. Bir öğrenci, müdahaleye yanıt modelinde Tier-3'ün ötesine geçemediğinde, bilimsel literatürde vurgulandığı gibi, disleksi ile ilişkili hem alana genel hem de alana özgü yeteneklerin daha kapsamlı bir değerlendirmesini yapmak zorunlu hale gelir. Burada sunulan tekniğin gelişimi, uygun müdahalelerin ve desteğin sağlandığından emin olmak için kapsamlı değerlendirmeler yapılması gerekliliğine dayanmaktadır. Ayrıca, önceki çalışmalar, etkili tarama süreçlerini kolaylaştırmada web uygulamaları ve bilgisayar oyunları gibi teknoloji tabanlı tarama araçlarının faydasının altını çizmektedir ^6,7. Bu çalışmalar toplu olarak disleksinin çok yönlü doğasını vurgulayarak, disleksi olan bireylerin çeşitli bilişsel profillerini ele almak için kapsamlı değerlendirme ve müdahale stratejilerine duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Okul çağındaki çocuklar arasında disleksinin yaygınlığına rağmen, mevcut tanı araçlarının çoğu hem alana genel hem de alana özgü becerileri kapsamlı bir şekilde değerlendiren bir çerçeveden yoksundur. Ayrıca, özellikle İspanyolca konuşan popülasyonlar için minimum bilgisayarlı seçenekler vardır. Bu multimedya bataryası, disleksi ile bağlantılı bilişsel becerilerin ayrıntılı bir değerlendirmesini kolaylaştırmak için teknolojiden yararlanarak bu boşlukları giderir.

Dislekside kuramsal bakış açıları ve bilişsel eksiklikler
Fonolojik, hızlı işitsel işleme, görsel, magnoselüler ve serebellar teoriler dahil olmak üzere çeşitli teorik modeller, disleksinin nedenlerini açıklamayı ve müdahaleleri bilgilendirmeyi amaçlar (bir inceleme için bakınız)⁸. Fonolojik teori, disleksiyi dil seslerini işlemedeki zorluklara⁹ bağlarken, hızlı işitsel işleme teorisi disleksiyi hızla değişen sesleri algılamadaki eksikliklere^{bağlar 10}. Görsel teori, okuma güçlüklerinin görsel yönlerini vurgular ve magnoselüler teori, görsel ve işitsel işleme yollarındaki bozukluklara işaret eder¹¹. Serebellar teori, disleksinin motor kontrolü ve bilişsel işlevleri etkileyen serebellar bozukluklardan kaynaklandığını öne sürmektedir¹². Nicolson ve Fawcett'in Gecikmeli Sinirsel Bağlılık (DNC) çerçevesi, daha yavaş beceri edinimi ve gecikmiş sinir ağı gelişiminin disleksinin merkezinde olduğunu öne sürmektedir. Çoklu eksiklik modeli gibi son modeller, disleksinin genetik, bilişsel ve çevresel faktörlerden etkilenen karmaşık bir bozukluk olduğunu öne sürmektedir 13,14,15. Örneğin, Ring ve Black¹⁴, hem fonolojik hem de bilişsel işlem eksikliklerinin disleksinin heterojenliğine katkıda bulunduğunu gösteren çoklu açık modelini desteklemektedir. Soriano-Ferrer ve ^ark.15, gelişimsel disleksi (DD) olan İspanyolca konuşan çocuklarla bir çalışma yaptı ve adlandırma hızı, sözel çalışma belleği ve fonolojik farkındalıkta (PA) önemli bozukluklar buldu. Benzer şekilde, Zygouris ve ^ark.16 ve Rauschenberger ve ^ark.6, bu eksiklikleri belirlemede bilişsel tarama araçlarının önemini vurgulamaktadır ve disleksik bireyler sürekli olarak tipik olarak başarılı akranlarından daha düşük puan almaktadır.

Disleksi taramasında teknolojik yaklaşımların incelenmesi: Araştırma çalışmalarından içgörüler
Disleksi taraması ile ilgili araştırmalar üç ana yaklaşımla gelişmiştir: erken tespit stratejileri, çeşitli değerlendirmeleri birleştiren çok yönlü tarama yöntemleri ve gelişmiş verimlilik için teknolojiyi entegre etme¹⁷. Politi-Georgousi'nin yakın zamanda yaptığı¹⁸ sistematik inceleme, disleksik öğrencilerde okuma becerilerini geliştirmek için teknoloji entegrasyonuyla uyumlu olarak, tarama süreçlerinden ziyade disleksi semptomlarına müdahale etmek için daha fazla uygulamaya doğru bir kaymayı vurgulamaktadır. Fawcett ve Nicolson'ın hız, fonolojik beceriler, motor beceriler, serebellar fonksiyon ve bilgiyi değerlendiren Disleksi Erken Tarama Testi (DEST) gibi çeşitli araçlar mevcuttur¹⁹. "²⁰ yaşındaki Yunan çocuklarında okuma ve bilişsel becerileri değerlendiren bir web uygulaması ve disleksinin erken teşhisi için oyun ve makine öğrenimini kullanan Hautala ve ^ark.21 ve Rauschenberg ve ^ark.6 tarafından hazırlanan araçlar da dahil olmak üzere bilgisayar tabanlı araçlar gelişmiştir. Ahmad ve ark. oyun oynamayı sinir ağlarıyla entegre ederek algılamada %95 doğruluk elde etti²². Farklı imlalar üzerinde yapılan çalışmalar, disleksi tanımlamasında fonolojik farkındalığın ve hızlı otomatik adlandırmanın önemini vurgulamaktadır^23,24.

İspanyolca konuşan çocuklar arasında Disleksi ile ilgili içgörüler
İspanyolca konuşan çocuklarda disleksi çalışması, Sicole-R teknolojisinin kullanılmasıyla önemli ölçüde ilerlemiştir. Jiménez ve ark. yaş grupları arasında disleksiyi değerlendirmede, özellikle de erken ilköğretim yıllarında fonolojik ve sözdizimsel işlemeye dayalı olarak disleksik ve tipik olarak okuyuculara ulaşma arasında ayrım yapmada^{etkinliğini göstermiştir 25}. Guzmán ve ark. fonolojik zorlukları olan disleksik çocuklarda adlandırma hızı eksikliklerini araştırdı ve disleksi ile harf-RAN ve sayı-RAN²⁶ gibi görevlerle ölçülen adlandırma hızı arasındaki etkileşimleri vurguladı. Jiménez ve ark. tarafından yapılan daha ileri çalışmalar, farklı hece yapılarındaki fonolojik farkındalık eksikliklerini^{araştırırken 27}, Ortiz ve ark. disleksili İspanyol çocuklar arasındaki konuşma algısı eksikliklerini araştırdı ve fonetik kontrast veya dilsel birimden bağımsız olarak konuşma algısı gelişimindeki bozuklukları ortaya çıkardı^28,29. Jiménez ve ark. disleksi^30'un çift açık hipotezini araştırdı, ardından disleksi prevalansındaki bilişsel süreçlerin ve cinsiyetle ilgili eşitsizliklerin analizi^{yapıldı 31,32}. Rodrigo ve ark. İspanyol disleksik çocuklar^{arasında sözcüksel erişimi araştırdı 33} ve Jiménez ve ark. sözdizimsel işleme eksikliklerini^{inceledi 34}. Son olarak, Jiménez ve ark. disleksik alt tiplerde fonolojik ve ortografik süreçleri inceledi ve ortografik rota verimliliğindeki farklılıkları vurguladı³⁵. Bu çalışmalar, İspanyolca konuşan popülasyonlarda disleksinin bilişsel ve dilsel zorlukları hakkındaki anlayışımızı toplu olarak geliştirmektedir.

