Artykuł metodologiczny

Pomiar zdolności funkcjonalnych dzieci w wieku 3-6 lat za pomocą metod obserwacyjnych i narzędzi komputerowych

DOI:

10.3791/60247

20 czerwca 2020

W tym artykule

Podsumowanie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Przedstawiamy protokół korzystania z narzędzia obliczeniowego do rejestrowania i analizowania zdolności funkcjonalnych dzieci w wieku 3-6 lat. Protokół ułatwia porównanie tych zdolności w trakcie ich rozwoju i może być wykorzystany do oceny trudności rozwojowych.

Streszczenie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Analiza zdolności funkcjonalnych i ich rozwoju we wczesnym dzieciństwie (0-6 lat) to fundamentalne aspekty wśród małych dzieci z pewnymi typami trudności rozwojowych, które mogą ułatwić profilaktykę, poprzez zaprogramowane interwencje dostosowane do potrzeb każdego użytkownika (ucznia lub pacjenta). Do tej pory przeprowadzono jednak niewiele badań, w których analizowano wykorzystanie zautomatyzowanych narzędzi do rejestrowania i interpretowania wyników wstępnej oceny. W tym miejscu przedstawiono protokół do badania zdolności funkcjonalnych we wczesnym dzieciństwie u małych dzieci w wieku od 3 do 6 lat z niepełnosprawnością intelektualną, ale protokół może być również stosowany w wieku od 0 do 6 lat. W protokole wykorzystano aplikację komputerową eEarlyCare, która ułatwia interpretację wyników systematycznych obserwacji, które są rejestrowane w naturalnym środowisku przez profesjonalistów przeszkolonych w zakresie wczesnej interwencji. Oprogramowanie może być używane do analizy 11 obszarów funkcjonalnych (autonomia żywnościowa, higiena osobista i higiena, samodzielne ubieranie i rozbieranie, kontrola zwieraczy, mobilność funkcjonalna, komunikacja i język, rutyny życia codziennego, zachowania adaptacyjne i uwaga) oraz łącznie 114 różnych zachowań. Jego zastosowanie ułatwia analizę zaobserwowanych zdolności i znacznie wspomaga wczesną interwencję. W porównaniu z innymi metodami obserwacyjnymi pozwala na efektywniejsze wykorzystanie zasobów osobistych i materialnych. Korzystanie z aplikacji komputerowej ułatwia rejestrowanie wyników obserwacji, co pomaga w organizacji i refleksji nad obserwacjami. Oprogramowanie wyświetla wyniki obserwacji na ekranie w porównaniu z normalnymi parametrami rozwojowymi. Informacje te mogą być wykorzystane do podjęcia decyzji o najbardziej odpowiednim programie interwencyjnym dla każdego użytkownika (studenta lub pacjenta). Podobnie, techniki grupowania są stosowane do analizy związku między rodzajem niepełnosprawności intelektualnej a rozwojem funkcjonalnym identyfikowanym z oprogramowaniem, relacją, która ma służyć jako przewodnik dla wczesnej interwencji profesjonalnej opieki.

Wprowadzenie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Obserwacja we wczesnym wieku: co i jak obserwować

Ocena wczesnego dzieciństwa w zwykłych kontekstach rodzinnych i w szkole jest przeprowadzana przy użyciu metody obserwacyjnej. W związku z tym oceniający musi przestrzegać precyzyjnego procesu obserwacji, który jest kluczem do dokładnej diagnozy, a tym samym do udanego szkolenia1. Istnieje wiele inwentarzy rozwojowych, które zawierają wytyczne do oceny: między innymi The Portage Guide2, Brunet Lézine Scale3 oraz Battelle Developmental Inventory4. Narzędzia te opierają się na uzgodnionych na szczeblu międzynarodowym standardach ustalonych przez społeczność naukową w dziedzinie rozwoju ewolucyjnego człowieka. Chociaż narzędzia te analizują obszary rozwojowe (psychomotoryczne, poznawcze, komunikacyjne i językowe oraz autonomia i socjalizacja), ostatnie badania5 zaproponowały nowe narzędzia, które mogą również analizować te obszary. Badania te wskazują, że metoda obserwacyjna od urodzenia dostarcza wskazówek o ogromnej użyteczności we wczesnej interwencji i wczesnym wykrywaniu patologii. Jednak procesy obserwacyjne w tym wieku są złożone, ponieważ zależą od obserwacji behawioralnych zarejestrowanych w naturalnych kontekstach, które nie zawsze są łatwe do przeprowadzenia.

W tym ramie, ocena nabywania zdolności funkcjonalnych we wczesnym wieku jest bardzo interesująca zarówno dla rodziców, pedagogów, jak i terapeutów. Każda taka ocena ma znaczenie dla dzieci, u których zdiagnozowano pewną niepełnosprawność lub które są zagrożone rozwojem pewnej niepełnosprawności. Wczesne wykrycie zaburzeń rozwojowych jest niezbędne do wczesnej diagnozy i interwencji. Badanie obserwacyjne od urodzenia dostarczy wskaźników tego wczesnego wykrywania i interwencji5. Obecnie istnieją różne narzędzia (inwentarze rozwoju, skale, testy itp.) do mierzenia rozwoju w tym wieku. Instrumenty, które można obecnie zastosować, to inwentaryzacje rozwojowe, z których część jest ustandaryzowana. Jednak niektóre z tych instrumentów mogą wymagać znajomości technik psychometrycznych, a wyniki nie są automatycznie wyświetlane na ekranie. Z tego powodu ważne jest, aby opracować inne narzędzia, które są łatwiejsze w użyciu i interpretacji.

Przygotowanie oprogramowania do zapisu i interpretacji danych z procesów obserwacji kontekstowej w młodym wieku

Rozwój oprogramowania został zatem uznany za istotny, który pomógłby obserwatorom (terapeucie, edukatorowi, itp.) w rejestrowaniu i interpretowaniu wyników swoich obserwacji. Ten protokół i oprogramowanie, eEarlyCare, może być stosowane zarówno w ośrodkach edukacyjnych, które pracują z dziećmi niepełnosprawnymi, jak i w ośrodkach interwencji terapeutycznej skierowanych do tej grupy. Dlatego od teraz będzie używany termin "użytkownik", który obejmuje zarówno studentów, jak i pacjentów, w zależności od miejsca, w którym przeprowadzana jest interwencja. W szczególności oprogramowanie, które mogłoby ułatwić rejestrację i interpretację danych zebranych w naturalnych kontekstach z obserwacji zdolności funkcjonalnych wśród dzieci w wieku od 0 do 6 lat. To oprogramowanie, eEarlyCare, opiera się na skali zdolności funkcjonalnych6 [Skala pomiaru zdolności funkcjonalnych u dzieci w wieku 0-6 lat] (SFA); Skala ta obejmuje pomiar 11 obszarów rozwoju (Autonomia żywieniowa, Higiena osobista i higiena, Samodzielne ubieranie się i rozbieranie, Kontrola zwieraczy, Mobilność funkcjonalna, Komunikacja i język, Interaktywna zabawa symboliczna, Rutyny życia codziennego, Zachowania adaptacyjne). Był to również inspirowany Portage Guide2, Pediatric Evaluation of Disability Inventory (PEDI)7 oraz pracami Bronson8, a także Whitebread i Basilio4 na temat umiejętności społecznych w wieku 0-6 lat, Brunet-Lézine Scale3, inwentarzami rozwojowymi dla dzieci w wieku 0-6 lat7, oraz Skalą Oceny prekursorów9 do umiejętności społecznych. Narzędzie to jest aplikacją komputerową, która służy do rejestrowania wyników każdej oceny użytkownika w ramach długotrwałych działań następczych (kwartalnych, miesięcznych, rocznych itp.). Jest to aspekt referencyjny dla terapeuty w odniesieniu do interwencji oraz dla innych specjalistów, którzy pracują z dziećmi we wczesnym dzieciństwie z podejrzeniem dysfunkcji. Dodatkowo, software10 może automatycznie tworzyć porównania między rozwojem zdolności funkcjonalnych różnych użytkowników, niezależnie od tego, czy znajdują się oni w tym samym centrum interwencyjnym, ułatwiając w ten sposób zdefiniowanie wspólnych aspektów pracy zespołowej.

W szczególności, to oprogramowanie jest oparte na głównych technologiach (np. Windows Presentation Foundation Development -WPF-11), innowacji technologicznej, która integruje zaawansowaną grafikę w celu uzyskania dokładnych wyników graficznych12 i pozytywnego doświadczenia użytkownika komputera. Jakość wykresów poprawia wizualizacje i interaktywność dostępną z innymi narzędziami, takimi jak arkusze kalkulacyjne. Aplikacja może przechowywać dane lokalnie w relacyjnych bazach danych i przesyłać informacje do chmury w celu ich udostępnienia. Ponadto obsługiwana jest również klasyczna architektura klient-serwer. Funkcje te ułatwiają rejestrowanie danych zebranych z obserwacji i przetwarzanie wyników w celu wizualizacji. Ponadto po zarejestrowaniu bardzo łatwo jest wyeksportować dane. Dzięki temu dane mogą być wykorzystywane w potężnych pakietach statystycznych do stosowania technik eksploracji danych, takich jak nadzorowane (klasyfikacja i/lub regresja) i nienadzorowane (grupowanie) uczenie maszynowe.

W tym badaniu, techniki klasyfikacji są szczególnie przydatne w spersonalizowanym nauczaniu13. Architekturę można zobaczyć w Rysunek 1 i Rysunek 2. W Rysunek 1, funkcjonalność przechowywania w chmurze jest używana jako zabezpieczenie, na wypadek problemów z bezpieczeństwem danych oraz potencjalnej utraty i uszkodzenia danych podczas wymiany między aplikacjami. Dodatkowo oprogramowanie może również działać w klasycznej sieciowej architekturze klient-serwer z bazą danych (Rysunek 2), w której cała wymiana danych odbywa się między klientami (są to pojęcia, które są wykorzystywane w dziedzinie informatyki). Platformy te zapewniają mechanizmy uwierzytelniania i ograniczony dostęp, które zapewniają prywatność i ochronę danych, jednocześnie ułatwiając interakcję z w pełni rozwiniętymi aplikacjami. Efektem końcowym jest interfejs aplikacji, który został zaprojektowany14 dla profesjonalistów zajmujących się wczesną opieką, aby mogli w prosty sposób korzystać z technik Learning Analytics i odwoływać się do nich, aby śledzić stopień rozwoju każdego ucznia w każdym obszarze oceny skali15.

Aplikacja oferuje również ogólny profil każdego użytkownika w każdym z obszarów i podobszarów funkcjonalnych (Tabela 1). Daje również porównanie między wszystkimi użytkownikami w dowolnym centrum. Krótko mówiąc, tworzy spersonalizowaną analizę potrzeb interwencyjnych różnych użytkowników. Ponadto pomaga specjalistom wczesnej opieki w ich programach interwencyjnych, ponieważ może oznaczać obszary, w których użytkownicy mogą, ale nie muszą, wykazywać podobne wzorce rozwojowe. Wszystkie te wyniki wskazują rodzaj programów interwencyjnych, które mogą być stosowane razem, a nie te, które muszą być projektowane indywidualnie. Dane, które są powiązane z tym interfejsem, to wyniki SFA użytkowników, które są mierzone w skali Likerta od 1 do 5. Wyniki te można porównać z maksymalnymi wynikami wieku rozwojowego powiązanymi z każdym wymiarem SFA. Oprogramowanie może również łączyć wiek chronologiczny każdego użytkownika z wiekiem rozwojowym każdego wymiaru SFA; Jest to istotny aspekt dla wykrywania obszarów interwencji, spośród których należy nadać priorytet obszarom do leczenia.

