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用观察方法和计算机工具测量3-6岁儿童的功能能力
用观察方法和计算机工具测量3-6岁儿童的功能能力
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JoVE Journal Behavior
Measuring the Functional Abilities of Children Aged 3-6 Years Old with Observational Methods and Computer Tools

用观察方法和计算机工具测量3-6岁儿童的功能能力

Full Text
9,679 Views
11:29 min
June 20, 2020

DOI: 10.3791/60247-v

María Consuelo Sáiz Manzanares1, Raúl Marticorena Sánchez2, Álvar Arnaiz González2, José Francisco Díez Pastor2, César I. García Osorio2

1Departamento de Ciencias de la Salud,Universidad de Burgos, 2Departamento de Ingeniería Informática,Universidad de Burgos

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

我们提出了一个协议,使用计算工具来记录和分析3-6岁儿童的功能能力。该议定书有助于将这些能力在整个发展过程中进行比较,并可用于评估发展困难。

这些议定书是按照西班牙布尔戈斯大学生物伦理委员会的程序规定,在他们参加之前,学生和他们的父母,在某些情况下,法律导师都提供了知情的同意,我已充分了解研究的目标。没有为他们的参与提供经济补偿。该协议分析使用该软件记录和解释结果的尺度,以衡量功能能力,在30至60个家庭。

这些比例分析功能能力,分布在11个领域。服务器允许记录解释用户的功能发展比较每个能力的进化发展。它测量的尺度较轻,从1到5,从无到有。

此工具有助于在开发实施培训计划时开发功能技能指南时发现问题,进而促进对此类方案内用户的监控。在使用此服务器之前,教师疗法不能在药物环境中提供不同的能力。此外,还可以将这些结果与家长信息、参与者招聘进行比较。

招收具有运动发育、认知、个人自主性和社会化领域变化的特殊教育需要以及中度至重度智力残疾的零至六岁儿童。共有11名学员、7名男孩和4名女孩被招募参加本研究。包括根据精神障碍诊断和统计手册对中度或严重智力残疾进行确诊诊断的儿童,并到特殊教育中心接受教育。

在每种情况下,诊断应由医院的儿科神经科医生或心理学家根据 DSM-5 代表多学科团队进行确认。理想情况下,参与者不应少于 15 人。将功能领域正常发展、运动认知、个人自主、社会化发展的儿童排除在智力功能限制之外。

数据采集。收集不同功能领域儿童发展、食物自主、个人护理和卫生、独立穿衣和脱衣、括约肌控制、功能移动性、沟通和语言、日常生活习惯、适应行为和注意力等数据。用于观察,使用刻度测量0至6岁儿童的功能能力,并在自然环境中进行观察。

例如,学校教育设置。记录整个星期在不同自然环境中的观察,反映中心学生的日常生活。例如,在播放时,等等。

让直接在教育机构照顾孩子的教师和治疗师记录观察结果,然后将结果放入软件中。实验程序。在软件中将学生分配给教师。

这一步由研究主管执行,他通常担任程序的协调员。使用用户名和密码登录软件包,并选择英语或西班牙语语言。输入中心主任在注册簿帮助下提供的学生数据相关信息。

为每位学生填写以下字段。姓名、密码、性别、出生日期、发展年龄、初级诊断、二级诊断(如适用)以及与调解、数据、过敏和其他信息或中心管理兴趣相关的观察。从中心保存的记录中输入与教师或治疗师相关的信息。

通过单击教室将教师分配给教师或治疗师组,然后转到"学生"专栏,然后选择要分配到教室的学生,然后单击教师,然后通过单击教师输入日期、姓名、姓氏、识别码选择一组学生及其教师或治疗师到教室分配教师、邮件、密码和观察。然后单击"接受主任",然后将学生评估的责任下放给每位教师。主任可以咨询教师在整个学年的随时输入软件的评估。

教师使用软件。然后,执行评估的老师或治疗师可以选择一个学年和一个学期。该比例提供了每个术语选择不同功能区域的可能性,即使用控制器以前可以分配的用户名和密码登录到软件。

输入分配给教室的每个参与者在自然环境中完成的评估结果。通过单击学生的姓名,然后开始评估其他功能区域,在软件中选择一个学生。对每个用户的发展与按时间顺序排列的预期开发进行比较分析。

请按照以下步骤操作。注册数据后,通过右键单击选择"年"选择列评估,然后三个月选择列学生并选择要进行评估的班级的学生。然后选择列区域,单击需要评估的区域和子区域。

然后单击"最大"选项卡。它得到学生的发展,并比较他们的年龄预期发展比较每个用户的不同功能领域从课堂上分析每个用户的功能领域可以执行与软件。从软件导出数据。

选择用户数据和功能区域,然后导出数据库。选择列 Excel,然后获取数据库,然后在您选择的统计程序或库中导出数据库。将数据导入统计包和库,如 SPSS、Weaker、Python 等,并执行聚类分析。

在这里,使用 SPSS 进行分析如下。在K内无监督机器学习技术N中聚类或聚类分析意味着它是一种分组方法,其目的是将一组 N 观测值划分为 K 组,其中 N 观测值属于具有更密切均值的组。在此实验中,K 意味着聚类用于检查子类群集及其功能发展,使用 SFA 选择选项分析,然后对选项进行分类。

K 表示统计包中的群集。在描述性统计信息下选择交叉选项卡,然后选择以下两个变量。选择描述性统计选项,然后选择交叉选项卡,然后选择科恩卡帕系数选项。

使用电子表格为中度和重度智力残疾儿童组生成蜘蛛聊天和特定条形图。结果。本研究提出了一些数据分析与观测协议的例子,以及软件应用程序的使用。我们首先进行聚类分析,以检查有特殊教育需要的儿童中度和重度智力残疾的诊断是否与他们的实际发展相符。

使用 K means 方法,我们发现属于任一组的两个群集。聚类一和集群二分别集成了55%和45%的样品。然后生成一个交叉表,以研究归属群集与残疾集群可变程度之间的关系。

研究发现,第一组中所有学科都属于A组,中度智力残疾,第二组包括属于B组、重度智力残疾的所有学生。只有一个中等智力残疾的人见表三,A Cohen Kappa系数820,p=006。

通过本研究分析,可以对每个功能组的参与者的能力、残疾中度与重度残疾进行。蜘蛛图和特定的条形图用于此目的。结论。该服务器改进了对自然环境中的奥斯特罗血管疾病的研究,因为如果法律记录上对数据进行宣称或填充组织治疗师,并实际进行实时分析。

该软件还便于将数据从教室的中心导出到 Excel 特定格式的文件,退出有助于插入静态页面,从而可以执行其他更复杂的分析,例如群集分析与参数不同的手段或没有参数研究分析该样本的服务器的可靠性等。

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