Yürütülen çalışmalar, katılımcı çocukların yaşı ve geçmişi açısından birçok ortak özelliği paylaşmaktadır. Bu çalışmalara dahil edilen çocukların yaşları 7 ile 14 arasında değişmektedir. Çoğu çalışma, 14 yaşına kadar olan çocukları içerenler dışında, 7 ila 12 yaş arasındaki ilkokul çocuklarına odaklanmış ve erken okul yıllarından ergenlik öncesi döneme kadar uzanan bir örneklem sağlamıştır^31,32. Katılan çocuklar öncelikle İspanya'daki Kanarya Adaları'ndandı. Ek olarak, bazı çalışmalar İspanya ve Guatemala'nın diğer bölgelerinden örnekler içeriyordu^31,32. Katılımcılar, geçmişleri kentsel ve banliyö alanlarını içeren hem devlet okullarından hem de özel okullardan işe alındı. Bu çalışmalarda temsil edilen sosyoekonomik düzeyler düşük-orta sınıftan işçi ve orta sınıfa kadar değişmektedir.

Birlikte, bu araştırmalar disleksinin karmaşıklıkları hakkındaki anlayışımızı önemli ölçüde ilerleterek disleksi araştırması alanına katkıda bulunur. İspanya, Guatemala, Şili ve Meksika dahil olmak üzere birden fazla İbero-Amerikan ülkesinde kullanılmak üzere uyarlanan araç, bu çalışma için İspanyolca konuşulan çeşitli bir örnekte tanısal doğruluk ve kesinliğin değerlendirilmesini kolaylaştırır.

Bu çalışma, özel bir multimedya bataryası kullanarak okuma güçlüğü çeken İspanyolca konuşan çocukları teşhis etmek için bir protokol tanımlamayı amaçladı. Birincil amaç, disleksi ile ilişkili hem alana özgü hem de alana özgü becerileri değerlendiren kapsamlı bir değerlendirme aracı sağlamaktır.

Deney düzeneğine genel bakış
SICOLE-R, Java 2 Platform Standard Edition'da (J2SE) programlanmıştır. Veritabanı olarak HSQL veritabanı motoru kullanılır. Yazılım, değerlendirilecek 6 ana modül içerir: 1) seslendirme, yerleştirme ve ifade etme şekli görevlerini içeren algısal işleme; 2) fonem izolasyonu, fonem silme, fonem segmentasyonu ve fonem karıştırma görevlerini içeren fonolojik işleme; 3) Sayılarda, harflerde, renklerde ve resimlerde hız adlandırma görevlerini içeren adlandırma hızı; 4) sözlük ve soneklerin morfolojik anlama ve eş sesli anlama görevlerini içeren ortografik işleme; 5) cinsiyet, sayı, işlev sözcükleri ve dilbilgisi yapısı görevleri dahil olmak üzere sözdizimsel işleme; ve 6) bilgilendirici ve anlatı metni aracılığıyla okuduğunu anlama görevlerini etkileyen anlamsal işleme. Her görev için talimatlar, bir veya iki deneme (göreve bağlı olarak) ve bir gösteri ile birlikte, test aşamasının başlatılmasından önce bir pedagojik ajan tarafından teslim edilir. Her görev için uygulama protokolü burada gösterilmiştir.

Multimedya pilini çalışma örneğine uygulamadan önce, kelime dağarcığı, resimler ve diğer ilgili içeriklerde ayarlamalar da dahil olmak üzere her ülke (yani Meksika, Guatemala, Ekvador ve Şili) için İspanyolca dil modalitesine uyarlamalar yapıldı. Yönetim koşulları tüm Latin Amerika ülkelerinde aynıydı. Yönetim ortamının okul içinde sessiz olması ve gürültüden, dikkat dağıtıcı unsurlardan ve kesintilerden arındırılmış olması gerekiyordu. Multimedya pil uygulamasının süresi, öğrencinin yeteneğine ve yaşına bağlı olarak her biri 30 dakikalık 3-4 seans arasında değişmektedir. Çoğu elektronik tablo ve istatistiksel veri işleme sistemiyle veritabanı uyumluluğu nedeniyle, değerlendirici her çocuğun ve her görevin sonuçlarını analiz edebilir. Veri toplama ile ilgili olarak, iki farklı görev türü kullanılmıştır: 1) sınav görevlisinin öğrencilerin sözlü performansını kaydettiği, harici bir fare kullanarak başarıları ve hataları not ettiği görevler ve 2) öğrencilerin üzerlerine tıklayarak seçenekleri bağımsız olarak seçmelerini gerektiren görevler.

Protokol

Bu protokol, Universidad de La Laguna'daki (ULL) Comité de Ética de la Investigación y Bienestar Animal (Araştırma Etiği ve Hayvan Refahı Komitesi, CEIBA) tarafından sağlanan yönergelere uygun olarak yürütülmüştür. Veriler, her ülkenin müfredatına göre farklı zamanlarda toplandı ve yalnızca eğitim yönetimleri, okulları ve ebeveynleri tarafından izin verilen öğrencilerden bilgi toplandı. Bu çalışmada kullanılan test bataryası fikri mülkiyet olarak tescil edilmiştir ve ULL ile yapılan bir devir sözleşmesi yoluyla erişilebilir. Test pilinin nasıl edinileceği hakkında daha fazla bilgi için, ilgili taraflar ULL'deki Bilgi Aktarımı Ofisi (OTRI) ile iletişime geçebilir.

1. SICOLE-R kurulumu ve hazırlanması

1. Bu aracı uygulamak için aşağıdaki dahil etme kriterini kullanın: ikinci sınıftan altıncı sınıfa kadar olan öğrenciler. Aşağıdaki dışlama kriterini kullanın: diğer faktörlerin yanı sıra duyusal bozukluk veya edinilmiş nörolojik problemler nedeniyle desteğe ve hedefe yönelik eğitimsel ilgiye ihtiyaç duyanlara atıfta bulunarak özel eğitim ihtiyaçları olan öğrencileri dahil etmeyin.
   NOT: Değerlendirme, öğrencilerle birlikte bilgisayar erişimi olan ve iyi aydınlatılan sessiz bir alanda bireysel olarak yapılır. Görev talimatlarının alınmasını kolaylaştırmak ve öğrenci performansını artırmak için uyarlanmış bir mikrofona sahip kulaklıklar gerekli olacaktır.
2. Yazılımı bir bilgisayara yüklemek için dosyayı yönetici olarak çalıştırın ve aracı açmak için simgeye tıklayın. Uygulamayı açtıktan sonra, çeşitli operasyonel seçenekleri gösteren bir başlangıç arayüzü belirir.
3. Değerlendirmeye başlamadan önce görevleri yerine getirecek öğrencilerin bilgilerini doldurun. Verileri girildikten sonra, bunları bir öğrenci listesine kaydedin ve bilgileri daha sonra değiştirilebilir.
4. Her yeni öğrenci eklendiğinde, görevlere başlamadan önce bir test ekranı görünecektir. Bu ekranda, öğrenciden ekranda görünecek olan önyüklemeye dokunmasını isteyin.
   NOT: Bu mini oyunun amacı, öğrencilerin motor kontrolünü değerlendirmek için bir temel oluşturmaktır. Yazılım, klavyedeki tuşlara basarak yanıtları kaydettiği için motor hızındaki bireysel farklılıkların izlenmesine olanak tanır. Bu mini oyun yalnızca bir kez görünür.
5. Değerlendirmeye başlamadan önce, sınav görevlisinden aşağıdaki talimatları vermesini isteyin: Şimdi, farklı kapıları olan sanal bir sirk ortamına gireceksiniz. Her kapı, katılacağınız eğlenceli aktivitelere çıkar. Bir palyaço size bu kapılardan geçecek ve her aktivitede ne yapmanız gerektiğini açıklayacaktır. Lütfen sınav görevlisinin yanına oturun ve talimatları dikkatlice dinleyin. Her görevde elinizden gelenin en iyisini yaptığınızdan emin olun. Bu aktiviteleri keşfetmenin ve tamamlamanın tadını çıkarın!
6. Değerlendirme için planlanan öğrenciyi seçerek ve Başlat bölümüne tıklayarak görevlere başlayın. Ana menü, her biri değerlendirilecek modüllerden birine karşılık gelen 5 renkli kapı içerir.
7. Her görev bir giriş talimatı ile başlar, öğrencilerden buna dikkat etmelerini isteyin. Öğrencilere oyunun doğası hakkında bilgi verilir ve pedagojik bir ajan tarafından kolaylaştırılarak nasıl oynanacağı konusunda talimat verilir. Temsilcinin her görev için sözlü talimatlar verdiğinden, prosedürü bir model aracılığıyla örneklediğinden ve öğrencilerin taklit etmesi için örnekler sunduğundan emin olun.
8. Örneklerin tamamlanmasının ardından, pedagojik ajanın ilgili geri bildirimi sağladığından emin olun, bu da öğrencilerin örneğin yanlış yürütülmesi durumunda yeniden yapmalarına izin verir ve değerlendirme başlar.
   NOT: Pedagojik ajan, öğrenciye görevler boyunca rehberlik etmek için tasarlanmış sanal bir karakterdir. Bu rol, temsilcinin açık ve anlaşılır bir konuşmaya sahip olmasını ve öğrenci yanıtlarına dayalı olarak öğretim rehberliği, görev modelleme ve geri bildirim sağlama becerisini gerektirir. Pedagojik ajan, görevler sırasında öğrencinin girdilerine göre tutarlı ve doğru bir şekilde yanıt verecek şekilde programlanmalıdır.

