Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Yöntem makalesi

El yazısı zorlukları olan Japon öğrencilerde okuma ve yazma sırasında cümle gözlem oranlarının karşılaştırılması

430 görüntüleme

⸱

DOI:

10.3791/69228

⸱

21 Kasım 2025

1Faculty of Human Sciences, Waseda University

Bu makalede

Özet

Bu makale, göz izleme yöntemleri kullanarak Japon öğrencilerde el yazısı zorlukları (HD) riskini belirlemek için bir protokol sunmaktadır. Okul ortamlarında HD riski taşıyan öğrenciler, uyarı gözlemlerindeki anlamsız cümlelerin oranı, yazı akıcılıkları ve motor koordinasyon becerileri değerlendirilerek tanımlanabilir.

Özet

El yazısı güçlüğü (HD) olan öğrenciler genellikle cümle yazımını etkileyen görsel-motor zorluklar gösterirler. Ancak, HD ve tipik olarak gelişmekte olan (TD) çocukların göz hareketlerini okuma ve yazma sırasında karşılaştıran çok az çalışma vardır. Son araştırmalar, uyaranları gözlemlemek için harcanan zamanın oranının, gelişimsel engelli çocuklarda davranışsal sorunları tespit etmeye yardımcı olabileceğini öne sürmüştür. Bu çalışma, HD ile TD akranları arasındaki uyarıcı gözlem oranlarını karşılaştırdı. Japonca HD (n = 12) ve TD (n = 15) katılımcıları, Japonca cümleleri okuyup yazarken göz hareketi kalıplarındaki farklılıklar açısından incelendi ve anlamlı ve anlamsız cümleler için okuma ve yazma performanslarını karşılaştırdı. Katılımcılar birkaç Japonca cümle yazarken göz hareketleri kaydedildi. Sonuçlar, TD katılımcılarının HD akranlarına göre cümleleri daha akıcı okuduğunu ve yazdığını gösterdi, ancak anlamlı yazma görevlerinde grup farkları bulunmadı. HD katılımcıları, hem okuma hem de yazma görevlerinde TD akranlarına göre cümleleri daha sık gözlemlemiş ve el yazısı sırasında gözlem sürelerinin daha kısa olduğunu ve gözlem oranlarının daha düşük olduğunu göstermiştir; ancak okuma sırasında gözlem oranları karşılaştırılabilirdi. İkili lojistik regresyon, dakikada harflerin, anlamsız el yazısı gözlemlerine harcanan zamanın oranı ve motor koordinasyon puanlarının HD öğrencileri tanımlamada temel göstergeler olduğunu ortaya koydu. Bu bulgular, yazı sırasında daha kısa gözlem süreleri ve daha düşük uyarıcı gözlem oranlarının, HD öğrencinin cümleleri iyice okumak yerine sadece göz atma eğilimini yansıttığını göstermektedir.

Giriş

El yazısı, görsel, motor ve bilişsel becerilerin entegrasyonunu gerektiren karmaşık birdavranıştır 1,2,3,4,5. Son çalışmalar, el yazısı zorluklarının (HD) katılımcıların soldan sağa sikloid döngüler yazmasıyla tespitedilebileceğini göstermiştir 2,3. Bu çalışmalarda, genellikle gelişmekte olan (TD) katılımcılar, gözleri açık ya da kapalı olmalarına bakılmaksızın mekânsal ve zamansal düzenlemeler için benzer vizuomotor entegrasyon (VMI) becerileri göstermiştir. Ancak, HD olan öğrenciler daha iyi mekansal ve zamansal düzenlemeler gösterdi ancak gözleri kapalıyken yazma performansı daha zayıftı. Buna karşılık, VMI becerileri daha zayıf olmasına rağmen, gözleri açıkken daha az doğru ve akıcı, daha düşük okunabilirlikle yazıyorlardı. Bu sonuçlar, görsel beceri eksikliklerinin HD 1,2,3 hastası öğrencilerde akıcı el yazısı performansına engel olduğunu göstermektedir. Ancak Lopez ve Vaivre-Douret 2,3, göz hareketi desenleri gibi görsel performans verilerini doğrudan ölçmedi veya HD ile TD öğrencilerinin görsel becerilerini karşılaştırmadı. Bu nedenle, TD ve HD katılımcıları arasında el yazısı sırasında göz hareketi kalıplarını karşılaştırmak, günlük ve okul ortamlarında HD riski taşıyan öğrencileri belirlemeye yardımcı olabilir.

