Anastasi, A. és Urbina, S. (1997): Psychological testing (7th ed.). Prentice Hall.
Baker, R. S. és Yacef, K. (2009): The state of educational data mining in 2009: A review and future visions. Journal of Educational Data Mining. 1. 1. sz., 3–17.
Custer, S., King, E. M., Manuelyan Atinc, T., Read, L. és Sethi, T. (2018): Toward data driven education systems: Insights into using information to measure results and manage change. Center for Universal Education at the Brookings Institution. Letöltés: https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2018/02/toward-data-driven-education-systems.pdf
Csapó B. és Zsolnai A. (szerk., 2019): Neveléstudomány: Az elmélet és a gyakorlat találkozása. Akadémiai, Budapest.
Clements, S. D. (1966): Minimal Brain Dysfunction in Children: Terminology and Identification. Public Health Service Publication No. 1415. Department of Health, Education and Welfare, Washington, DC: U.S.
Del Giudice, M. (2014): Middle childhood: An evolutionary‐developmental synthesis. Child Development Perspectives. 8. 4. sz., 193–200. DOI:
https://doi.org/10.1111/cdep.12084
Diamond, A. (2013): Executive functions. Annual Review of Psychology. 64. 1. sz., 135–168.
Endrődy O., Svraka B. és F. Lassú Zs. (szerk.): Sokszínű pedagógia. ELTE TÓK, Budapest.
Gyarmathy É. (2020): Atipikus fejlődés és az idegrendszer érésének kulturális háttere. In: Endrődy O., Svraka B és F. Lassú Zs. (szerk.): Sokszínű pedagógia. ELTE TÓK, Budapest. 24–35.
Gyarmathy É. és Smythe, I. (2000): Többnyelvűség és az olvasási zavarok. Erdélyi Pszichológiai Szemle. 1. 4. sz., 63–76.
Gyarmathy É. és Kucsák J. (2012): A digitális bennszülöttek képességprofilja. A mérési eljárások, a linearitás és a hagyományos iskolai tanítás alkonya. Iskolakultúra. 12. 9. sz.
Gyarmathy É., Gyarmathy Zs., Szabó Z., Pap A. és Kraiciné Szokoly M. (2019): Tizenévesek és felnőttek kognitív profiljának online mérése. Opus et Educatio. 6. 3. sz,, 297–309. Letöltés: http://opuseteducatio.hu/index.php/opusHU/article/view/330/574 (2025. 09. 01.).
Gyarmathy É., Gyarmathy Zs., Szabó Z. (2021): A Sakkpalota képességfejlesztő program hatásvizsgálata. Új Pedagógiai Szemle. 71. 3–4. sz.
Isaksson, J., Ruchkin, V., Aho, N., Lundin Remnélius, K., Marschik, P. B. és Bölte, S. (2022): Nonshared environmental factors in the aetiology of autism and other neurodevelopmental conditions: a monozygotic co-twin control study. Molecular Autism. 13. 1. sz. (8.).
Kertzman, S., Gyarmathy É., Vainder, M., Vojtová, V., Mikulášek, L., Sirota, A., Motschnig, R., Hagelkruys, D. és Lerer, B. (2017): Web-based Real-time Neuropsychological Assessment in Dyslexia. BMC Psychiatry. BPSY-D-16.
Kovacs, K. és Conway, A. R. (2016). Process overlap theory: A unified account of the general factor of intelligence. Psychological Inquiry. 27. 3. sz., 151–177.
Leal, M. F. C., Catarino, R. I., Pimenta, A. M. és Souto, M. R. S. (2023): The influence of the biometals Cu, Fe, and Zn and the toxic metals Cd and Pb on human health and disease. Trace Elements and Electrolytes. 40. 1. sz. (1).
Lee, A. S. E., Ji, Y., Raghavan, R., Wang, G., Hong, X., Pearson, C., Mirolli, G., Bind, E., Steffens, A., Mukherjee, J., Haltmeier, D., Fan, Z. T. és Wang, X. (2021): Maternal prenatal selenium levels and child risk of neurodevelopmental disorders: A prospective birth cohort study. Autism research: official journal of the International Society for Autism Research. 14. 12. sz., 2533–2543. DOI:
https://doi.org/10.1002/aur.2617
Lenehan, M. E., Summers, M. J., Saunders, N. L., Summers, J. J. és Vickers, J. C. (2016): Does the Cambridge Automated Neuropsychological Test Battery (CANTAB) Distinguish Between Cognitive Domains in Healthy Older Adults? Assessment. 23. 2. sz., 163–172. DOI:
https://doi.org/10.1177/1073191115581474
Lichtenberger, E. O., Sotelo-Dynega, M. és Kaufman, A. S. (2009): The Kaufman Assessment Battery for Children—Second Edition. In J. A. Naglieri & S. Goldstein (szerk.): Practitioner's Guide to Assessing Intelligence and Achievement. John Wiley & Sons, Inc. 61–93.