2. SICOLE-R görevleri

1. Sarı Kapı: Konuşma algısı görevi kullanan algısal işleme modülü
   1. Programı bilgisayarda açın. Program arayüzündeki sarı kapıya gidin. Görevi başlatmak için Mevcut Alt Görevlerden Birine tıklayın: (1) seslendirme, (2) ifade şekli ve (3) yerleştirme.
   2. Pedagojik ajanın öğrenciye öğretim rehberliği ve görev modellemesi sağlamasına izin verin. Ajan şöyle demelidir: Şimdi hece çiftlerini duyacağız. Heceler aynıysa, mavi düğmeye basın; Farklılarsa, kırmızı düğmeye basın. Nasıl yaptığımı izle. Şimdi bu örneklerle sıra sizde.
   3. Öğrenciye iki öğe örneği sunun:/ba/-/pa/;/ja/-/ka/. Öğrencilere, çiftler aynıysa mavi daireyi ve farklıysa kırmızı düğmeyi seçmelerini tekrar söyleyin.
   4. Görev tamamlandıktan sonra, pedagojik ajanın öğrencinin örneklerdeki cevaplarına dayanarak geri bildirim sağladığından emin olun. Örnekler tamamlandıktan sonra, temsilcinin öğrenciye görevi başlatması için talimat vermesine izin verin.
   5. Daire seçme prosedürü (mavi veya kırmızı) görev boyunca tutarlı kalacak, isabetleri ve ıskalamaları kaydedecektir. Öğrencinin hece çiftini tekrar duyması gerekiyorsa, bir kez daha oynatmak için Hoparlör Simgesine tıklayın. Öğe başına yalnızca bir ek oynatmaya izin verildiğini unutmayın.
2. Pembe Kapı: Fonolojik farkındalık modülü
   1. Fonem segmentasyon görevi
      1. Programı bilgisayarda açın. Program arayüzündeki pembe kapıya gidin. Görevi seçmek için Fonem Segmentasyonu'nu seçin.
      2. Pedagojik ajanın öğrenciye öğretim rehberliği sağlamasına izin verin. Temsilci şunu söylemelidir: Şimdi fonem segmentasyonuna odaklanacağız. Gösterdiğim gibi izleyin. Ardından, iki örnek öğe göreceksiniz.
      3. Öğrenciye iki örnek öğe sunun. Öğrenciden her kelime için cevaplarını yüksek sesle ifade etmesini isteyin.
      4. Doğru yanıtlar için mavi düğmeye ve yanlış yanıtlar için kırmızı düğmeye tıklamak için harici fareyi kullanın. Pedagojik ajanın, öğrencinin örneklere verdiği yanıtlara dayalı olarak geri bildirim sunduğundan emin olun.
      5. Örneklerden sonra, pedagojik ajanın öğrenciye göreve başlaması talimatını verdiğinden emin olun.
   2. Fonem karıştırma görevi
      1. Bilgisayara programı girin. Program arayüzündeki pembe kapıya gidin. Görevi seçmek için Fonem Karıştırma'yı seçin.
      2. Pedagojik ajanın öğrenciye öğretim rehberliği sağlamasına izin verin. Ajan diyor ki: Şimdi fonem sentezine odaklanacağız. Gösterdiğim gibi izleyin. Ardından, iki örnek öğe göreceksiniz.
      3. Öğrenciye iki örnek öğe sunun. Öğrenciden her kelime için cevaplarını yüksek sesle ifade etmesini isteyin.
      4. Doğru yanıtlar için mavi düğmeye ve yanlış yanıtlar için kırmızı düğmeye tıklamak için harici fareyi kullanın. Pedagojik ajanın, öğrencinin örneklere verdiği yanıtlara dayalı olarak geri bildirim sağladığından emin olun.
      5. Örneklerden sonra, pedagojik ajanın öğrenciyi görevi başlatması için yönlendirmesine izin verin. Prosedür, hem doğru hem de yanlış yanıtları kaydederek görev yürütme boyunca tutarlı kalır.
      6. Öğrencinin bir kelimeyi tekrar dinlemesi gerekiyorsa, tekrar oynatmak için Papağan Simgesine tıklayın. Öğe başına yalnızca bir tekrara izin verildiğini unutmayın.
   3. Fonem izolasyon görevi
      1. Programı bilgisayarda açın. Program arayüzündeki pembe kapıya gidin. Görevi seçmek için Fonem İzolasyonu'na tıklayın.
      2. Pedagojik ajanın öğrenciye öğretim rehberliği ve görev modellemesi sağlamasına izin verin. Ajan şunu söylemelidir: Şimdi fonemleri izole etmeye odaklanacağız. Gösterdiğim gibi izleyin. Ardından, iki örnek öğe göreceksiniz. Göreviniz, adı hedef kelime ile aynı sesle başlayan resimlere tıklamaktır.
      3. Öğrenciye iki örnek öğe sunun. Öğrencinin hedef kelime ile aynı sesle başlayan görsellere tıklayıp tıklamadığını gözlemleyin.
      4. Pedagojik ajanın, öğrencinin örneklere verdiği yanıtlara dayalı olarak geri bildirim sunduğundan emin olun. Örneklerden sonra, temsilcinin öğrenciye göreve başlaması için rehberlik ettiğinden emin olun.
      5. Prosedür, görev boyunca aynı kalır ve hem isabetleri hem de ıskalamaları belgeler. Öğrenci bir kelime için ek dinlemeye ihtiyaç duyarsa, tekrar oynatmak için hoparlör Simgesine tıklayın. Öğe başına yalnızca bir tekrara izin verildiğini unutmayın.
   4. Fonem silme görevi
      1. Programı bilgisayarda açın. Program arayüzündeki pembe kapıya gidin. Görevi seçmek için Fonem Silme'yi seçin.
      2. Pedagojik ajanın öğretim rehberliği sağlamasına ve görevi öğrenciye göstermesine izin verin. Temsilci şunu söylemelidir: Şimdi fonem silmeye odaklanacağız. Gösterdiğim gibi izleyin. Ardından, iki örnek öğe göreceksiniz.
      3. Öğrenciye iki örnek öğe sunun. Öğrenciden her kelime için cevabını yüksek sesle söylemesini isteyin.
      4. Doğru cevaplar için mavi butona ve yanlış cevaplar için kırmızı butona harici fare ile tıklayın. Pedagojik ajanın, öğrencinin örneklere verdiği yanıtlara dayalı olarak geri bildirim sağladığından emin olun.
      5. Örneklerden sonra, pedagojik ajanın öğrenciye görevi başlatması talimatını verdiğinden emin olun. Prosedür, hem doğru hem de yanlış yanıtları kaydederek görev yürütme boyunca tutarlı kalır.
      6. Öğrencinin bir kelimeyi tekrar dinlemesi gerekiyorsa, tekrar oynatmak için hoparlör Simgesine tıklayın. Öğe başına yalnızca bir tekrara izin verildiğini unutmayın.
3. Turuncu Kapı: Hız ve ortografik modüllerin adlandırılması
   1. Hızlı otomatik adlandırma (RAN) görevi
      1. Bilgisayardaki programa erişin. Program arayüzündeki turuncu kapıya ilerleyin. Görevi seçmek için Adlandırma Hızı'nı seçin.
      2. Pedagojik ajanın talimat rehberliği sağlamasına ve görevi göstermesine izin verin. Adlandırma hızı modülünün harf RAN alt görevinin bir örneğini sunun.
      3. Öğrencilerden cevaplarını yüksek sesle ifade etmelerini isteyin. Örnekteki yanıt doğruysa, ekrandaki mavi düğmeyi seçin. Yanlışsa, kırmızı düğmeye tıklayın.
      4. Pedagojik temsilcinin öğrencinin yanıtlarına göre geri bildirim sağladığından emin olun. Örnekten sonra, pedagojik ajanın görevi başlattığından emin olun.
      5. Zamanlamayı başlatmak için farenin sol düğmesine tıklayarak görevi başlatın. Görev sırasında, alt göreve bağlı olarak ekranda bir öğe matrisi görünecektir.
      6. Öğrenciden yüksek sesle isim vermesini ve sırayla matrisin elemanlarını söylemesini isteyin. Aynı zamanda, öğrenci tarafından yapılan hataları belgeleyin.
      7. Her hata için, hata sayısını kaydetmek için harici farenin sağ düğmesini kullanın. Öğrenci öğeleri adlandırmayı bitirdiğinde, zamanlamayı sonlandırmak ve o alt görevin görevini tamamlamak için sol düğmeye tekrar basın. İlk alt görevin (RAN harfi) tamamlanmasının ardından, aynı prosedürü izleyerek bir sonraki alt görev (RAN numarası) otomatik olarak görünür. Bu işlem kalan alt görevler (renk, RAN ve nesne RAN) için devam eder.
   2. Sözlük ve Sonekler görevi
      1. Bilgisayardaki programa erişin. Platform arayüzündeki turuncu kapıya gidin ve görevi seçmek için Sözlükler ve Sonekler'e tıklayın.
      2. Pedagojik ajanın, öğrencinin hedef kelimeye karşılık gelen bir görüntüyü seçmek için harici bir fare kullandığı örnek bir öğe de dahil olmak üzere, öğrenciye öğretim rehberliği ve görev modellemesi sunmasını sağlayın.
      3. Pedagojik ajanın, öğrencinin örneğe verdiği yanıta dayalı olarak geri bildirim sağladığından ve ardından öğrenciye göreve başlaması talimatını verdiğinden emin olun.
      4. Görevin yürütülmesi boyunca prosedürel tutarlılığı koruyun, öğrenciden sunulan her öğe için hedef kelimeye karşılık gelen bir resim seçmesini ve hem doğru isabetleri hem de kaçırılan yanıtları kaydetmesini isteyin.
   3. Sesteş sesli anlama görevi
      1. Bilgisayardaki programa erişin. Platform arayüzündeki turuncu kapıya gidin. Görevi seçmek için Homophone Comprehension'a tıklayın.
      2. Pedagojik ajanın öğrenciye öğretim rehberliği ve görev modellemesi sunmasını sağlayın. Öğrenciden hedef kelimeye karşılık gelen bir resmi seçmek için harici bir fare kullanmasını isteyen örnek bir öğe sunun.
      3. Pedagojik ajanın, öğrencinin örneğe verdiği yanıta dayalı olarak geri bildirim sağladığından emin olun ve öğrenciye örnek sunumu takip ederek göreve başlamasını söyleyin.
      4. Görevin yürütülmesi boyunca prosedürel adımlarda tutarlılığı koruyun. Öğrenciden, sunulan her öğe için hedef kelimeye karşılık gelen bir resim seçmesini isteyin.
      5. Görev yürütme sırasında hem doğru isabetleri hem de cevapsız yanıtları kaydedin.
4. Yeşil Kapı: Sözdizimsel işleme modülü
   1. Cinsiyet görevi
      1. Programı bilgisayarda açın. Program arayüzündeki yeşil kapıya gidin. Görevi seçmek için Cinsiyet'e tıklayın.
      2. Pedagojik ajanın öğrenciye talimatlar ve görev modellemesi sağlamasına izin verin. Öğrencinin tamamlaması için, harici bir fare kullanarak cinsiyet anlaşmalarına göre her cümledeki karşılık gelen kelimelere tıklamalarını gerektiren iki örnek sunun.
      3. Pedagojik ajanın, öğrencinin örneklere verdiği yanıta dayalı olarak geri bildirim sağladığından emin olun. Örnek sunumun ardından, pedagojik ajanın öğrenciye göreve başlaması için rehberlik ettiğinden emin olun.
      4. Görev yürütme boyunca, prosedürde tutarlılığı koruyun. Öğrenciden, cinsiyet anlaşmasına göre her cümledeki karşılık gelen kelimelere tıklamasını isteyin.
      5. Görev yürütme sırasında hem doğru hem de yanlış yanıtları toplayın.
         NOT: İspanyolca'dan farklı olarak, İngilizce dilbilgisinde cinsiyet ayrımı yapmaz.
   2. Numara görevi
      1. Programı bilgisayarda açın. Program arayüzündeki yeşil kapıya gidin. Görevi seçmek için Sayı'ya tıklayın.
      2. Pedagojik ajanın öğrenciye talimatlar ve görev modellemesi sağlamasına izin verin. Öğrencinin tamamlaması için, harici bir fare kullanarak sayı anlaşmalarına göre her cümledeki karşılık gelen kelimelere tıklamalarını gerektiren iki örnek sunun.
      3. Pedagojik ajanın, öğrencinin örneklere verdiği yanıta dayalı olarak geri bildirim sağladığından emin olun. Örnek sunumun ardından, pedagojik ajanın öğrenciye göreve başlaması için rehberlik ettiğinden emin olun.
      4. Görev yürütme boyunca, prosedürde tutarlılığı koruyun. Öğrenciden, sayı anlaşmasına göre her cümledeki karşılık gelen kelimelere tıklamasını isteyin.
      5. Görev yürütme sırasında hem isabetleri hem de ıskalamaları toplayın.
         NOT: İspanyolca'dan farklı olarak İngilizce, dilbilgisinde sayıları ayırt etmez.
   3. İşlevsel kelimeler görevi
      1. Programı bilgisayarda açın. Program arayüzündeki yeşil kapıya gidin. Görevi seçmek için İşlevsel Kelimeler'e tıklayın.
      2. Pedagojik ajanın öğrenciye talimatlar ve görev modellemesi sağlamasına izin verin. Öğrencinin tamamlaması için, harici bir fare kullanarak cümlenin bağlamına göre her cümledeki karşılık gelen işlev sözcüklerine tıklamalarını gerektiren iki örnek sunun.
      3. Pedagojik ajanın, öğrencinin örneklere verdiği yanıta dayalı olarak geri bildirim sağladığından emin olun. Örnek sunumun ardından, pedagojik ajanın öğrenciye göreve başlaması için rehberlik ettiğinden emin olun.
      4. Görev yürütme boyunca, prosedürde tutarlılığı koruyun. Öğrenciden, cümlenin bağlamına göre her cümledeki ilgili işlev sözcüklerine tıklamasını isteyin.
      5. Görev yürütme sırasında hem doğru hem de yanlış yanıtları toplayın.
   4. Dilbilgisel yapı görevi
      1. Programı bilgisayarda açın. Program arayüzündeki yeşil kapıya gidin. Görevi seçmek için Dilbilgisi Yapısı'nı seçin.
      2. Pedagojik ajanın öğrenciye talimatlar ve görev gösterileri sağlamasına izin verin. Öğrencinin tamamlaması için, harici bir fare kullanarak her resim için uygun cümleyi tıklamalarını gerektiren iki örnek sunun.
      3. Pedagojik ajanın, öğrencinin örneklere verdiği yanıta dayalı olarak geri bildirim sağladığından emin olun. Örnek sunumun ardından, pedagojik ajanın öğrenciye göreve başlaması için rehberlik ettiğinden emin olun.
      4. Görev yürütme boyunca, prosedürde tutarlılığı koruyun. Öğrenciden harici bir fare kullanarak her resim için uygun cümleyi tıklamasını isteyin.
      5. Görev yürütme sırasında hem doğru hem de yanlış yanıtları yakalayın.
5. Mavi Kapı: Okuduğunu anlama görevini kullanan anlamsal işleme modülü
   1. Programı bilgisayarda açın. Program arayüzündeki mavi kapıya ilerleyin. Bilgilendirici metin için Meyveler'i veya anlatı metni için Tino'nun Kaçışı'nı seçin.
   2. Pedagojik ajanın öğrenciye görev talimatları vermesine izin verin. Metin türü seçildikten sonra, metni ekranda görüntüleyin.
   3. Öğrenci metni okumalı ve en alakalı bilgileri ezberlemelidir. Okumayı bitirdikten sonra, öğrenciden okumanın tamamlandığını belirtmek için harici fareyi kullanarak ekrandaki oka tıklamasını ve bir sonraki bölüme geçmesini isteyin.
   4. Pedagojik ajanın öğrenciye soruları okuması ve harici fareyi kullanarak doğru cevabı seçmesi talimatını vermesine izin verin. Öğrenci soruları okur ve buna göre doğru cevabı seçer.