El yazısı sırasında bu kalıpların karşılaştırılmasının önemine rağmen, HDkatılımcılarında göz hareketi desenleri çok az sayıda çalışmabulunmuştur 6. Omori6, TD üniversite öğrencilerinde cümle yazım sırasında göz hareketleri desenlerini analiz etti. Katılımcıları VMI becerilerine göre iki gruba ayırdı ve standartlaştırılmış görsel-motor entegrasyon testi iledeğerlendirdi. Sonuçlar, daha düşük VMI becerilerine sahip öğrencilerin, daha yüksek VMI becerilerine sahip öğrencilere göre daha fazla ve daha uzun takıntılar yaptıklarını ve cümleye ve ellerine daha sık baktıklarını gösterdi. Başka bir deyişle, zayıf VMI becerileri, el yazısı sırasında zayıf gözlem becerileriyle ilişkilidir. Kötü el yazısı performansı, gözlem sürelerinin uzamasına, daha fazla takıntıya ve daha uzun takıntı sürelerine yolaçar 2,3,6. Ayrıca, kişinin ellerine geri bakma sayısı arttığında ve uyarılar arttığında, uyarı gözlem oranı, uyarı gözleminin toplam el yazısı süresine göre olarak tanımlanan oranı azalır. Sonuç olarak, HD katılımcıları toplam yazı sürelerinin daha küçük bir kısmını gerçek el yazısına harcamış ve bu da gözlem oranı TDkatılımcılarına göre daha düşük olur 2,3. Daha düşük VMI becerilerine sahip TD öğrencileri de el hareketlerine ve hedef uyaranlarına daha sık baktılar ve vizuomotor becerileri entegre etmekte zorlukgösterdiler 7. Ancak önceki çalışmalar sadece fiksasyon verilerini değerlendirmişti, bakışlar verilerini değil; bu veriler hem fiksasyonları hem desakkadları içerir 6. El yazısı sırasında uyarıcı gözlemini daha iyi yakalamak için, hem ziyaret süresi ve ziyaret sayısı gibi bakışlar verilerini hem de fiksasyon süresi ve sayısını içeren fiksasyon verilerini dikkate almak tavsiye edilir. Bu nedenle, ziyaret süresi ile hedef uyaranlar arasındaki ilişkiyi gözlem oranı olarak incelemek, el yazısıyla ilişkili visuomotor entegrasyon zorluklarını aydınlatmaya yardımcı olabilir.

Sita ve Taylor, TD yetişkinlerinin tek kelime yazmaya kıyasla okuma sırasında daha az takıntı, daha kısa ortalama takıntı ve ziyaret sürelerinin daha kısa olduğunubildirdi 8. Ancak, TD ve HD öğrencilerinin cümleleri okurken ve yazarken benzer göz hareketleri kalıpları gösterip göstermedikleri belirsizdir. Ayrıca, önceki çalışmaların çoğu alfabetikdiller 1,2,3,4,5,8 üzerine odaklanmışken, sadece bir çalışma Japonca yazısını incelemiştir 6. Bu nedenle, mevcut çalışma, TD ve HD öğrencilerinde Japonca cümleleri okurken ve yazarken göz hareketleri desenlerini karşılaştırmıştır. Son çalışmalar, okuma güçlüğü yaşayan öğrencilerin kelime dışı okuma yoluylatanımlanabileceğini gösterdiği için 9,10, anlamsız uyarıcıların yanı sıra anlamsız uyarıcımlar da bu çalışmaya dahil edilmiştir. Steacy ve ark. anlamsız kelime okuma becerilerinin, anlamlı kelime okuma gelişimiyle güçlü şekildeilişkilendirildiğini bildirdi 10. Yanıt yöntemleri farklı olsa da, anlamlı ve anlamsız cümle yazımını karşılaştırmak da HD olan öğrencileri tespit etmeye yardımcı olabilir. Bu nedenle, her iki uyarıcı türü de hazırlandı.

Çin karakterleri veya Japonca Kanji yazmak, Roma harfleri yazmaktan daha fazla el yazısı zorluğuyaratması beklenmektedir 11. Tse ve ark. TD ve HD çocuklarda Çince ve İngilizce el yazısı gelişimini karşılaştırmış ve Çince'de daha fazla zorluk bulmuş, bu da inme oluşumundaki sorunlarıyansıtmaktadır 11. Ayrıca HD'de TD çocuklarına göre daha zayıf VMI, daha zayıf görsel algı (VP) ve ince motor beceriler daha zayıf oldu, okuma performansında grup farkı yoktu. Japonya'da, ana akım sınıflardaki ilkokul öğrencilerinin yaklaşık %10'u yazma güçlüğüne sahiptir12. Kono, Hirabayashi ve Nakamura, öğrencilerin yazma akıcılığının 1. sınıfta dakikada 13,08 harfden (LPM) 6.sınıfta 31,26 LPM'ye yükseldiğini, 1. sınıfta 202,50 LPM'den 6.sınıfta 461,90 LPM'ye yükseldiğini gösterdi. Dijital kalem kullanılarak yapılan başka bir çalışmada, el yazısı becerileri geliştikçe daha uzun kesintisiz yazı süreleri ve kağıda daha az aşağıya bakmabildirildi. Noda ve ark., gelişimsel engelli Japon öğrencilerin, özellikle HD dahil, ince motor becerileri ve sürekli yazma dikkati daha zayıf olduğunubulmuşlardır 16. Bu bulgular11,13,15,16 bir arada, HD olan Japon öğrencilerin daha yavaş yazma LPM'si, daha kısa kesintisiz yazı süreleri ve uyarıcılara ve ellerine daha sık baktıklarını TDakranlarına göre 13. Sürekli yazı süresi genellikle dijital bir kalem kullanılarak ölçülse de, fiksasyonların sayılması ile göz takibi yoluyla da tahmin edilebilir. Göz hareketi verilerinden fiksasyon başına harfler (L/FX) hesaplanması, bireylerin her harfe ne kadar sık odaklanması gerektiğini gösterir ve geriye bakma sıklığı, uyarıcılara karşı toplam ziyaret süresi ile toplam yazı süresine göre gözlem oranı olarak indekslenebilir. Bu nedenle, HD ve TD öğrencileri arasında gözlem aralığı olarak L/FX ve gözlem oranı olarak %VD karşılaştırmak için bir göz takipleyici kullandım.

