Early literacy development in Catalan: characteristics and instructional influence

Resumo: Este artigo analisa a relação entre o nível de consciência fonológica, conhecimento das letra e as estratégias utilizadas para ler e escrever, em crianças de cinco anos, ensinadas em catalão. Participaram 69 crianças de três classes diferentes. Cada um dos seus professores utilizava um método diferente de ensino: analítico, sintético ou analítico-sintético. As crianças foram avaliadas no início e no final do ano letivo em: Reconhecimento de letras, segmentação palavra oral, leitura de palavras, leitura de um texto curto e um ditado. Foram realizadas análises de granulação fina em nas respostas das crianças, para identificar estratégias e padrões específicos. A análise qualitativa indica que a capacidade de segmentar uma palavra em sílabas por via oral parece ser suficiente para as crianças começarem a ler de uma forma convencional. Além disso, a consciência fonológica e o conhecimento das letras são usados em formas relativamente diferentes, dependendo do tipo de texto a ser lido. As abordagens de ensino dos professores parecem ter uma influência nos resultados das crianças.

Unveiling the Biometric Potential of Finger-Based ECG Signals

The ECG signal has been shown to contain relevant information for human identification. Even though results validate the potential of these signals, data acquisition methods and apparatus explored so far compromise user acceptability, requiring the acquisition of ECG at the chest. In this paper, we propose a finger-based ECG biometric system, that uses signals collected at the fingers, through a minimally intrusive 1-lead ECG setup recurring to Ag/AgCl electrodes without gel as interface with the skin. The collected signal is significantly more noisy than the ECG acquired at the chest, motivating the application of feature extraction and signal processing techniques to the problem. Time domain ECG signal processing is performed, which comprises the usual steps of filtering, peak detection, heartbeat waveform segmentation, and amplitude normalization, plus an additional step of time normalization. Through a simple minimum distance criterion between the test patterns and the enrollment database, results have revealed this to be a promising technique for biometric applications.