3. Veri analizi

1. İspanyolca konuşan bir popülasyonda multimedya pilinin yapı geçerliliğini ve tanısal doğruluğunu değerlendirmek için doğrulayıcı faktör analizi (CFA) ve alıcı çalışma karakteristiği (ROC) eğrisi analizini kullanın.
2. Multimedya pilinin temel faktör yapısını doğrulamak için CFA gerçekleştirin. Bu analiz, verilerin teorik beklentilere dayalı olarak önceden tanımlanmış bir yapıya uyduğu hipotezini test etmeye izin verir.
3. Karşılaştırmalı uyum indeksi (CFI), Tucker-Lewis indeksi (TLI), yaklaşımın ortalama karekök hatası (RMSEA) ve standartlaştırılmış kök ortalama kare kalıntı (SRMR) dahil olmak üzere çeşitli uyum indeksleri kullanarak model uyumunu değerlendirin. İyi bir model uyumu, 0,90'dan büyük CFI ve TLI değerleri, 0,08'den düşük RMSEA değerleri ve 0,08'den düşük SRMR değerleri ile gösterilir.
4. Multimedya pilinin tanılama doğruluğunu belirlemek için ROC eğrisi analizi yapın. Bu yöntem, testin okuma güçlüğü olan ve olmayan bireyleri doğru bir şekilde sınıflandırma yeteneğini değerlendirmeye izin verir. ROC eğrisinin (AUC) altındaki alan, testin genel doğruluğunun bir ölçüsünü sağlar. 0.5'lik bir AUC, teşhis yeteneği olmadığını gösterirken, 1.0'lık bir AUC, mükemmel teşhis yeteneğini gösterir.
5. Çeşitli eşik seviyelerinde hassasiyeti ve özgüllüğü analiz ederek pil için en uygun kesme noktalarını belirleyin.
6. Hem CFA hem de ROC eğrisi analizini kullanarak, multimedya pilinin kapsamlı bir değerlendirmesini gerçekleştirin ve İspanyolca konuşan bir popülasyonda yapı geçerliliğini ve tanısal doğruluğunu onaylayın.

Sonuçlar

Örnek çalışma
Örneklem, İspanya (N = 325), Meksika (N = 169), Guatemala (N = 227) ve Şili'den (N = 160) 881 katılımcıyı içeriyordu ve bunların tümü anadili İspanyolca idi. Örneklem iki gruba ayrıldı: okuma güçlüğü (RD) grubunda 451 ve normal başarılı okuyucular (NAR) grubunda 430. Özel eğitim ihtiyaçları olan çocuklar - duyusal bozukluklar, nörolojik sorunlar veya diğer durumlar nedeniyle desteğe ve özel eğitimsel ilgiye ihtiyaç duyanlar - dışlandı çünkü bu faktörler tipik olarak öğrenme güçlüğü veya ciddi davranış bozuklukları için dışlayıcı kriterler olarak kullanılıyor. RD grubundaki katılımcılar, 80'e eşit veya daha büyük bir IQ, 75. yüzdelik dilimin üzerinde bir kelime okuma süresi ölçüm yüzdelik dilimi, 75. yüzdelik dilimin üzerinde bir sözde kelime okuma süresi ölçüm yüzdelik dilimi veya 25. yüzdelik dilimin altında bir sözde kelime okuma doğruluğu ölçüm yüzdelik dilimi gibi kriterlere göre seçildi. Benzer şekilde, NAR grubu, 25. yüzdelik dilimin üzerinde bir PROLEC³⁶ anlama görevi yüzdelik diliminin eklenmesiyle karşılaştırılabilir kriterlere göre seçildi. Tüm yüzdelik dilimler katılımcıların sınıf düzeylerine göre belirlendi. Katılımcıların bu gruplara sınıflandırılması, her biri ayrı bloklardan oluşan kelime okuma ve sözde kelime okuma görevlerine dayanıyordu. Her iki blokta da katılımcılara sunulan sözlü uyaranları mümkün olduğunca çabuk yüksek sesle okumaları talimatı verildi. Kelime okuma bloğu 32 uyaran içerirken, sözde kelime okuma bloğu 48 uyaran içeriyordu. Kelimelerin aşinalığı, Guzman ve Jiménez³⁷ tarafından belirtilen kriterler kullanılarak kontrol edildi. İsabet, hata ve gecikme sürelerinin ölçümleri kaydedildi ve her bir öğenin görünümünden öğrencinin sesli tepkisinin başlangıcına kadar ölçülen gecikme süreleri kaydedildi. Kelime okuma bloğu yüksek iç tutarlılık gösterirken (α = .89), sözde kelime okuma bloğu daha da fazla iç tutarlılık sergiledi (α = .91). RD ve NAR'lı öğrencilerin farklı sınıf düzeylerine göre dağılımı şu şekildedir: İkinci sınıfta 30 NAR ve 27 RD öğrencisi vardı. Üçüncü sınıfa geçişte, 88 RD öğrencisi ile birlikte 100 NAR gözlemlendi. Dördüncü sınıfta 100 NAR ve 116 RD öğrencisi vardı. Beşinci sınıfta 100 NAR ve 116 RD öğrencisi, altıncı sınıfta ise 100 NAR ve 104 RD öğrencisi vardı. Toplam örneklemdeki ve her sınıf düzeyindeki yaş farklılıklarını değerlendirmek için tek yönlü ANOVA testleri yapılmıştır. Sonuçlar anlamlı bir fark göstermedi ve tüm p değerleri 0.05'i aştı. Benzer şekilde, cinsiyet değişkeninin dağılımı ki-kare testi kullanılarak incelendi ve tüm p değerleri de 0.05'i aştı.

Tanımlayıcı istatistikler
Tablo 1 , yaş ve değerlendirme ölçütleri için tanımlayıcı istatistikleri (ortalama ve standart sapma) sunmaktadır. Veriler cinsiyete göre kategorize edildi ve çeşitli ülkelerde normal olarak başarılı okuyucular ile okuma güçlüğü çekenler arasında ayrım yapıldı. Sonuçlar, çok sayıda değerlendirme ölçütü arasında pozitif ve istatistiksel olarak anlamlı korelasyonlar göstermiştir (bakınız Tablo 2). Tablo, zayıftan güçlüye doğru değişen ölçümler arasındaki korelasyonları gösterir. 0,3'ten küçük korelasyonlar zayıf olarak kabul edilirken, 0,5'ten büyük olanlar güçlü olarak kategorize edilir. Spesifik korelasyon değerleri, ilgili güç sınıflandırmalarının yanı sıra sağlanır. Örneğin, zayıf korelasyonlar (r < 0.3), harmanlama-segmentasyon (r = 0.354) ve delesyon-homofon anlama (r = 0.270) korelasyonlarını içeriyordu. Dilbilgisel yapı-sayı (r = 0.463) ile işlevsel sözcük-dilbilgisi yapısı (r = 0.512) arasında orta düzeyde korelasyonlar (0.3 ≤ r < 0.5) gözlenmiştir. Sayı-cinsiyet (r = 0.642) ve resim RAN-Color RAN (r = 0.442) için güçlü korelasyonlar (r ≥ 0.5) belirgindir.

