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大脑研究表明为什么在计算机时代应该教授手写
目标字母（James & Gauthier，2006）（见图 1）。然而，还需要研究儿童与手写有关的自发动作是否有助于建立感知系统（梭状回和顶叶皮质）和运动系统（额叶皮质区域）之间的联系。4 岁之前，大多数儿童都不能说出字母表上的所有字母，更不用说通过手写打印它们了。因此，我们对四岁儿童进行了研究，以确定 a) 手写字母的经验是否会创建感知运动大脑网络，而该网络是字母识别和单词阅读的基础，以及 b) 哪种手工生产对于创建这些大脑网络很重要。为了回答第一个问题，我们训练四岁儿童通过两种方式学习字母：通过听和说出字母名称（看和说的方法）或通过打印相同的字母（James，2010）。第一种条件是“看和说”法，这是在教学龄前儿童学习字母时最常用的方法，因为人们认为在这个年龄段用手写字母太难了。参与者在接受字母训练的四周之前和之后接受了 fMRI 脑部扫描，训练方式包括“看和说”法或打印相同的字母（不说出来）。在训练之前，大脑中没有字母特定的激活。也就是说，这些孩子的大脑对字母和简单形状（如三角形和正方形）的反应相同。只有在印刷训练之后，识字者后来专门用于字母识别的视觉区域才会活跃起来。这一发现是支持以下观点的初步证据：手写字母实际上形成了字母的神经特化，也许为创建用于后续阅读的大脑系统铺平了道路。参见图 2。随后，对四五岁的儿童进行了第二项研究，比较了通过看和说法、印刷、键盘打字或描摹学习字母的方式（James & Engelhardt，2012 年）。只有在印刷训练之后，儿童的大脑才会启动在成人中观察到的字母识别/阅读网络。这一发现对于确定并非任何自我生成的行为都会导致系统的形成非常重要
利用神经信号进行语音和手写检测的机器学习方法：综述
摘要：近年来，脑机接口 (BCI) 因其在医疗领域（运动和/或沟通障碍人士）、认知训练、游戏、增强现实/虚拟现实 (AR/VR) 等领域的潜在应用而越来越受欢迎。BCI 可以解码和识别语音和手写中的神经信号，有可能极大地帮助有严重运动障碍的人满足他们的沟通和互动需求。该领域的创新和前沿进步有可能为这些人开发一个高度可访问和交互的通信平台。这篇综述论文的目的是分析现有的从神经信号进行手写和语音识别的研究。这样对这个领域感兴趣的新研究人员就可以在这个研究领域获得全面的知识。目前基于神经信号的手写和语音识别研究主要分为两类：侵入性研究和非侵入性研究。我们研究了关于将基于语音活动的神经信号和基于手写活动的神经信号转换为文本数据的最新论文。本综述还讨论了从大脑中提取数据的方法。此外，本综述还简要总结了这些研究中使用的数据集、预处理技术和方法，这些研究发表于 2014 年至 2022 年之间。本综述旨在全面总结当前文献中基于神经信号的手写和语音识别方法。本质上，本文旨在为希望在工作中研究基于神经信号的机器学习方法的未来研究人员提供宝贵的资源。
在线手写的基于CNN的阿尔茨海默氏病检测的解释性
全球有超过5500万人受痴呆症影响，每年有近1000万例新病例，阿尔茨海默氏病是一种普遍且具有挑战性的神经退行性疾病。尽管对阿尔茨海默氏病检测的机器学习技术取得了重大进步，但深度学习模型的广泛采用引起了人们对其解释性的关注。在在线手写分析的深度学习模型中缺乏解释性，这在阿尔茨海默氏病检测的背景下是文献中的一个关键差距。本文通过解释应用于多变量时间序列数据的卷积神经网络的预测来解决这一挑战，该预测是由在图形平板电脑上手写的连续循环系列相关的在线手写数据生成的。我们的解释性方法揭示了健康个体和被诊断为阿尔茨海默氏症的人的不同运动行为特征。健康受试者表现出一致，平稳的运动，而阿尔茨海默氏症患者的表现出了不稳定的模式，其标记为突然停止和方向变化。这强调了解释性在将复杂模型转化为临床相关见解中的关键作用。我们的研究有助于提高早期诊断，为参与患者护理和干预策略的利益相关者提供了重要的可靠见解。我们的工作弥合了机器学习预测与临床见解之间的差距，从而促进了对阿尔茨海默氏病评估的高级模型的更有效和可理解的应用。
