D 2019

Computerised Assessment of Graphomotor Difficulties in a Cohort of School-aged Children.

MEKYSKA, Jiří; Zoltan GALÁŽ; Katarína ŠAFÁROVÁ; Vojtěch ZVONČÁK; Jan MUCHA et al.

Základní údaje

Originální název

Computerised Assessment of Graphomotor Difficulties in a Cohort of School-aged Children.

Autoři

MEKYSKA, Jiří; Zoltan GALÁŽ; Katarína ŠAFÁROVÁ; Vojtěch ZVONČÁK; Jan MUCHA; Zdeněk SMÉKAL; Anežka ONDRÁČKOVÁ; Tomáš URBÁNEK; Jana Marie HAVIGEROVÁ; Jiřina BEDNÁŘOVÁ a Marcos FAÚNDEZ-ZANUY

Vydání

Dublin, Irsko, 2019 11th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT), od s. 1-6, 6 s. 2019

Nakladatel

IEEE

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

50102 Psychology, special

Stát vydavatele

Irsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14210/19:00107995

Organizační jednotka

Filozofická fakulta

ISBN

978-1-7281-5763-4

ISSN

EID Scopus

Klíčová slova anglicky

computerised analysis; digitizer; graphomotor difficulties; graphomotor elements; machine learning; online handwriting

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 25. 10. 2024 16:15, Mgr. Natálie Hílek

Anotace

V originále

Although graphomotor difficulties (GD) are present in up to 30 % of school-aged children, the field of GD diagnosis and assessment is not fully explored and several research gaps can be identified. This study aims to explore the impact of specific elementary graphomotor tasks analysis on the accuracy of computerised diagnosis and assessment of GD. We analysed seven basic graphomotor tasks from 76 children (assessed by special educational counsellors and using the handwriting proficiency screening questionnaire for children HPSQ–C). Employing a differential analysis, we observed that the most discriminative tasks are based on combined loops, sawtooth and small Archimedean spiral drawings. Features with the highest discrimination power quantify kinematics, especially in the vertical projection. Using a multivariate mathematical model, we were able to identify GD with 50 % sensitivity and 90% specificity, and to estimate the total score of HPSQ–C with 31 % error

Návaznosti

GA18-16835S, projekt VaV
Název: Výzkum pokročilých metod diagnózy a hodnocení vývojové dysgrafie založených na kvantitativní analýze online písma a kresby (Akronym: DiagnosisDysgraphia)
Investor: Grantová agentura ČR, Výzkum pokročilých metod diagnózy a hodnocení vývojové dysgrafie založených na kvantitativní analýze online písma a kresby