Tablo 1: Ölçümlerin tanımlayıcı istatistikleri. Bu tablo, dijital araçta yer alan çeşitli ölçümler için ortalama, standart sapma ve diğer tanımlayıcı istatistikleri sağlar. YAŞ: Yaş; NAR: Normalde okuyuculara ulaşmak; RD: Okuma güçlüğü ; SEG: Segmentasyon; BLN: Karıştırma; ISO: Fonem izolasyonu; DEL: Fonem silme; HOM: Sesteş sözcüklerle anlama; R&S: Kök ve Sonekler; GEN: Cinsiyet; SAYI: Sayı; FW: İşlevsel kelimeler; GRS: Dilbilgisel Yapı; EXT: Pozitif Metin ; NAT: Anlatı Metni ; VOC: Artikülasyonun seslendirilmesi; MOA: İfade edilme şekli; POA= Artikülasyon yeri; DIG: Rakam RAN; LET: Mektup koştu; COL: Renkli RAN; RESİM: Resim RAN Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 2: Ölçülerin korelasyon katsayıları. Bu tablo, dijital aracın farklı ölçümleri arasındaki korelasyon katsayılarını göstererek, bu ölçümler arasındaki ilişkilerin gücünü ve yönünü gösterir. SEG: Segmentasyon; BLN: Karıştırma; ISO: Fonem izolasyonu; DEL: Fonem silme; HOM: Sesteş sözcüklerle anlama; R&S: Kök ve Sonekler; GEN: Cinsiyet; SAYI: Sayı; GRS: Dilbilgisel Yapı; FW: İşlevsel Kelimeler; EXT: Pozitif Metin ; NAT: Anlatı Metni ; VOC: Artikülasyonun seslendirilmesi; MOA: İfade edilme şekli; POA= Artikülasyon yeri; DIG: Rakam RAN; LET: Mektup koştu; COL: Renkli RAN; PIC: Resim RAN. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Doğrulayıcı faktör analizi
CFA, multimedya pilinin önerilen faktör yapısını değerlendirmek için yapılmıştır. Model, her biri multimedya pilinin farklı modüllerini temsil eden bir ikinci dereceden faktör ve altı gizli değişken içerir. Bu yapılar arasında fonolojik farkındalık (fonemik segmentasyon, izolasyon, harmanlama ve silme görevleri dahil), morfo-ortografik modül (kök ve sonekler ve sesteş anlama görevlerini içeren), sözdizimi (cinsiyet, sayı, dilbilgisi yapısı ve işlevsel kelime görevlerini içeren), konuşma algısı (seslendirme, artikülasyon tarzı ve artikülasyon görevlerinin yerini içeren), okuduğunu anlama (ekspozitif metin ve anlatı metni anlama görevlerini kapsayan) ve hızlı otomatik adlandırma (RAN görevinden harfler, renkler, rakamlar ve resimler görevleri). Multimedya bataryasındaki tüm görevlerde (0 ile 1 arasında değişen) tutarlılığı sağlamak için maksimum ölçeklendirme (POMS) tahmini oranını kullandık. Zamana dayalı görevler (kökler ve sonekler) için POMS puanları ^{hesaplandı38}.

İstatistiksel analizler ve grafik sunumlar R sürüm 4.3.1³⁹ kullanılarak, lavaan⁴⁰, semTools⁴¹ ve ggplot2⁴² paketleri kullanılarak gerçekleştirildi. Model uyumu, çeşitli uyum iyiliği indeksleri kullanılarak değerlendirildi. Ki-kare uyum iyiliği anlamlı olmasına rağmen, χ²(df) = 632.01, p < .001, bu da varsayımsal model ile gözlemlenen veriler arasında bir tutarsızlık olduğunu düşündürür, ki-kare testinin^{örneklem büyüklüğü 43'e} duyarlı olduğuna dikkat etmek önemlidir. Bu nedenle, ek uyum indeksleri dikkate alındı.

Karşılaştırmalı uyum indeksi (CFI), yaygın olarak kabul edilen .95 eşiğini aşan ve verilere iyi bir uyum gösteren .961 değerini verdi. Yaklaşımın ortalama karekök hatası (RMSEA) .038 idi ve bu da modelin verilere yakın bir şekilde uyduğunu gösteriyor. Standartlaştırılmış kök ortalama kare kalıntı (SRMR), önerilen .05 değerinin altında olan .034 idi ve bu da ideal bir uyum olduğunu düşündürüyordu. Maddeler için faktör yükleri .36 ile .81 arasında değişmekte olup, ilgili faktörleri üzerinde önemli yükler olduğunu göstermektedir. Çıkarılan toplam ortalama varyans (AVE) .50'yi aştı, bu da yeterli yakınsak geçerliliği düşündürdü ve toplam bileşik güvenilirlik (CR) .80'in üzerindeydi, bu da iyi bir iç tutarlılık güvenilirliğine işaret ediyor.

Sonuç olarak, DFA'nın sonuçları, iyi model uyumu, yakınsak geçerlilik ve güvenilirlik göstererek önerilen faktör yapısını desteklemiştir. Lütfen Şekil 1'deki modelin grafiksel gösterimine bakın.

Şekil 1: Doğrulayıcı faktör analizi. Bu şekil, dijital araç üzerinde gerçekleştirilen doğrulayıcı faktör analizinin sonuçlarını göstermekte ve faktör yüklemelerini ve farklı bilişsel işleme önlemleri arasındaki ilişkileri vurgulamaktadır. Kısaltmalar: SIC= Sicole-R; PA= Fonolojik farkındalık; SEG= Segmentasyon; BLN= Karıştırma; ISO= İzolasyon; DEL= Silme; MO= Morfolojik işleme; HOM= Sesteş sesli anlama; R&S= Kök ve ekler; SYN= Sözdizimsel işleme; GEN= Cinsiyet; SAYI= Sayı; GRS= Dilbilgisel yapı; FW= İşlevsel kelimeler; RC = Okuduğunu anlama; EXT= Pozitif metin; NAT= Anlatı metni; SP= Konuşma algısı; VOC = Artikülasyonun sesi; MOA= İfade edilme şekli; POA= Artikülasyon yeri; RAN = Hızlı Otomatik Adlandırma; NUM= RAN Sayısı; LET= Harf RAN; COL= Renk RAN; PIC= Resim RAN. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Multimedya pilinin faktör yapısının cinsiyetler arasında stabil olup olmadığını test etmek için ölçüm değişmezliği analizleri kullanıldı. Ölçüm değişmezliği testi, giderek daha katı eşitlik kısıtlamalarını tanımlayan bir dizi model karşılaştırmasından oluşur⁴⁴. İstatistiksel analizleri gerçekleştirdik ve önceki CFA'nın aynı uyum modeli kriterlerini takip ettik. Yapılandırma, metrik (yüklemeler), skaler (kesişmeler) ve katı (artıklar) yapıları temsil eden parametreleri art arda kısıtladık⁴⁵. Bu modellerden herhangi birinde zayıf bir uyum, kısıtlanan yönün farklı gruplar için tutarlı bir şekilde çalışmadığını göstermektedir. Değişmezlik derecesi, χ²_D >0.05 ve ΔCFI <0.01 olduğunda birlikte belirlendi. Modellerin endekslerinin sonuçlarının bir özeti ve aralarındaki farklar Tablo 3'te gösterilmektedir.

Tablo 3: Değişmezlik modeli uyum indeksleri. Bu tablo, modelin cinsiyet değişmezliğini test etmek için uyum indekslerini sunarak, dijital aracın erkek ve kadın grupları arasında yapısında ve ölçüm özelliklerinde tutarlılığı ne kadar iyi koruduğunu değerlendirmektedir. Bu endeksler, farklı cinsiyet grupları arasında bilişsel süreçleri tutarlı bir şekilde ölçme yeteneğini doğrulayarak aracın güvenilirliğini ve geçerliliğini sağlar. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Modeldeki değişkenlerin yalnızca göreceli konfigürasyonunu her iki grupta da aynı olacak şekilde sınırlayan yapılandırma modeli, verilere yeterli bir uyum gösterdi: χ²(292) = 745.970, p<.001, CFI = .964, SRMR = 0.034, RMSEA = .036,% 90 CI (.033, .038). Metrik değişmezlik modeli, değişkenlerin konfigürasyonunu ve tüm faktör yüklemelerini gruplar arasında sabit olacak şekilde kısıtladı. Uyum indeksleri, konfigüratif modelinkilerle karşılaştırılabilirdi: χ²(310) = 768.56, p<

Tartışma

Bu çalışmada, Sicole-R pilinin faktör yapısını değerlendirmek için bir ikinci dereceden faktör ve farklı modülleri temsil eden altı gizli değişkenden oluşan doğrulayıcı faktör analizi (DFA) kullanılmıştır. Sonuçlar, disleksi olan bireyler için kritik olan kapsamlı bir bilişsel ve okuma becerileri setini değerlendirmede pilin etkinliğini doğrulayan iyi model uyumu, yakınsak geçerlilik ve güvenilirlik gösterdi. Daha da önemlisi, dijital aracın İspanya, Meksika, Guatemala ve Şili'deki çeşitli demografik gruplarda tutarlı performansı, İspanyolca konuşulan çeşitli bölgelerdeki eğitim ve klinik ortamlarda potansiyel faydasını göstermektedir.

Bu çalışma, disleksi ile ilişkili belirli bilişsel eksiklikleri etkili bir şekilde tanımlamak için multimedya pillerinin nasıl kullanılabileceğini göstererek literatüre katkıda bulunmaktadır. Pilin fonolojik farkındalık, konuşma algısı, adlandırma hızı, orla işleme, sözdizimsel işleme ve okuduğunu anlama gibi belirli zorluk alanlarını belirleme yeteneği, bireysel öğrenci ihtiyaçlarını etkili bir şekilde ele almak için özel müdahaleler sağlar. Ayrıca, pilin cinsiyetler arasında kanıtlanmış tutarlılığı, adil değerlendirme uygulamalarını teşvik etmedeki faydasının altını çizmekte ve böylece tüm öğrenciler için eşit fırsatlar sağlamayı amaçlayan kapsayıcı eğitim girişimlerini desteklemektedir.

Fawcett ve Nicolson¹⁷ tarafından önerilen ve birden fazla alanı değerlendiren Disleksi Erken Tarama Testi (DEST) gibi benzer özelliklere sahip önceki araçlar İngilizce dilinde kullanılmak üzere tasarlanmış olsa da, bu çalışma multimedya pilinin farklı bir dilsel bağlamda uygulanabilirliğini ve etkinliğini göstermiştir. Analiz boyunca, sonuçların doğruluğunu ve geçerliliğini sağlamak için protokol içinde birkaç kritik adım atılmıştır. Bu adımlar, okuma güçlüğü çeken öğrencileri belirlemede bilgisayar tabanlı araçların güvenilirliğini gösteren Hautala ve ^ark.19 gibi çalışmalarla uyumlu olarak veri ön işleme, model belirleme ve parametre tahminini içeriyordu. Ek olarak, Protopapas ve ^ark.20 ve Pennington ve ^ark.12 tarafından yapılan diğer çalışmalar, disleksi tanımlaması için bilgisayar tabanlı tarama araçlarının uygulanmasını araştırmış ve değerlendirme stratejilerini geliştirmek için teknolojiden yararlanmanın önemini vurgulamıştır. Ayrıca, mevcut çalışma, disleksi araştırmaları ve psikometrik değerlendirmedeki son gelişmelerle uyumludur ve pilin çağdaş bağlamlardaki önemini vurgulamaktadır. Jiménez ve ^ark.23 ve Guzmán ve ^ark.24 tarafından yürütülen çalışmalar, Sicole-R'nin İspanyolca konuşan popülasyonlardaki bu boşluğu doldurmadaki etkinliğinin altını çizerek, farklı dilsel geçmişlere göre uyarlanmış sağlam değerlendirme araçlarına olan kritik ihtiyacı vurgulamıştır. Ayrıca, Rauschenberg ve ^ark.6 tarafından tartışıldığı gibi, dijital teknolojilerin disleksi değerlendirmesine entegrasyonu, bu çalışmanın faktör analizi ve doğrulama yaklaşımında gösterilen metodolojik titizliği pekiştirmektedir.

Bu çalışmada kullanılan metodolojik titizliğe rağmen, analizin doğasında bulunan bazı sınırlamaları kabul etmek önemlidir. Bir sınırlama, örneklem belirli bir demografik gruptan oluştuğu için bulguların genelleştirilebilirliği ile ilgilidir ve bu da sonuçların daha geniş popülasyonlara uygulanabilirliğini potansiyel olarak sınırlar. Ek olarak, cinsiyetler arasında ölçüm değişmezliğini sağlamak için çaba sarf edilirken, yaş veya sosyoekonomik durum gibi diğer demografik faktörler analizde açıkça hesaba katılmamıştır ve bu da sonuçları etkilemiş olabilir.

Gelecekteki araştırma yönleri, farklı İspanyol lehçelerine adaptasyonunu ve tanımlama stratejilerini geliştirmek için daha geniş eğitim çerçevelerine entegrasyonunu keşfedebilir. İleriye dönük olarak, gelecekteki araştırmalar, multimedya pilinin çeşitli popülasyonlardaki faydasını araştırmak ve uzun vadeli eğitim sonuçlarını tahmin etmede boylamsal geçerliliğini ve tahmine dayalı geçerliliğini araştırmak gibi bu çalışmada tanımlanan sınırlamaları ele almayı amaçlamalıdır. Ek olarak, Jin ve ^ark.47 tarafından yakın zamanda yapılan bir incelemede, nörobiyolojik teknolojinin dahil edilmesini öneren, gelecek vaat eden bir araştırma hattı vurgulanmıştır. 2018 ve 2023 yılları arasında yayınlanan çalışmaları seçerek bilimsel veri tabanlarının kapsamlı bir incelemesini yaptılar. Bulguları, nörobiyolojik teknoloji değerlendirmesinin disleksi tanısını ilerletmede umut verici bir eğilim olarak ortaya çıktığını göstermektedir.

Sonuç olarak, bu çalışmanın bulguları, multimedya pilini eğitimciler için değerli bir araç olarak vurgulamakta ve sonuçta disleksi olan öğrenciler için daha etkili destek ve daha iyi sonuçlar sağlamaktadır. Bulgular, bu çağdaş içgörüleri bir araya getirerek, disleksi değerlendirmesine ilişkin gelişen söyleme katkıda bulunmakta ve uygulayıcılara ve araştırmacılara etkili tanı stratejisi çerçeveleri hakkında güncellenmiş bakış açıları sunmaktadır. Bildiğimiz kadarıyla, bu çalışma, özellikle İspanyolca konuşan popülasyonlar için özel olarak tasarlanmış kapsamlı bir multimedya pilini doğrulayan ve disleksi için mevcut tanı araçlarında kritik bir boşluğu dolduran ilk çalışmalardan biridir.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
Sicole-R	Universidad de La Laguna	TF-263- 07