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Enregistrement W4324119979 · doi:10.2196/40931

Computerized Block Games for Automated Cognitive Assessment: Development and Evaluation Study

2023· article· en· W4324119979 sur OpenAlexvenueno aff
Xiangyi Cheng, Grover C. Gilmore, Alan J. Lerner, Kiju Lee

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceCognitionCube (algebra)UsabilityBlock (permutation group theory)Artificial intelligenceWechsler Adult Intelligence ScaleHuman–computer interactionMachine learningPsychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive assessment using tangible objects can measure fine motor and hand-eye coordination skills along with other cognitive domains. Administering such tests is often expensive, labor-intensive, and error prone owing to manual recording and potential subjectivity. Automating the administration and scoring processes can address these difficulties while reducing time and cost. e-Cube is a new vision-based, computerized cognitive assessment tool that integrates computational measures of play complexity and item generators to enable automated and adaptive testing. The e-Cube games use a set of cubes, and the system tracks the movements and locations of these cubes as manipulated by the player. OBJECTIVE: The primary objectives of the study were to validate the play complexity measures that form the basis of developing the adaptive assessment system and evaluate the preliminary utility and usability of the e-Cube system as an automated cognitive assessment tool. METHODS: This study used 6 e-Cube games, namely, Assembly, Shape-Matching, Sequence-Memory, Spatial-Memory, Path-Tracking, and Maze, each targeting different cognitive domains. In total, 2 versions of the games, the fixed version with predetermined sets of items and the adaptive version using the autonomous item generators, were prepared for comparative evaluation. Enrolled participants (N=80; aged 18-60 years) were divided into 2 groups: 48% (38/80) of the participants in the fixed group and 52% (42/80) in the adaptive group. Each was administered the 6 e-Cube games; 3 subtests of the Wechsler Adult Intelligence Scale, Fourth Edition (WAIS-IV; Block Design, Digit Span, and Matrix Reasoning); and the System Usability Scale (SUS). Statistical analyses at the 95% significance level were applied. RESULTS: The play complexity values were correlated with the performance indicators (ie, correctness and completion time). The adaptive e-Cube games were correlated with the WAIS-IV subtests (r=0.49, 95% CI 0.21-0.70; P<.001 for Assembly and Block Design; r=0.34, 95% CI 0.03-0.59; P=.03 for Shape-Matching and Matrix Reasoning; r=0.51, 95% CI 0.24-0.72; P<.001 for Spatial-Memory and Digit Span; r=0.45, 95% CI 0.16-0.67; P=.003 for Path-Tracking and Block Design; and r=0.45, 95% CI 0.16-0.67; P=.003 for Path-Tracking and Matrix Reasoning). The fixed version showed weaker correlations with the WAIS-IV subtests. The e-Cube system showed a low false detection rate (6/5990, 0.1%) and was determined to be usable, with an average SUS score of 86.01 (SD 8.75). CONCLUSIONS: The correlations between the play complexity values and performance indicators supported the validity of the play complexity measures. Correlations between the adaptive e-Cube games and the WAIS-IV subtests demonstrated the potential utility of the e-Cube games for cognitive assessment, but a further validation study is needed to confirm this. The low false detection rate and high SUS scores indicated that e-Cube is technically reliable and usable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,394 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
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Résumé présentoui

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