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
UT WoS
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 |
|