Obszar funkcjonalnyPodobszar funkcjonalny
1. Autonomia żywnościowa1. Tekstura żywności
2. Korzystanie z przyborów kuchennych
2. Higiena osobista i higiena3. Higiena jamy ustnej
4. Fryzura
5. Pielęgnacja nosa
6. Mycie rąk
7. Mycie twarzy i ciała
3. Samodzielnie ubiera się i rozbiera8. Ubieranie i rozbieranie (od pasa do góry)
Ubieranie i rozbieranie (od pasa w dół)
4. Kontrola zwieraczy9. Kontrola zwieraczy
5. Mobilność funkcjonalna10. Kończyna górna
11. Transfery w WC
12. Transfery na krześle
13. Mobilność i przenoszenie łóżek
14. Mobilność w wannie
15. Mobilność w pomieszczeniach
16. Transport przedmiotów
17. Mobilność na świeżym powietrzu
6. Komunikacja i język18. Rozumienie słów
19. Rozumienie zwrotów
20. Funkcjonalne wykorzystanie komunikacji
7. Rozwiązywanie zadań w kontekstach społecznościowych21. Rozwiązywanie problemów
22. Informacje o sobie
8. Interaktywna i symboliczna zabawa23. Zabawa interaktywna
24. Interakcja z grupą rówieśniczą
25. Baw się przedmiotami
9. Rutyna życia codziennego26. Wskazówki w czasie
27. Praca domowa
10. Zachowanie adaptacyjne28. Zachowania samookaleczające
29. Heteroagresywność (krzywdzenie innych)
30. Niszczenie przedmiotów
31. Destrukcyjne zachowanie (płakać, krzyczeć, śmiać się bez powodu)
32. Stereotypy
11. Uwaga33. Uwaga

Tabela 1: Lista obszarów i podobszarów funkcjonalnych.

figure-introduction-1
Rysunek 1: Architektura propozycji automatyzacji korekty funkcjonalności Scale pamięci masowej w chmurze. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

figure-introduction-2
Rysunek 2: Architektura propozycji automatyzacji korekcji funkcjonalności Scale sieci klasycznej. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Terapeuci i specjaliści zajmujący się interwencjami mogą korzystać z tego protokołu oceny i implementacji oprogramowania do oceny zdolności funkcjonalnych i ich rozwoju we wczesnym dzieciństwie między 0 a 6 rokiem rozwoju. Oprogramowanie może być używane z dziećmi w tym przedziale wiekowym, chociaż jest szczególnie przydatne dla dzieci z podejrzeniem upośledzenia rozwoju zdolności funkcjonalnych. Jest również szczególnie przydatny w Specjalnych Ośrodkach Edukacyjnych. Pytanie badawcze brzmi, czy po zaobserwowaniu zdolności funkcjonalnych dzieci, użycie narzędzia komputerowego ułatwi terapeucie rejestrowanie i interpretację wyników.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ten protokół został przeprowadzony zgodnie z przepisami proceduralnymi Komisji Bioetycznej Uniwersytetu w Burgos (Hiszpania). Przed przystąpieniem do badania, zarówno uczniowie, jak i ich rodzice, a w niektórych przypadkach opiekunowie prawni, wyrazili świadomą zgodę i zostali w pełni poinformowani o celach badania. Nie zaoferowano im żadnej rekompensaty finansowej za ich udział.

1. Rekrutacja uczestników

  1. Rekrutuj dzieci w wieku od 0 do 6 lat z historią specjalnych potrzeb edukacyjnych związanych ze zmianami w obszarach rozwoju motorycznego, poznawczego, autonomii osobistej i socjalizacji oraz z niepełnosprawnością intelektualną w stopniu umiarkowanym do znacznego. Do niniejszego badania zrekrutowano łącznie 11 uczestników (7 chłopców i 4 dziewczynki).
  2. Uwzględnij dzieci, u których zdiagnozowano niepełnosprawność intelektualną (umiarkowaną lub ciężką) zgodnie z Podręcznikiem Diagnostycznym i Statystycznym Zaburzeń Psychicznych (DSM-5)16 i uczęszczają do Specjalnego Centrum Edukacyjnego w celu nauki szkolnej (Tabela 2).
    UWAGA: W każdym przypadku (w zależności od wykrycia problemu i miejsca wykonania interwencji) diagnoza powinna zostać potwierdzona przez neurologa dziecięcego w szpitalu lub psychologa w ramach zespołu wielodyscyplinarnego, zgodnie z DSM-5. Idealnie byłoby, gdyby było nie mniej niż 15 uczestników, ponieważ wprowadzanie wyników obserwacji jest pracochłonne.
wieku pkt. pkt. SZT.
Płećn Mwiek SDRanga wieku (miesiące)Niepełnosprawność•Nauka
stopień
ZAbcd
Chłopców7Nr 95,2Godzina 11,7786-11443cyfra arabska5
Dziewczyny483,5Godzina 23,5645-11213cyfra arabskacyfra arabska
UWAGA:* Stopień niepełnosprawności: a = umiarkowany niepełnosprawność intelektualna; b = znaczna niepełnosprawność intelektualna; Rodzaj wykształcenia: c = szkolnictwo łączone; d = nauka w specjalnym ośrodku kształcenia specjalnego; M = średni wiek w miesiącach; SD = odchylenie standardowe. * Dzieci zostały zdiagnozowane przy użyciu kryteriów DSM516

Tabela 2: Charakterystyka próbki.

  1. Wyklucz dzieci z prawidłowym rozwojem w obszarach funkcjonalnych (rozwój motoryczny, poznawczy, autonomia osobista i socjalizacja) oraz dzieci z ograniczeniami funkcjonowania intelektualnego.

2. Zbieranie danych

  1. Zbieraj dane na temat rozwoju dzieci w różnych obszarach funkcjonalnych (autonomia żywieniowa, higiena osobista, samodzielne ubieranie i rozbieranie, kontrola zwieraczy, mobilność funkcjonalna, komunikacja i język, rutyny życia codziennego, zachowania adaptacyjne i uwaga).
  2. Wykonaj obserwację za pomocą Skali do pomiaru zdolności funkcjonalnych (SFA)5 u dzieci w wieku 0-6 lat (SFA) (Tabela materiałów) i przeprowadź obserwację w naturalnym kontekście (np. w środowisku szkolnym).
  3. Zapisuj obserwacje w ciągu tygodnia w różnych środowiskach naturalnych, które odzwierciedlają codzienne życie uczniów w centrum (Tabela 1) (np. podczas zabawy itp.).
    1. Pozwól nauczycielowi lub terapeucie bezpośrednio opiekującym się dziećmi w placówkach oświatowych zapisać swoje obserwacje. Zbierz obserwacje dla każdego obszaru funkcjonalnego.
      UWAGA: Przed przystąpieniem do obserwacji danych należy przeprowadzić trzy sesje szkoleniowe dla nauczycieli lub terapeutów. Sesje te muszą być prowadzone przez psychologa lub specjalistę z doświadczeniem w ocenie wczesnego dzieciństwa.
  4. Wprowadź wyniki do oprogramowania w celu oceny zdolności funkcjonalnych we wczesnym dzieciństwie w wieku 0-6 lat. Szczegółowe informacje na temat korzystania z oprogramowania znajdują się w kroku 3.

3. Procedura eksperymentalna

  1. Przypisanie ucznia do nauczyciela w oprogramowaniu
    UWAGA: Ten krok musi być wykonany przez dyrektora lub koordynatora ośrodka, w którym odbywa się interwencja.
    1. Zaloguj się do pakietu oprogramowania za pomocą nazwy użytkownika (professional) i hasła, a następnie wybierz język: angielski lub hiszpański.
    2. Wprowadź informacje o danych ucznia z ewidencji przechowywanej przez dyrektora centrum.
    3. Wypełnij następujące pola dla każdego ucznia: imię, nazwisko, kod, płeć, data urodzenia, wiek rozwojowy, diagnoza pierwotna, diagnoza wtórna, w stosownych przypadkach oraz obserwacje, które są istotne dla danych dotyczących leków, alergii i innych informacji interesujących dla kierownictwa centrum.
    4. Wprowadź informacje o nauczycielu lub terapeucie z rejestrów przechowywanych w ośrodku.
    5. Przypisz uczniów do grupy z nauczycielem (lub terapeutą), klikając Klasa. Przejdź do kolumny Uczniowie, wybierz ucznia, który ma zostać przypisany do klasy, a następnie kliknij Nauczyciele i wybierz jednego.
    6. Przydziel każdą grupę uczniów i ich nauczyciela (lub terapeutę) do klasy, klikając Nauczyciele, wprowadź daty, imię, nazwisko, kod identyfikacyjny, adres e-mail, hasła i obserwacje. Kliknij przycisk Akceptuj.
      UWAGA: Dyrektor lub koordynator centrum przydziela rolę każdemu nauczycielowi lub terapeucie w celu przeprowadzenia oceny każdego ucznia lub pacjenta (jak wyjaśniono powyżej, zależy to od rodzaju ośrodka). Dyrektor lub koordynator centrum może również zapoznać się z ocenami dokonanymi przez nauczyciela lub terapeutę.
  2. Korzystanie z oprogramowania przez nauczyciela
    UWAGA: Nauczyciel lub terapeuta przeprowadzający ocenę może następnie wybrać rok akademicki i/lub semestr. Skala daje możliwość wyboru różnych obszarów funkcjonalnych dla każdego semestru (Tabela Materiałów).
    1. Zaloguj się do oprogramowania za pomocą loginu (professional) i hasła nadanego wcześniej przez dyrektora centrum.
    2. Wprowadź wyniki ocen przeprowadzonych w środowisku naturalnym dla każdego uczestnika przypisanego do klasy.
    3. Wybierz ucznia w oprogramowaniu, klikając jego imię i rozpocznij ocenę różnych obszarów funkcjonalnych (szczegółowo w kroku 2.3.1).
      UWAGA: Nauczyciele lub terapeuci mogą w każdej chwili przerwać ocenę każdego ucznia i kontynuować ją w innym czasie, po zapisaniu zarejestrowanych danych.
    4. Przeprowadź analizę porównawczą między rozwojem każdego użytkownika a oczekiwanym rozwojem w tym wieku chronologicznym.
      1. Po zarejestrowaniu danych wybierz kolumnę Ocena, klikając prawym przyciskiem myszy. Następnie wybierz rok i trymestr.
      2. Zaznacz kolumnę Uczniowie i wybierz uczniów z klasy, których chcesz ocenić. Zaznacz kolumnę Obszary, klikając obszar lub podobszar, który ma zostać oceniony.
      3. Kliknij zakładkę Maksimum. Pobiera informacje o uczniach i porównuje je z rozwojem oczekiwanym dla ich wieku.
        UWAGA: Oferuje to profil użytkownika (studenta lub pacjenta) lub rozwojowy dla danego obszaru funkcjonalnego z porównawczym powiązaniem z najwyższymi oczekiwanymi wynikami dla chronologicznego wieku użytkownika (studenta lub pacjenta).
    5. Porównaj różne obszary funkcjonalne każdego użytkownika z klasy. Za pomocą oprogramowania można przeprowadzić analizę obszarów funkcjonalnych każdego użytkownika. Następny krok: po zarejestrowaniu danych wybierz kolumnę Ocena, klikając prawym przyciskiem myszy. Następnie wybierz rok i trymestr. Zaznacz kolumnę Studenci i wybierz uczniów ze wszystkich klas. Wybierz kolumnę Obszary i kliknij obszar lub podobszar, który chcesz ocenić.
      1. Kliknij zakładkę Maksimum. Uzyskuje rozwój uczniów i porównanie z rozwojem oczekiwanym dla ich wieku.
  3. Eksport danych z oprogramowania
    1. Wybierz dane użytkownika i obszary funkcjonalne, a następnie wyeksportuj bazę danych. Wybierz kolumnę Excel, aby pobrać bazę danych. Wyeksportuj bazę danych do wybranego programu statystycznego lub biblioteki.
    2. Zaimportuj dane do pakietów i bibliotek statystycznych, takich jak SPSS, Weka, scikit-learn Pythona itp., i przeprowadź analizę klastrów. W tym miejscu analiza za pomocą SPSS jest szczegółowo opisana jak poniżej.
      UWAGA: Grupowanie lub analiza skupień jest "nienadzorowaną" techniką uczenia maszynowego, a w ramach k-średnich jest to metoda grupowania, która ma na celu podzielenie zestawu n obserwacji na k grup, w których każda obserwacja należy do grupy o najbliższej wartości średniej. W tym eksperymencie wykorzystano grupowanie k-średnich do sprawdzenia skupisk dzieci i ich rozwoju funkcjonalnego mierzonego za pomocą SFA.
      1. Wybierz opcję Analizuj i klasyfikuj, a następnie opcję klaster k-średnich w pakiecie statystycznym.
      2. Wybierz tabele przestawne w obszarze Statystyka opisowa oraz następujące dwie zmienne: zmienną klastra "przynależność do grupy" i zmienną stopnia ("umiarkowana" lub "poważna").
        UWAGA: Ta korespondencja jest ważna, ponieważ oferuje nauczycielowi lub terapeucie informacje na temat jednorodnego rozwoju funkcjonalnego użytkowników, które wykraczają poza diagnozę, dostarczając informacji do zaproponowania podobnych programów interwencyjnych w niektórych obszarach rozwoju funkcjonalnego. Wariant ten ma ułatwić pełne korzystanie z usługi edukacyjnej lub terapeutycznej oraz jej zasobów osobistych i materialnych.
      3. Zaznacz opcję Statystyka opisowa i wybierz tabele przestawne oraz opcję Współczynnik Cohena Kappy.
        UWAGA: Współczynnik Cohena Kappa jest statystyką, która mierzy zgodność między oceniającymi dla pozycji jakościowych (kategorycznych). Powszechnie uważa się, że jest to miara bardziej wiarygodna niż proste obliczenia procentowe zgodności, ponieważ k uwzględnia możliwość, że porozumienie nastąpiło przypadkowo. Współczynnik ten stanowi wskaźnik wiarygodności związku stwierdzonego między klasyfikacją diagnostyczną w zakresie niepełnosprawności intelektualnej w stopniu umiarkowanym do znacznego a grupowaniem wyników rozwojowych uzyskanych za pomocą oprogramowania.
    3. Użyj arkusza kalkulacyjnego, aby wygenerować wykres pająka i określone wykresy słupkowe dla grup dzieci z umiarkowaną i znaczną niepełnosprawnością intelektualną.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W obecnym badaniu wzięło udział 11 uczestników z potwierdzonymi diagnozami [zarówno umiarkowana (iloraz rozwoju = DQ 40-65), jak i ciężka (DQ 39-60) niepełnosprawność intelektualna]. Protokół został przetestowany w projekcie pilotażowym przez 20 miesięcy w Specjalnym Centrum Edukacyjnym. Wszystkie diagnozy w tym badaniu zostały potwierdzone przez multidyscyplinarny zespół zgodnie z DSM-5, przy użyciu skali Brunet Lézine, ponieważ stopień afektacji wykraczał poza zakres innych skal, takich jak Wechsler Preschool and Prima...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Podczas korzystania z oprogramowania zaleca się, aby nauczyciel lub terapeuta rejestrował rozwój zdolności funkcjonalnych każdego dziecka przez co najmniej dwie sesje. Skala zawiera 114 pozycji, 11 obszarów funkcjonalnych, które podzielone są na 33 podobszary funkcjonalne, a ocena powinna być wynikiem obserwacji w kontekstach przyrodniczych. Ponadto oprogramowanie umożliwia specjalistom wczesnej opieki łatwe rejestrowanie danych ewaluacyjnych i analizowanie danych wyświetlanych na wykresach indywidualnych i grupowych, po...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy oświadczają, że nie mają konkurencyjnych interesów finansowych.