Japonca cümleleri okurken ve yazarken göz hareketi farklılıklarını araştırmak ve HD ile TD öğrencileri arasında anlamlı ve anlamsız cümleler için performansı karşılaştırmak için katılımcılar, göz hareketleri kaydedilirken birkaç Japonca cümle okuyup yazdılar. HD öğrencilerinin okuma ve yazma LPM13, daha kısa fiksasyonsüreleriyle daha az gözlem süresi ve okuma ile yazma oranının TD öğrencilerine göre daha düşük uyarı gözlemi oranı göstereceğinitahmin ettim 2,3,6. TD öğrencilerine kıyasla HD'de belirgin göz hareketi kalıpları, daha kısa gözlem aralıkları ve daha düşük gözlem oranları bekliyordum.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Katılımcılar ve ebeveynleri ya da vasilerinden yazılı bilgilendirilmiş onay alındı. Waseda Üniversitesi Kurumsal İnceleme Kurulu (No. 2020-176) bu çalışmayı onaylamıştır.

1. Katılımcılar

  1. Web sitesinden ( bkz. Malzemeler Tablosu) yazılımı bilgisayara yükleyerek güç analiziyle örnek boyutunu belirleyin.
    1. Açmak için yazılıma tıklayın.
    2. Test ailesi sekmesinde F testini, İstatistiksel test sekmesinde ise ANOVA: Etkileşimler arasında tekrarlanan ölçümler seçeneğini seçin. Güç analizi türü altında, öncelikle A priori seçin: α , güç ve etki boyutu verildiğinde gerekli örneklem büyüklüğünü hesaplayın.
    3. Belirle, ardından açılır pencerede Direkt seçeneğini seçin. Önceki seçilen çalışmadan kısmi η2 (bu çalışmada 0.20) girinin.6. Hesapla, sonra Hesapla ve ana pencereye aktar seçeneğine tıklayın. Input parametreleri panelindeki Effect boyutu f seviyesinin güncellendiğinden emin olun.
    4. Bu çalışma için grup sayısı için 2 , ölçüm sayısı için 4 girin. Ana sayfada Hesapla ' tuşuna tıklayın ve bu çalışma için toplam örneklem büyüklüğünün 12 olduğunu onaylayın.
      NOT: Zamananalizi 6'dan daha önce bildirilen etki boyutlarına dayanarak, güç analizi, en az 12 katılımcının p = 0.05 ve %95 güçte üç yönlü karışık ANOVA ile kısmi η 2'yi 0.20 veya daha yüksek tespit etmeleri gerektiğini gösterdi.
  2. Okul çağındaki öğrencileri işe alın ve hepsinin devlet ilkokulu, ortaokul veya liselerdeki ana akım sınıflara kayıtlı olduklarını doğrulayın. Bu çalışmada, kronolojik yaş aralığı [CA] aralığı, 7-17 yaş) 31 öğrenci katıldı.
  3. "cat[neko]," "dog [inu]" ve "bird[tori]" kelimelerine atıfta bulunan Japonca kelimeleri sunun ve katılımcılara bunları yazmalarını söylerin. Katılımcıların sunulan kelimeleri doğru yazabildiklerini doğrulayın; aksi takdirde, onları çalışmadan dışlayın.
  4. Değerlendirmeleri tamamlayamayan katılımcıları hariç tutun. Bu kriterlere dayanarak dört katılımcı hariç tutuldu. Son olarak, bu çalışmaya 27 katılımcı (16 erkek, 11 kız) katıldı.
  5. Katılımcılara veya ebeveynlerine akademik geçmişleri, özellikle okuma ve yazma becerileri hakkında sorun. Varsa herhangi bir tanının açıklanmasını talep edin ve teşhislerin klinikkriterler 17 kullanılarak bir çocuk doktoru tarafından yapıldığından emin olun.
  6. Katılımcıları akademik geçmiş ve klinik kriterlere göre iki gruba ayırın: HD (n = 12; 7 LD ile 5 LD ve otizm spektrum bozukluğu (ASD)) ile TD (n = 15). TD katılımcılarının okuma veya yazma sorunu bildirmediklerinden ve herhangi bir gelişimsel engel teşhisi almadıklarından emin olun.
  7. Katılımcılardan (veya ebeveynlerden) daha önce hastanelerde veya eğitim kurumlarında ölçülen standart puanlar (IQ) veya gelişimsel kârlı (DQ) gibi standart puanlar sunmalarını talep edin. Mevcut değilse bu alanları boş bırakın. Bu çalışmada, HD'li tüm katılımcıların önceden IQ veya DQ puanları vardı (ortalama tam ölçekli IQ = 97.80, SD = 24.32). TD katılımcılarının önceden IQ puanları yoktu; Bu alanları boş bırak.

2. Uyarım ve cihaz

  1. Göz hareketlerini kaydetmek için bir göz takip cihazı hazırlayın. Göz takip cihazının ölçüm performansının 120 Hz veya daha yüksek olduğundan emin olun.
  2. 1920 × 1080 çözünürlüklü bir ekran ve uyarıcıları sunmak ve kontrol etmek için bir dizüstü bilgisayar kullanın. Dizüstü bilgisayarda göz hareketi koordinatlarını hesaplamak ve istatistiksel analizler yapmak için yazılım bulunduğundan emin olun.
  3. Katılımcılara kayıt sırasında göz izleyicisinden yaklaşık 70 cm mesafede oturmalarını söyle. Uyarıcı sunmadan önce 5 noktalı bir kalibrasyon yapın. Bu işlem, ekran ve göz takip cihazı için ölçüm standardlarının belirlenmesi amacıyla gerçekleştirilir. Kalibrasyon düğmesine tıklayın ve ekrandaki renkli noktaları gözlemleyin. Bir nokta yeterince sabitlendiğinde kaybolur ve yeni bir nokta rastgele bir yerde, örneğin köşede veya merkezde belirir. Göz izleme yazılımında kabul edilebilir sonuçlar alınana kadar kalibrasyonu tekrarlayın.
  4. Hiragana ve Kanji dilinde 12 cümle hazırlayın; her biri iki ila dört satır ve 32-79 karakterden oluşuyor. Bunlardan sekizinde günlük yaşam içeriğini anlatan sekiz anlamlı cümle (örneğin, Balık ekolojisi, Tren gecikmesi) ve sadece Hiragana ile yazılmış dört anlamsız cümle kullanılır. 2. sınıf seviyelerinde yaşa uygun kelime dağarcığı, parçacıklar ve Kanji ile anlamlı cümleler oluşturun; her cümle başına üç ila dört Kanji karakteri ekleyin. Üç veya dört Hiragana karakterinden oluşan dizileri birleştirerek anlamsız cümleler oluşturun. Tüm cümleleri tek bir slayt boyunca 28 noktalık fontla sunun. Boş siyah bir kaydırak hazırlayın. Her katılımcı için yazma sınavı için dört yatay çizgili iki A4 sayfası hazırlayın.
  5. 12 cümlelik slaytları ve siyah slaytı ayrı JPEG dosyalarına dönüştürün. Şekil 1 , cümle uyarıcılarının örneklerini gösterir: panel A anlamlı bir cümle, panel B ise anlamsız bir cümledir. Göz izleme yazılımını açın. Konsolda yeni bir proje oluştur ve adını ver.
  6. Açık Tasarım modu. Zaman Çizelgesi 1'i seçin ve kalibrasyonu varsayılan 5 noktalık moda ayarlayın. İki anlamlı cümle slaytı ve bir anlamsız slayt ekleyin. Sonra devam modunu tuşla basarak deneyciyi boşluk çubuğuyla ilerleyebilmek için ayarlayın. Cümle kaymalarından önce, arasına ve sonrasına boş siyah slaytları yerleştirin, ayrıca tuşa basmaya ayarlanın. Aynı şekilde dört zaman çizelgesi hazırlayın, her biri farklı cümle slaytlarıyla. Zaman Çizelgeleri 1 ve 3'te önce anlamlı cümleyi sunar, ardından anlamsız cümle gelir; Zaman Çizelgeleri 2 ve 4'te ise sıralamayı tersine çevirin.
  7. 10 yaş altı katılımcılar için sadece Hiragana için kısa cümle zaman çizelgeleri uygulansın. Daha yaşlı katılımcılar için karışık Hiragana-Kanji cümle zaman çizelgeleri kullanın.

figure-protocol-1
Şekil 1: Okuma ve yazma görevleri için cümle uyarıcılarına örnekler. (A) Anlamlı bir cümle uyarıcısı ve (B) anlamsız bir cümle uyarıcısı. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

3. Ön Değerlendirme: PVT-R

  1. Katılımcıyla yüz yüze oturun. Doğum tarihlerini sorun; Doğru cevap veremezlerse, ebeveynlerine sorun.
  2. PVT-R broşürünü katılımcıya sunun. Kitapçık 15 sayfadan oluşur ve her biri dört görsel uyarıcı içerir. Katılımcıya konuşulan uyaranı dinlemesini ve dört seçenekten ilgili görsel uyarana dokunmasını öğretin.
  3. Her konuşulan uyaranı talimatlara göre bir kez sunun ve katılımcının dört seçenek arasından ilgili görsel uyarıcıyı seçmesini sağlasın. Seçimi sayfaya kaydedin, ardından bir sonraki konuşulan uyarıyı sunun. Her sayfada altı konuşmalı uyarıcı sunum bulunur.
  4. Her sayfadaki doğru yanıt sayısını sayın ve katılımcı iki sayfada üç veya daha fazla hata yapana kadar bir sonraki sayfaya geçin. Hataların ardışık olması gerekmez; Bu kriterin karşılandığı takdirde ilerlemeyin. Alternatif olarak, katılımcı hata kriterini karşılamadan sayfa 15'i tamamlarsa değerlendirmeyi durdurun.
  5. Kitapçıktaki toplam doğru ve yanlış yanıtları sayın, ardından kılavuza göre düzeltilmiş puan, standart puan ve sözel yaş hesaplayın.