手写而非打字可以促进广泛的大脑连通性：一项对课堂有影响的高密度脑电图研究
随着传统手写逐渐被数字设备取代，研究其对人脑的影响至关重要。研究人员记录了 36 名大学生的脑电活动，当时他们正在使用数字笔手写视觉呈现的单词，并在键盘上打字。研究人员对使用 256 通道传感器阵列记录的 EEG 数据进行了连接分析。手写时，大脑连接模式比键盘打字时复杂得多，如顶叶和中脑区域的网络枢纽和节点之间广泛的 θ/α 连接一致性模式所示。现有文献表明，这些大脑区域和此类频率的连接模式对于记忆形成和编码新信息至关重要，因此对学习有益。我们的研究结果表明，通过使用笔时精确控制的手部运动获得的视觉和本体感受信息的时空模式对促进学习的大脑连接模式有很大贡献。我们敦促孩子们从小就必须在学校接触手写活动，以建立为大脑提供最佳学习条件的神经元连接模式。虽然在学校保持书写练习至关重要，但跟上不断发展的技术进步也很重要。因此，教师和学生都应该知道在什么情况下，哪种练习能产生最好的学习效果，例如在记课堂笔记时或写论文时。
使用计算机化的视觉反馈
摘要：最近的研究分析了使用计算机系统的发育协调障碍（DCD）儿童的写作指标。迄今为止，尚未研究使用计算机化的视觉反馈来改善手写。本研究旨在检查计算机视觉反馈对DCD儿童的时间，空间取向以及压力指数的影响。27岁的7至12岁儿童，由儿童运动评估电池评估，发育协调障碍问卷进行了每周一次的干预课程，为期8周，在此期间，他们两次将摘录复制到平板电脑上。一次，他们收到视觉反馈，其中写作颜色与写作表面的压力程度相对应，一旦他们收到视觉反馈。在整个课程中，这两个条件都平衡了。将干预前的课程与干预后会议以及时间，空间或压力度量的新文本进行了比较。发现的发现显着减少了总和写作，空中以及写作时间以及在视觉反馈条件下的容量增加。在空间变量中，发现字母高度方差的显着降低。在整个干预过程中，压力通过视觉反馈显着增加，而在两种条件下的写作任务中的测试后降低，并在新文本中保持了。培训有效性是可以转移的，干预可及性可以提高学生的自主权。视觉反馈干预可以增加在写作过程中调节压力所需的动力 - 热反馈，促进更多有效的前馈过程并提高产出质量和容量。
从笔迹中检测阿尔茨海默氏病的一种新型方法：三重整体学习模型
➢可以根据患者的写作技巧获得有关阿尔茨海默氏病的信息。/根据患者写作技巧的恶化，可以获得有关阿尔茨海默氏病的信息。➢在这项研究中，将梯度提升机，分类提升，自适应机学习分类算法与硬投票的分类器结合使用，并通过手写数据集对公开可用的阿尔茨海默氏症进行培训和测试。/在这项研究中，梯度提升机，分类增强和适应性提升机学习分类算法与硬投票分类器结合使用，并在公共诊断阿尔茨海默氏症中与手写数据集进行了培训。aïm：这项研究的目的是通过结合基于机器学习的分类器来快速和高度敏感性地检测阿尔茨海默氏病。/这项研究的目的是将基于机器学习的分类器结合在一起，并通过手写快速，高精度地检测阿尔茨海默氏病。
原创研究论文基于线性判别分析的深度学习算法用于数字字符手写识别
自主获取输入的层次表示。该研究开发了分类算法，用于识别数字字符（0-9）中的手写数字，分析分类器组合方法并确定其准确性。该研究旨在优化同时处理多个脚本时的识别结果。它提出了一种简单的分析技术、线性判别分析 (LDA) 实现和用于数字字符分类的 NN 结构。然而，测试显示 LDA 分类器的结果不一致。该方法将基于配置文件的特征提取 (FE) 与高级分类算法相结合，可以显著改善 HWR 数字字符领域，这从它产生的不同结果可以看出。该模型在 MNIST 数据集上的表现为 98.98%。在 CPAR 数据库中，我们完成了跨数据集评估，准确率为 98.19%。关键词：手写识别；深度学习；神经网络；特征提取；线性判别分析；准确性
草书手写对于课堂学习的重要性超过打字：一项针对 12 岁儿童和青少年的高密度脑电图研究