Margolis, A. E., Dranovsky, A., Pagliaccio, D., Azad, G., Rauh, V. és Herbstman, J. (2025): Annual Research Review: Exposure to environmental chemicals and psychosocial stress and the development of children's learning difficulties. Journal of Child Psychology and Psychiatry. 66. 4. sz., 547–568.
Mohai K., Perlusz A., Katona, N. (2020): Útmutató az integrált és inkluzív oktatáshoz a többségi pedagógus számára. Oktatás 2030 – Eszterházy Károly Egyetem.
Molnár, G. (2022): How to Make Different Thinking Profiles Visible Through Technology: The Potential for Log File Analysis and Learning Analytics. In: Virvou, M., Tsihrintzis, G.A., Tsoukalas, L.H., Jain, L.C. (szerk.): Advances in Artificial Intelligence-based Technologies. Learning and Analytics in Intelligent Systems. Vol 22. Springer, Cham. DOI:
https://doi.org/10.1007/978-3-030-80571-5_9
Molnár Gy. és Csapó B. (2019): A diagnosztikus mérési rendszer technológiai keretei: az eDia online platform. Iskolakultúra. 29. 4–5.
Moore, A. L. és Miller, T. M. (2018): Reliability and validity of the revised Gibson Test of Cognitive Skills, a computer-based test battery for assessing cognition across the lifespan. Psychology Research and Behavior Management. 11. 25–35. DOI:
https://doi.org/10.2147/PRBM.S152781
Nagy J. (1980): 5–6 éves gyermekeink iskolakészültsége. Akadémiai, Budapest
Nasreddine, Z. S., Phillips, N. A., Bédirian, V., Charbonneau, S., Whitehead, V., Collin, I., Cummings, J. L. és Chertkow, H. (2005): The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment. Journal of the American Geriatrics Society. 53. 4. sz., 695–699. DOI:
https://doi.org/10.1111/j.1532-5415.2005.53221.x
Rapos N., Gaskó K., Kálmán O., Mészáros Gy. (2011): Az adaptív-elfogadó iskola koncepciója. Oktatáskutató és Fejlesztő Intézet, Budapest.
Rohling, M. L., Williamson, D. J., Miller, L. S. és Adams, R. L. (2003): Using the Halstead-Reitan Battery to diagnose brain damage: a comparison of the predictive power of traditional techniques to Rohling's Interpretive Method. The Clinical Neuropsychologist. 17. 4. sz., 531–543. DOI:
https://doi.org/10.1076/clin.17.4.531.27938
Schneider, W. J. és McGrew, K. S. (2018): The Cattell–Horn–Carroll theory of cognitive abilities. In: D. P. Flanagan és E. M. McDonough (szerk.): Contemporary intellectual assessment: Theories, tests, and issues (4th ed.). The Guilford Press. 73–163.
Siemens, G. (2013): Learning analytics: The emergence of a discipline. American Behavioral Scientist. 57. 10. sz., 1380–1400.
Sattler, J. M. (2001): Assessment of children: Cognitive applications (4th ed.). Jerome M. Sattler, Publisher, Inc.
Smythe, I. (2002): Cognitive factors underlying reading and spelling difficulties: a cross-linguistic study (doctoral dissertation). University of Surrey, UK.
Stein, T. P., Schluter, M. D., Steer, R. A., Ming, X. (2023): Bisphenol-A and phthalate metabolism in children with neurodevelopmental disorders. PLoS ONE. 18. 9. sz. (e0289841). DOI:
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0289841
Virtanen, P., Gommers, R., Oliphant, T. E., Haberland, M. Reddy, T. Cournapeau, D. és mtsai. & SciPy 1.0 Contributors (2020): SciPy 1.0: Fundamental Algorithms for Scientific Computing in Python. Nature Methods. 17. 3. sz., 261–272. DOI:
10.1038/s41592-019-0686-2
Wang, J., Li, Y., Geng, X., Zhang, X., Xiao, Y. és Wang, W. (2022): Associations of Epstein-Barr Virus Infection with Attention Deficit Hyperactivity Disorder, Learning Disability, and Special Education in US Children. International Journal of General Medicine. 15. 2187–2195. DOI:
https://doi.org/10.2147/IJGM.S355263
Zhu, Z., Wang, Y., Tang, S., Tan, H., Liu, C. és Cheng, L. (2021): Maternal exposure to pesticides during pregnancy and risk for attention-deficit/hyperactivity disorder in offspring: A protocol for systematic review and meta-analysis. Medicine. 100. 26. sz. (e26430). DOI:
https://doi.org/10.1097/MD.0000000000026430
Zsolnai A. (szerk., 2018): Inkluzív pedagógia. Akadémiai, Budapest
