2022
Exploring the Contribution of Isochrony-based Features to Computerized Assessment of Handwriting Disabilities
GAVENČIAK, Michal; Vojtěch ZVONČÁK; Jiří MEKYSKA; Katarína ŠAFÁROVÁ; Lukáš ČUNEK et al.Základní údaje
Originální název
Exploring the Contribution of Isochrony-based Features to Computerized Assessment of Handwriting Disabilities
Autoři
GAVENČIAK, Michal; Vojtěch ZVONČÁK; Jiří MEKYSKA; Katarína ŠAFÁROVÁ; Lukáš ČUNEK; Tomáš URBÁNEK; Jana Marie HAVIGEROVÁ; Jiřina BEDNÁŘOVÁ; Zoltán GALÁŽ a Ján MUCHA
Vydání
Praha, 45th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP), od s. 355-359, 5 s. 2022
Nakladatel
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
50102 Psychology, special
Stát vydavatele
Česká republika
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
elektronická verze "online"
Odkazy
Označené pro přenos do RIV
Ano
Kód RIV
RIV/00216224:14210/22:00129226
Organizační jednotka
Filozofická fakulta
ISBN
978-1-6654-6948-7
UT WoS
EID Scopus
Klíčová slova anglicky
Analytical models; Estimation error; Databases; Computational modeling; Machine learning; Signal processing; Predictive models
Štítky
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 27. 6. 2024 10:59, Mgr. Michal Petr
Anotace
V originále
Approximately 30–60 % of the time children spend in school is associated with handwriting. However, up to 30 % of them experience handwriting disabilities (HD), which lead to a decrease in their academic performance. Current HD assessment methods are not unified and show signs of subjectivity which can lead to misdiagnosis. The aim of this paper is to propose a new approach to objective HD assessment based on the principle of movement isochrony. For this purpose, we used a database of 137 children attending a primary school, who performed a transcription and dictation task, and who were associated with a BHK (Concise Evaluation Scale for Children's Handwriting) score. Employing a machine learning model, we were able to estimate this score with 18 % error. An interpretation of the model suggests that the isochrony-based features could bring new benefits to the objective assessment of HD.
Návaznosti
| GA18-16835S, projekt VaV |
|