Podziękowania

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Pragniemy podziękować Prorektoratowi ds. Badań i Transferu Wiedzy Uniwersytetu w Burgos za umożliwienie rozwoju oprogramowania poprzez "VI Edición Convocatoria Prueba Concepto: Impulso a la valorización y comercialización de resultados de investigación" [VI Edycja zaproszenia do weryfikacji koncepcji: Impuls do waloryzacji i wprowadzania do obrotu wyników badań. Dziękujemy również Obszarowi Programów Edukacyjnych Wojewódzkiej Dyrekcji ds. Edukacji oraz Specjalnemu Centrum Edukacyjnemu "Fray Pedro Ponce de León" w Burgos (Hiszpania), a także rodzinom dzieci, które zgodziły się wziąć udział w tym badaniu pilotażowym za uprzednią świadomą zgodą, bez których współpracy oprogramowanie (eEarlyCare) nie byłoby możliwe. Film został zmontowany przez technika TVUBU Alberto Calvo Rodrígueza, a głos podkładała Caroline Martin z Wydziału Filologii Angielskiej Uniwersytetu w Burgos.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
oprogramowania eEarlyCarei Uniwersytet w Burgos. Numer rejestru 00/2019/3855Aplikacja komputerowa do wdrożenia Skali SFA
do pomiaru zdolności funkcjonalnych u dzieci w wieku 0-6 lat (SFA)Autorzy i Uniwersytet w Burgos. Numer rejestru 00/2019/4253Skala do pomiaru sprawności funkcjonalnej u dzieci w wieku 0-6 lat
Autorzy