手写、打字还是绘画——哪种策略最能提高课堂学习效率？随着数字设备越来越多地取代传统的手写，研究这种做法的长期影响至关重要。研究人员对 12 名年轻人和 12 名 12 岁儿童进行了高密度脑电图 (HD EEG)，以研究他们在手写草书、打字或绘制难度各异的视觉呈现单词时的脑电活动。对使用 256 通道传感器阵列记录的 EEG 数据进行了时间频谱演变 (TSE，即随时间变化的幅度变化) 分析。对于年轻人，我们发现，当使用数字笔在触摸屏上手写时，顶叶和中部大脑区域在 θ 范围内显示出与事件相关的同步活动。现有文献表明，这些特定大脑区域的这种振荡神经元活动对于记忆和新信息的编码非常重要，因此为大脑提供了最佳的学习条件。在绘画时，我们发现顶叶区域存在类似的激活模式，此外，alpha/beta 范围内还存在与事件相关的去同步化，这表明绘画和手写时的激活模式既相似又略有不同。在键盘上打字时，我们发现顶叶和中脑区域的 theta 范围内存在与事件相关的去同步化活动，alpha 范围内存在与事件相关的去同步化活动，但程度较轻。然而，由于这种活动是不同步的，并且与手写和绘画时的活动不同，因此其与学习的关系仍不清楚。对于 12 岁的儿童，也发现了相同的激活模式，但程度较轻。我们认为，儿童从小就必须在学校接触手写和绘画活动，以建立有利于学习的神经元振荡模式。我们得出的结论是：由于感觉运动整合的益处，即由于手写和绘画时感官的广泛参与以及精细和精确控制的手部动作，在学习环境中保持这两种活动对于促进和优化学习至关重要。
教学材料认证资源列表 24-25
Q 5.0 ERLA K-5 IM 选择您所在 LEA 的教师将定期（平均每周一次或更多）用于英语 RLA K-2 年级教学的全学科和/或补充出版商/产品，以确保覆盖 100% 的 TEKS。如果出版商/产品因年级或教室而异，请选择所有使用的产品。全学科教学材料（通常称为第 1 层或核心材料）：教学材料旨在如果按设计实施，让学生无需补充即可掌握某一学科和年级的基本知识和技能。补充材料（可用于第 1 层、第 2 层或第 3 层环境）：旨在帮助教授一项或多项基本知识和技能的教学材料。TEA 可用材料 TEA；K-5 RLA 读写能力计划 COVID 紧急发布（以前称为 Amplify Texas Elementary Literacy Program）州采用材料协作课堂中心；协作读写能力 Imagination Station, Inc；IStation Reading InterEthnic LLC；Handwriting with the Harbor Friends InterEthnic LLC；Beginning to Spell in Alphabet Harbor Houghton Mifflin Harcourt (HMH)；Into Reading Texas Learning AZ LLC；Raz-Plus ELL Edition Learning Without Tears (LWT)；Handwriting Without Tears McGraw Hill；Texas Wonders Perfection Learning Corporation；Benson Handwriting Savvas Learning Company (formerly Pearson)；Texas myView Literacy Universal Publishing；Universal Handwriting Zaner-Bloser Inc；Handwriting Texas Edition 和 Spelling Connections Texas Edition 非州采用材料 95% Group；95 Phonics Core 和/或 Intervention Products Abydos Literacy Learning；AbydosPRO Access Literacy；Literacy Essentials Achieve3000；Achieve 3000 Literacy Alphabet Harbor；Phonemic Advantage Phonics