4. Ön değerlendirme: Beery-VMI VI

  1. Katılımcıyla yüz yüze oturun. Hangi elin baskın olduğunu sor.
  2. VP broşürünü sunun. Katılımcılara sayfanın üst kısmındaki örnek geometrik figürü gözlemlemeleri, ardından alt kısımdaki seçim figürlerini gözlemlemelerini söyle. Örnekle aynı figürü seçmelerini sağla. Bu süreci katılımcı tüm 30 öğeyi tamamlayana kadar tekrarlayın, ardından bir sonraki göreve geçin. Doğru yanıtların sayısını say.
  3. Motor koordinasyon (MC) kitapçığını sunun. İlk 20 madde için, katılımcılara koyu noktaları açık noktalarla birleştirerek geometrik şekiller oluşturmalarını öğretin. Katılımcılara, son 10 öğenin konturlarına dokunmadan şekiller içindeki çizgileri izlemelerini söyle. Onlara MC görevinin 5 dakika içinde tamamlanması gerektiğini bildirin. Sonra, doğru bağlanmış figürlerin ve doğru izlenen şekillerin sayısını sayın.
  4. VP ve MC kitapçıklarındaki toplam doğru yanıt sayısını sayın ve kılavuza göre vizuomotor entegrasyon için standart puanı hesaplayın.

5. Göz hareketi ölçümü

  1. Manyetik montaj braketini ekranın alt kenarının ortasına takın.
  2. Göz izleyicisini ekrana USB kablosuyla bağlayın. Göz takip cihazını, ekranın altına dakideki manyetik braketle takın. Braket ve göz takipçisinin güvenli bir şekilde sabitlendiğinden emin olun.
  3. Yapılandırma yazılımını açın. Ekli göz takipçisini seçin ve ekranı gösterin. Kalibrasyon butonuna tıklayın ve uyarıcı sunum ekranını seçin. Katılımcıyı ekranın önüne oturtun ve konumunu uygun mesafeye ayarlayın. Ön kalibrasyon göstergesinin yeşile döndüğünü ve yaklaşık 70 cm mesafeyi onayladığından emin olun; Oturma düzenini ihtiyaç duydukça ayarlayın.
  4. Kalibrasyon düğmesine tıklayın ve ekrandaki renkli noktaları gözlemleyin. Bir nokta yeterince sabitlendiğinde kaybolur ve yeni bir nokta rastgele bir yerde, örneğin köşede veya merkezde belirir. Tüm yedi nokta tamamlanana kadar devam edin, ardından kalibrasyonu tamamlamak için Kabul et'e tıklayın. Yapılandırma yazılımını kapatın.
  5. Göz izleme yazılımını ve isimlendirilmiş projeyi açın. Kayıt modunu seçin ve sol üst menüden kayıt göz takipçisini seçin. Uyarıcı sunum ekranını seçin ve katılımcının adını Katılımcı sekmesine girin. Dört zaman çizelgesinden birini seçin ve test sırasını dengeleyin (okuma ile yazma). Örneğin, Katılımcı 1 için Zaman Çizelgesi 1'de okumakla başlayın ve Zaman Çizelgesi 3'te yazmakla başlayın; Katılımcı 2 için Zaman Çizelgesi 4'te yazarak ve Zaman Çizelgesi 2'de okumakla başlayın. Her katılımcı için her iki testin tamamlandığından emin olun. Katılımcının ekranın önünde oturmasını bekleyin.
  6. Katılımcılara göz takipçisinden yaklaşık 70 cm mesafede oturmalarını söyleyin. Kalibrasyona geçmek için Kayıt tuşuna basın. Göz takipçi durum göstergesinin yeşile döndüğünü doğrulayarak uygun mesafeyi doğrulayın.
  7. Devam etmek için Başlat kalibrasyonuna tıklayın. Katılımcılara ekrandaki beyaz hareketli noktaları takip etmelerini söyleyin. Kalibrasyon kabul edilebilirse, okuma veya yazma görevi için cümle slaytını sunmak üzere Start tuşuna basın; aksi takdirde, Recalibrate'a tıklayın ve başarılı olana kadar tekrarlayın.
  8. Okuma testlerine başlayın (ayrıntılar için Şekil 2A'ya bakınız). Zaman Çizelgesi 1 veya 2'yi seçin.
    1. 5.5'ten 5.7'ye kadar olan adımları tamamla. Katılımcılara sunulan cümle slaytını mümkün olan en kısa sürede yüksek sesle okumalarını söyle.
    2. Boşluk tuşuna basarak boş siyah bir slayt ortaya çıkarın. Katılımcıyı okumaya hazırlayın, ardından boşluk tubuna basarak ilk cümle slaytını sunun. Dikkatle dinleyin ve slayttaki okuma hatalarının sayısını sayın. Katılımcı son karakteri bitirdiğinde, bir sonraki boş siyah slayta ilerlemek için boşluk tuşuna basın.
    3. Katılımcıyı hazırlayın, ardından boşluk tubuna basarak ikinci cümle slaytını gösterin. Dikkatlice dinleyin ve okuma hatalarının sayısını sayın. Katılımcı son karakteri bitirdiğinde, devam etmek için boşluk tubuna basın. Okuma testini tamamlamak için üçüncü slayt için tekrarlayın. Kayıt, son tuş basılmasından sonra otomatik olarak durur.
    4. Göz hareketi verilerini kaydetmek ve proje evine geri dönmek için açılır pencerede kaydet'e tıklayın .
    5. Yazma sınavına hazırlanarak başka bir zaman çizelgesi seçin veya her iki sınav tamamlanırsa oturumu tamamlayın.
  9. Yazma testlerine başlayın (detaylar için Şekil 2B'ye bakınız). Zaman çizelgesi 3 veya 4'ü seçin.
    1. 5.5'ten 5.7'ye kadar olan adımları tamamla. Katılımcılara sunulan cümle(ler)i dört yatay çizgili A4 sayfasına mümkün olan en kısa sürede el yazısı ile yazmalarını öğretin.
    2. Boşluk tuşuna basarak siyah bir boş slayt ortaya çıkarın. Katılımcıyı yazmaya hazırlayın; Sonra, ilk cümle slaydını göstermek için boşluk tubuna basın. Yazıyı gözlemleyin ve slayttaki hataları sayın. Katılımcılara yanlış kelimeleri yeniden yazmalarını ve önceki yanıtı çift satırlarla silmelerini talimatlayın. Katılımcı son karakteri bitirdiğinde, bir sonraki siyah boş slayta ilerlemek için boşluk tubuna basar.
    3. Tamamlanan sayfayı topla ve katılımcıya yeni bir sayfa sun.
    4. Katılımcıyı hazırlayın, ardından boşluk tubuna basarak ikinci cümle slaytını gösterin. Yazı parçasını gözlemleyin ve slayttaki hataları sayın. Katılımcılara yanlış kelimeleri yeniden yazmalarını ve önceki yanıtı çift satırlarla silmelerini talimatlayın. Katılımcı son karakteri bitirdiğinde, devam etmek için boşluk tubuna basın. Yazma testini tamamlamak için üçüncü slayt için tekrarlayın. Kayıt, son tuş basılmasından sonra otomatik olarak durur.
    5. Göz hareketi verilerini kaydetmek ve proje evine geri dönmek için açılır pencerede kaydet'e tıklayın .
    6. Okuma testine hazırlanarak başka bir zaman çizelgesi seçin veya her iki test tamamlanırsa göz hareketi ölçümü tamamlanın.

figure-protocol-2
Şekil 2: Okuma ve yazma görevleri sırasında göz hareketi ölçümleri. (A) Okuma görevi denemesi ve (B) yazma görev denemesi. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

6. Göz hareketi verilerinin dışa aktarılması

  1. Tüm katılımcılardan veri toplandıktan sonra göz izleme yazılımını açın ve projenin evine gidin.
  2. Analiz sekmesini seçin ve AOI Aracı'nı seçin.
    1. Uyarı görüntüsünde ilgi alanı (AOI) çizmek için dikdörtgen aracını seçin. Dikdörtgeni tüm metin bölgesini kapsayacak şekilde ayarlayın. Göz hareketi verileri AOI içinde hesaplanacaktır. Her AOI'ye anlamlı okuma için "MF_R_##", anlamsız okuma için "ML_R_##", anlamlı yazı için "MF_W_##" veya anlamsız yazı için "ML_W_##" adını vererek "##"yi uygun sayılarla değiştirin.
    2. Bu işlemi tekrarlayarak kullanılan tüm uyaranlar için AOI'ler oluşturun ve adlandırın.
  3. Analiz sekmesini seçin ve Metrikler dışa aktarma'yı seçin.
    1. Sayfanın sağ tarafındaki ayarlar paneline bakın.
    2. Export formatı altında Excel raporunu seçin ve I-VT filtresi ile Gürültü azaltma filtresinin sırasıyla Gaze filtresi ve Pupil çapı filtresi için seçildiğinden emin olun.
    3. Kayıt bölümünde Tüm kayıtlar, İlgi Zamanı bölümünde Tüm kayıtlar ve İlgi Alanı bölümünde Tüm ilgi alanları için işaret kutularını seçin.
    4. Pencerenin sol tarafında, rapor için metrikleri seç seçeneğini açın.
    5. Hepsini seç seçeneğini kontrol et, sonra Dışa Aktar seçeneğine tıklayın.
    6. Dışa aktarılan Excel dosyasını açın ve tüm dışa aktarılan verileri doğrulayın.
    7. İhtır edilen verileri kullanarak istatistiksel analizler yapın.

7. Veri analizi

  1. Analiz için bağımlı değişkenleri ayarlayın.
    1. Kılavuza göre standart puanlar almak için PVT-R puanını alın.
    2. VP ve MC için yetenek puanlarını elde etmek için Beery-VMI 6 puanını al, kılavuza göre puan alın.
    3. Dışa aktarılan Excel dosyasını açın ve Aralık süresi sekmesini seçin. Aralık süresi, boşluk çubuğuna basıldığından cümle uyarıcısı sunmaya kadar olan süre olarak tanımlanır; son karakter üretilip boşluk çubuğuna basıldığında bir sonraki slayta ilerlemek için kullanılır.
    4. Davranışsal performans ölçümü olarak dakikada harfleri (LPM) hesaplayın. Cümledeki harf sayısını yanıt süresine böl, ardından 60 ile çarpın (örneğin, 60 harf ÷ 15 s × 60 = 240 LPM). Daha yüksek LPM'nin daha iyi performans anlamına geldiğini unutmayın.
    5. Ortalama fiksasyon süresi sekmesini açın. FD'yi milisaniyede ifade etmek için 1.000 ile çarpın. Verileri katılımcı, test (okuma vs. yazma) ve cümle koşullarına göre Excel tablosunda düzenleyin.
    6. Fiksasyon sayısı sekmesini açın. Verileri katılımcı, test (okuma vs. yazma) ve cümle koşullarına göre Excel tablosunda düzenleyin. Gözlem aralığı olarak fiksasyon başına harfleri (L/FX) hesaplayın: cümledeki harf sayısını fiksasyon sayısına böl (örneğin, 60 ÷ 15 = 4.00 L/FX). Daha uzun bir gözlem aralığının daha büyük bir L/FX'e karşılık geldiğini unutmayın.
    7. Toplam ziyaret süresi sekmesini açın. Verileri katılımcı, test (okuma vs. yazma) ve cümle koşullarına göre Excel tablosunda düzenleyin. Bir sonraki adım için aralık süresini tekrar kullanın. Gözlem oranı olarak yüzde ziyaret süresini (%VD) hesaplayın: aynı koşulda toplam ziyaret süresini aralık süresine böl ve 100 ile çarpın (örneğin, 15 s ÷ 30 s × 100 = 50%). VD'nin daha yüksek bir yüzdesinin daha yüksek bir gözlem oranını gösterdiğini unutmayın.
  2. İstatistiksel analiz
    1. Verileri analiz etmek için bilgisayardaki yazılımı açın.
    2. Veri formatını istatistiksel analize hazırlanmak üzere düzenleyin.
    3. Katılımcıların sözel yeteneklerini ve vizuomotor entegrasyon yeteneklerini değerlendirmek için bağımsız t-testleri yapın.
    4. Okuma ve yazma LPM ile göz hareketi ölçümleri (ortalama FD, L/FX, %VD) üzerinde karışık faktörel ANOVA'lar yapın; 2 (grup: HD vs. TD; konular arasında) × 2 (test: okuma vs. yazma; özne içinde) × 2 (cümle: anlamlı vs. anlamsız; konu içinde) tasarım.
    5. Tüm katılımcılarda tarama ölçümleri ve göz hareketi kalıplarının HD riskini öngörüp tahmin etmediğini incelemek için ikili lojistik regresyon analizleri yapın.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

Katılımcı profil analizi
Tablo 1 , katılımcıların sözel yeteneklerini ve vizuo-motor entegrasyon becerilerini gösterir. HD katılımcılarının ortalama kronolojik yaşı 11,11 yıl (aralık: 8,33-14,83 yıl) ve TD katılımcıları için 11,97 yıl (aralık: 7,67 - 17,50 yıl) idi. PVT-R [18], HD katılımcılarının TD katılımcılarına göre daha düşük standart puanlara sahip olduğunu gösterdi (8.92 vs. 12.75 [t (18) = 2.25, p = 0.03, Cohen'in d

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Bu çalışma, anlamlı ve anlamsız Japonca cümleleri okurken ve yazarken 12 HD ve 15 TD katılımcıda farklı göz hareketi kalıplarını inceledi. Şekil 3A'da gösterildiği gibi, HD katılımcılarının okuma ve yazma için LPM puanları TD katılımcılarına göre daha yavaştır; bu da HD katılımcılarının bu görevlerde daha fazla zorluk yaşadığını göstermektedir. HD katılımcıları genellikle okuma güçlüğü deyaşar. Bu nedenle, gelecekteki çalışmalar, okum...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Yazar, entelektüel, finansal veya biyomedikal çıkar çatışmaları belirtmemektedir.

Teşekkürler

Bu çalışma, kısmen JSPS KAKENHI (Hibe No. 22K13739) tarafından desteklendi." Verilerin bazı bölümleri daha önce Japonca olarak Japon Özel Eğitim Derneği'nin Yıllık Toplantısı'nda poster olarak sunulmuştu. İnsan katılımcıları içeren tüm prosedürler, 1964 Helsinki Bildirgesi ve sonraki değişikliklerinin veya benzer etik standartların etik standartlarına uygundu. Çalışma, Waseda Üniversitesi Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylandı (No. 2020-176). Tüm katılımcılardan ve ebeveynlerinden yazılı ve sözlü bilgilendirilmiş onay alındı.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Beery VMI-6Pearsonhttps://www.pearsonassessments.
com/en-us/Store/Professional-
Assessments/Motor-Sensory
/Beery-Buktenica-Developmental
-Test-of-Visual-Motor-Integration
-%7C-Altıncı-Baskı/p/100000663
?srsltid=AfmBOooTl4STWGQhq
ArZwKdX_mSiV0nHgJWPfjddJ
9z0erbWm7Qq6H9v		Visuo-motor entegrasyon becerilerini değerlendirmek için standartlaştırılmış test
Bilgisayar ekranıDellP2419HKarar 1920&Times; 1080
Göz takipçisi Tobii Technology JaponyaX3-120Taşınabilir göz takip cihazı
G*Power Heinrich-Heine-Universitä t Dü Sseldorfhttps://www.psychologie.hhu.de
/arbeitsgruppen/allgemeine-
psychologie-und-arbeitspsychologie/gpower		  G*Güç analiz yazılımı
IBM SPSS istatistikleriIBMIBM SPSS istatistikleriSürüm 29.0.2.0
Dizüstü bilgisayarDellPrecision 5540Windows 11
PVT-RNihon Bunkakagakusyahttps://www.nichibun.co.jp/seek/kensa/pvt_r.htmlSözel yaşı değerlendirmek için standart test
Tobii Pro Lab Tobii Technology JaponyaTobii Pro Lab Göz hareketi analiz yazılımı

Kaynaklar

  1. Beery, K. E., Buktenica, N. A., Beery, N. A. The Beery-Buktenica Developmental Test of Visual-Motor Integration. , Modern Curriculum Press, Parsippany, NJ. Parsippany, NJ. (1997).
  2. Lopez, C., Vaivre-Douret, L. Influence of visual control on the quality of graphic gesture in children with handwriting disorders. Sci Rep. 11, 23537(2021).
  3. Lopez, C., Vaivre-Douret, L. Exploratory investigation of handwriting disorders in school-aged children from first to fifth grade. Children. 10 (9), 1512(2023).
  4. Memisevic, H., Djordjevic, M. Visual-motor integration in children with mild intellectual disability: a meta-analysis. Percept Mot Skills. 125 (4), 696-717 (2018).
  5. Prunty, M., Barnett, A. L., Wilmut, K., Plumb, M. S. Handwriting speed in children with developmental coordination disorder: are they really slower. Res Dev Disabil. 34 (9), 2927-2936 (2013).
  6. Omori, M. Eye movements during writing in female college students and graduate students. Gakuen: Bull Showa Women's Univ. 940, 12-21 (2019).
  7. Sita, J. C., Taylor, K. A. Eye movements during the handwriting of words: individually and within sentences. Hum Mov Sci. 43, 229-238 (2015).
  8. Beery, K., Beery, N. The Beery-Buktenica Developmental Test of Visual-Motor Integration. , 6th ed, Pearson. San Antonio. (2010).
  9. Zhang, Z., Peng, P. Reading real words versus pseudowords: a meta-analysis of research in developmental dyslexia. Dev Psychol. 58 (6), 1035-1050 (2022).
  10. Steacy, L. M., Edwards, A. A., Rueckl, J. G., Petscher, Y., Compton, D. L. Modeling and visualizing the codevelopment of word and nonword reading in children from first through fourth grade: informing developmental trajectories of children with dyslexia. Child Dev. 92 (3), e252-e269 (2021).
  11. Tse, L. F., Siu, A. M., Li-Tsang, C. W. Developmental skills between kindergarten children with handwriting difficulties in Chinese and/or English. Aust Occup Ther J. 66, 292-303 (2019).
  12. Doyama, A., Hashimoto, S., Hayashi, A. Learning of handwriting in elementary school children with writing difficulties and support in a regular class: focus on difficulties in input, output, and processing. Jpn J Dev Disabil Res (JDDR). 36 (4), 369-379 (2014).
  13. Kono, T., Hirabayashi, R., Nakamura, K. Handwriting speed of primary school students in Japan. Jpn J Spec Educ. 46 (4), 223-230 (2008).
  14. Takahashi, M., Iwabuchi, M., Kono, T., Nakamura, K. Development of audio-visual learning support system "Touch & Read": how it can compensate reading difficulties. Cogn Stud. 18 (3), 521-533 (2011).
  15. Hirabayashi, R., Kono, T., Nakamura, K. Developmental changes in handwriting patterns among elementary school children using digital pens. Jpn J Dev Psychol. 24 (1), 13-21 (2013).
  16. Noda, W., et al. Examining the relationships between attention deficit/hyperactivity disorder and developmental coordination disorder symptoms and writing performance in Japanese second grade students. Res Dev Disabil. 34 (9), 2909-2916 (2013).
  17. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. , 5th ed, American Psychiatric Association. Washington, DC. (2010).
  18. Wechsler, D. Wechsler Intelligence Scale for Children. , 4th ed, Psychological Corporation. San Antonio. (2010).
  19. Ikuzawa, M., Matsushita, Y., Nakase, A. Kyoto Scale of Psychological Development 2001. , Kyoto International Social Welfare Exchange Centre. Kyoto. (2001).
  20. Ueno, K., Nagoshi, N., Konuki, S. Picture Vocabulary Test-Revised. , Nihon Bunka Kagakusha. Tokyo. (2008).
  21. Nation, K., Clarke, P., Wright, B. J., Williams, C. Patterns of reading ability in students with autism spectrum disorder. J Autism Dev Disord. 36 (7), 911-919 (2006).
  22. Guilbert, J., Alamargot, D., Morin, M. F. Handwriting on a tablet screen: role of visual and proprioceptive feedback in the control of movement by children and adults. Hum Mov Sci. 65, 30-41 (2019).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

G z HareketleriG rsel Motor ZorluklarOkuma PerformansYazma PerformansMotor KoordinasyonGeli imsel Bozukluklar
Video yakında
Bize ulaşın
Kütüphaneye tavsiye et

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Telif hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.