Bibliografia

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Sáiz, M. C. Intervención cognitiva en niños pequeños [Cognitive intervention in early children]. Intervención Temprana: Desarrollo óptimo de 0 a 6 años [Early Intervention: Optimal development from 0-to-6 years old]. Gómez, A., Viguer, P., Cantero, M. J. , Síntesis. Madrid, Spain. 117-133 (2003).
  2. Bluma, M. S., Shearer, M. S., Frohman, A. H., Hilliard, J. M. Portage Guide to Early Education (2nd Edition). , Cooperative Educational Service Agency. Wisconsin, United States. (1978).
  3. Josse, D. Escala de desarrollo psicomotor de la primera infancia Brunet-Lézine Revisado [Scale of psychomotor development of early childhood (Brunet-Lézine-Revised)]. Psymtéc. , Madrid, Spain. (1997).
  4. Newborg, J. Battelle Developmental Inventory, 2nd Edition: Examiner's manual. , Itasca, IL: Riverside, USA. (2005).
  5. Whitebread, D., Basilio, M. S. Emergencia y desarrollo temprano de la autorregulación en niños preescolares [The emergence and early development of self-regulation in preschool children]. Profesorado. Revista de Currículum y Formación del Profesorado. 16 (1), 1-20 (2012).
  6. Pérez, Y., Sáiz, M. C. Escala para la medición de habilidades funcionales en edades 0-6 años (EHFI) [Scale for the measurement of functional abilities in 0-to-6-year olds (SFA)]. Registration number 00/2019/4253. , (2018).
  7. Haley, S. M., Coster, W. J., Ludlow, L. H., Haltiwanger, J. T., Andrellos, P. J. The Pediatric Evaluation of Disability Inventory (PEDI) (2nd ed.). , Pearson Clinical Assessment. Washington, United States. (2012).
  8. Bronson, M. B. Self-regulation In Early Childhood. , The Guilford Press. NY, United States. (2000).
  9. Sáiz, M. C., Carbonero, M. A. Metacognitive Precursors: An Analysis in Children with Different Disabilities. Brain Science. 7 (10), 1-14 (2017).
  10. Sáiz, M. C., Marticorena, R., Arnaiz-González,, Díez-Pastor, J. F. eEarlyCare Computer application. , Burgos, Spain. Registration number 00/2019/3855 (2019).
  11. Chowdhury, K. Windows Presentation Foundation Development Cookbook. (1st Edition). , Packt Publishing. Birmingham. (2018).
  12. Nogal, F., Marticorena, R. UBUGrades 2.0. Doctoral Degree dissertation. , Universidad de Burgos. Burgos, Spain. (2018).
  13. Sáiz, M. C., Marticorena, R., Arnaiz-Gonzalez, Á, Díez-Pastor, J. F., Rodríguez-Arribas, S. Computer application for the registration and automation of the correction of a functional abilities detection scale in early care. Proceeding of INTED2019: 13th annual International Technology, Education and Development Conference. , IATED Academy. Valencia, Spain. 5322-5328 (2019).
  14. Hartson, R., Pyla, P. S. The UX book: Process and guidelines for ensuring a quality user experience. , Morgan Kaufmann. Amsterdam, Dutch. (2012).
  15. Bernal, R., Ramírez, S. M. Improving the quality of early childhood care at scale: The effects of "From Zero to Forever". World Development. 118, 91-105 (2019).
  16. American Psychiatric Association. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5). (5th Edition). , American Psychiatric Association. Arlington, VA, United States. (2013).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Ocena zdolno ci funkcjonalnychrozw j wczesnodzieci cyaplikacja komputerowaniepe nosprawno intelektualnaanaliza skupiegrupowanie k rednichwsp czynnik kappa Cohenaeksport danychanaliza statystyczna

Powiązane artykuły