D 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

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
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