Moisés Hernaiz Guijarro, Esperanza Navarro Pardo , Diego Francisco Alarcón Correa, Juan Carlos Castro Palacio , Pedro Fernández de Córdoba Castellá
En el presente trabajo se expone un ejemplo de experimento para la aplicación en educación. El estudio realizado tiene por objetivo establecer una metodología para el prediagnóstico de déficit de atención e hiperactividad (TDAH) en niños en edad escolar. El experimento se ha aplicado a niños de entre 8 y 12 años, de Valencia, España. El estudio se ha basado en el tiempo de respuesta (RT) a estímulos visuales en tareas computerizadas. Los TR a preguntas consecutivas generalmente sigue una distribución ex-Gaussiana. Específicamente, buscamos establecer un esquema de clasificación simple y automático de los niños basado en las evidencias más recientes de la relación entre RT y déficit de atención. Nuestro objetivo es proporcionar una metodología para determinar rápidamente los niños que se comportan de manera diferente al niño medio en cuanto a los TR y, por lo tanto, son candidatos potenciales para ser diagnosticados de TDAH o cualquier otro trastorno cognitivo relacionado con déficit de atención.
An experimental study has been carried out to pre-diagnose attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) among school-aged children between 8 and 12 years in Valencia, Spain. The study has been based on the response time (RT) to visual stimuli in computerized tasks. The process of answering to consecutive questions usually follows an ex-Gaussian distribution of the RTs. Specifically we seek to establish a simple, automatic classification scheme of children based on the most recent evidences of the relationship between RTs and ADHD. We explain step by step how to go from the computer-based experiments and through the data analysis. Our aim is to provide a methodology to determine quickly those children who behave differently from the mean child as for the response times and so are potential candidates to be diagnosed of ADHD or any another cognitive disorder related with attention deficit.
© 2008-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados