Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Discovering relationship between graphomotor difficulties and isochrony in childrens online handwriting

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F22%3APU144732" target="_blank" >RIV/00216305:26220/22:PU144732 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.eeict.cz/eeict_download/archiv/sborniky/EEICT_2022_sbornik_2_v2.pdf" target="_blank" >https://www.eeict.cz/eeict_download/archiv/sborniky/EEICT_2022_sbornik_2_v2.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Discovering relationship between graphomotor difficulties and isochrony in childrens online handwriting

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Approximately 30-60% of the time school children spend in school is spent performing handwriting. However, up to 30% of them experience graphomotor difficulties (GD), which lead to a decrease in their academic performance. Current GD diagnostic methods are not unified and show signs of subjectivity which can lead to misdiagnosis. This paper proposes novel handwriting features based on movement isochorny and reaches estimation error rate of 20.29 % using XGBoost estimator and a combination of conventional and novel features

  • Název v anglickém jazyce

    Discovering relationship between graphomotor difficulties and isochrony in childrens online handwriting

  • Popis výsledku anglicky

    Approximately 30-60% of the time school children spend in school is spent performing handwriting. However, up to 30% of them experience graphomotor difficulties (GD), which lead to a decrease in their academic performance. Current GD diagnostic methods are not unified and show signs of subjectivity which can lead to misdiagnosis. This paper proposes novel handwriting features based on movement isochorny and reaches estimation error rate of 20.29 % using XGBoost estimator and a combination of conventional and novel features

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/TL03000287" target="_blank" >TL03000287: Software pro pokročilou diagnostiku grafomotorických obtíží</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    PROCEEDINGS II OF THE 28TH STUDENT EEICT 2022 SELECTED PAPERS

  • ISBN

    978-80-214-6030-0

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    276-280

  • Název nakladatele

    Neuveden

  • Místo vydání

    neuveden

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    26. 4. 2022

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku