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

Protokół ten był zgodny z przepisami proceduralnymi Komisji Bioetycznej Uniwersytetu w Burgos w Hiszpanii przed ich udziałem, zarówno uczniowie, jak i ich rodzice, w niektórych przypadkach wszyscy opiekunowie prawni wyrazili świadomą zgodę, a ja zostałem w pełni poinformowany o celach badania. Nie zaoferowano im żadnej rekompensaty finansowej za ich udział. W protokole analizuje się wykorzystanie oprogramowania do rejestracji i interpretacji wyników w skali do pomiaru zdolności funkcjonalnych, w 30 do 60 gospodarstwach domowych.

Skale te analizują zdolności funkcjonalne, które są rozmieszczone w 11 obszarach. Serwer umożliwia rejestrację interpretacji rozwoju funkcjonalnego użytkowników, porównując rozwój ewolucyjny każdej umiejętności. Mierzy się go w lżejszej skali od jednego do pięciu, od niczego do wszystkiego.

Narzędzie to ułatwia wykrywanie problemów w opracowywaniu poradników umiejętności funkcjonalnych w realizacji programów szkoleniowych, a to z kolei ułatwia monitorowanie użytkownika w ramach takich programów. Przed użyciem tego serwera nauczyciel terapii nie może służyć różnym zdolnościom w kontekście leku. Może również porównać te wyniki z informacjami o rodzicach, rekrutacją uczestników.

Rekrutuj dzieci w wieku od zera do sześciu lat z historią specjalnych potrzeb edukacyjnych związanych ze zmianami w obszarze rozwoju motorycznego, poznawczego, autonomii osobistej i socjalizacji oraz z umiarkowaną lub ciężką niepełnosprawnością intelektualną. Do niniejszego badania zrekrutowano łącznie 11 uczestników, siedmiu chłopców i cztery dziewczynki. Uwzględnij dzieci, u których potwierdzono rozpoznanie umiarkowanej lub znacznej niepełnosprawności intelektualnej zgodnie z podręcznikiem diagnostycznym i statystycznym zaburzeń psychicznych i uczęszczają do specjalnego ośrodka edukacyjnego w celu ich edukacji szkolnej.

W każdym przypadku diagnoza powinna być potwierdzona przez neurologa dziecięcego w szpitalu lub psychologa w imieniu wielodyscyplinarnego zespołu zgodnie z DSM-5. Idealnie byłoby, gdyby było nie mniej niż 15 uczestników. Wyklucz dzieci z prawidłowym rozwojem w obszarach funkcjonalnych, motorycznych, poznawczych, samodzielności osobistej i rozwoju socjalizacyjnego oraz dzieci z ograniczeniami funkcjonowania intelektualnego.

Gromadzenie danych. Zbieraj dane na temat rozwoju dzieci w różnych obszarach funkcjonalnych, autonomii żywieniowej, higieny osobistej, samodzielnego ubierania i rozbierania, kontroli zwieraczy, mobilności funkcjonalnej, komunikacji i języka, rutyny życia codziennego, dostosowanego zachowania i uwagi. Do obserwacji z wykorzystaniem skali do pomiaru zdolności funkcjonalnych u dzieci w wieku od zera do sześciu lat i przeprowadzenia obserwacji deo w naturalnym kontekście.

Na przykład ustawienia szkolne. Nagrywaj obserwacje przez cały tydzień w różnych środowiskach naturalnych, które odzwierciedlają codzienne życie uczniów w centrum. Na przykład podczas gry i tak dalej.

Pozwól nauczycielowi i terapeucie, którzy bezpośrednio opiekują się dzieckiem w placówce edukacyjnej, zapisać obserwacje, a następnie wprowadzić wyniki do oprogramowania. Procedury eksperymentalne. Przypisanie ucznia do nauczyciela w oprogramowaniu.

Ten etap jest rzadko wykonywany przez kierownika badania, który zazwyczaj pełni rolę koordynatora programu. Zaloguj się do pakietu oprogramowania za pomocą nazwy użytkownika i hasła, a następnie wybierz język, angielski lub hiszpański. Wprowadź informacje dotyczące danych studenta z pomocy w rejestrze przez dyrektora centrum.

Wypełnij poniższe pole dla każdego ucznia. Imię i nazwisko, nazwisko, kod, płeć, data urodzenia, wiek rozwojowy, diagnoza pierwotna, diagnoza wtórna, w stosownych przypadkach oraz obserwacje, które są istotne dla mediacji, dane, alergie i inne informacje lub zainteresowania kierownictwa centrum. Wprowadź informacje dotyczące nauczyciela lub terapeuty z zapisów przechowywanych w centrum.

Przypisz nauczycieli do grupy z nauczycielem lub terapeutą, klikając klasę, następnie przejdź do kolumny Uczniowie, następnie wybierz ucznia, który ma zostać przypisany do klasy, a następnie kliknij nauczycieli i wybierz jednego Przydziel każdą grupę uczniów i ich nauczyciela lub terapeutę do klasy, klikając w daty wprowadzania przez nauczycieli, imię, nazwisko, kod identyfikacyjny, adres e-mail, hasło, obserwacja. Następnie kliknij przycisk "Akceptuj" Dyrektor może przekazać odpowiedzialność za oceny uczniów każdemu nauczycielowi. Dyrektor może zapoznać się z ocenami, które nauczyciel wprowadzi do oprogramowania, w dowolnym momencie w ciągu roku akademickiego.

Korzystanie z oprogramowania przez Nauczyciela. Nauczyciel lub terapeuta przeprowadzający ocenę może następnie wybrać rok akademicki i/lub semestr. Skala oferuje możliwość wyboru różnych obszarów funkcjonalnych dla każdego semestru, Zaloguj się do oprogramowania za pomocą nazwy użytkownika i hasła, które dyrektor może wcześniej przypisać.

Wprowadź wyniki ocen przeprowadzonych w środowisku naturalnym dla każdego uczestnika przypisanego do klasy. Wybierz ucznia w oprogramowaniu, klikając jego imię i nazwisko, a następnie rozpocznij ocenę innego obszaru funkcjonalnego. Przeprowadź analizę porównawczą między rozwojem każdego użytkownika a oczekiwanym rozwojem w tym wieku chronologicznym.

Zrób to, postępując zgodnie z instrukcjami. Po zarejestrowaniu danych wybierz kolumnę ocena, klikając prawym przyciskiem myszy wybierz rok, a następnie trymestr wybierz kolumnę studenci i wybierz uczniów z klasy, której chcesz dokonać oceny. Następnie wybierz obszary kolumn, klikając obszar i podobszar, który ma zostać oceniony.

Następnie kliknij zakładkę maksimum. Uzyskuje rozwój uczniów i porównanie w rozwoju oczekiwanym dla ich wieku Porównaj różne obszary funkcjonalne każdego użytkownika z klasy Za pomocą oprogramowania można przeprowadzić analizę obszarów funkcjonalnych każdego użytkownika. Eksport danych z oprogramowania.

Wybierz dane użytkownika i obszary funkcjonalne, a następnie wyeksportuj bazę danych. Wybierz kolumnę Excel, następnie pobierz bazę danych, a następnie wyeksportuj bazę danych do wybranego programu statystycznego lub biblioteki. Zaimportuj dane do pakietów statystycznych i bibliotek, takich jak SPSS, Weaker, Python i tak dalej, a następnie przeprowadź analizę klastrów.

W tym miejscu analiza za pomocą SPSS jest szczegółowo opisana poniżej. Grupowanie lub analiza skupień w nienadzorowanej technice uczenia maszynowego N w K oznacza, że jest to metoda grupowania, która ma na celu podzielenie zestawu obserwacji N na K grup, w których obserwacja N należy do grupy o bliższej wartości średniej. W tym eksperymencie K oznacza, że grupowanie zostało użyte do sprawdzenia grup dzieci i ich rozwoju funkcjonalnego mierzonego za pomocą SFA, wybierz opcję, analizuj, a następnie klasyfikuj, a następnie opcję.

K oznacza klaster w pakiecie statystycznym. Wybierz tabele krzyżowe w obszarze statystyk opisowych, a następnie następujące dwie zmienne. Wybierz opcję statystyk opisowych, a następnie wybierz tabele krzyżowe, a następnie opcję współczynnika Cohena Kappa.

Użyj arkusza kalkulacyjnego, aby wygenerować czat pająka i specjalne wykresy słupkowe dla grup dzieci z umiarkowaną i ciężką niepełnosprawnością intelektualną. Wyniki. W niniejszej pracy przedstawiono przykład analizy danych za pomocą protokołu obserwacyjnego w połączeniu z wykorzystaniem aplikacji. W pierwszej kolejności przeprowadzamy analizę skupień w celu sprawdzenia, czy zarówno diagnoza średniej, jak i znacznej niepełnosprawności intelektualnej dzieci ze specjalnymi potrzebami edukacyjnymi odpowiada ich rzeczywistemu rozwojowi.

Korzystając z metody K średnich, znaleźliśmy dwa klastry należące do każdej z tych grup. Klaster pierwszy i klaster drugi integrowały odpowiednio 55% i 45% próby. Następnie wygenerowano tabelę krzyżową w celu zbadania związku między klastrem należącym a klastrem o zmiennym stopniu niepełnosprawności.

Stwierdzono, że wszyscy uczestnicy grupy pierwszej należą do grupy A – umiarkowany niepełnosprawność intelektualna, a grupa druga – do grupy B – niepełnosprawność intelektualna w stopniu znacznym i tylko jeden z nią – niepełnosprawność intelektualna w stopniu umiarkowanym. Patrz tabela trzecia, uzyskano współczynnik Cohena Kappa 820, p=006.

Postęp w tej analizie badania można przeprowadzić na podstawie możliwości uczestnika w każdej grupie funkcjonalnej, niepełnosprawność umiarkowana i niepełnosprawność ciężka. W tym celu wykorzystano wykres pająka i specjalne wykresy słupkowe. Wnioski. Serwer usprawnia badanie zaburzeń naczyniowych Austro w środowisku naturalnym, ponieważ jeśli prawo zapisuje się na temat wyznawania danych lub wypełniania terapeuty tkankowego i analizuje praktycznie w czasie rzeczywistym.

Oprogramowanie ułatwia również eksport danych z centrum w klasie do pliku w programie Excel w określonym formacie, zamknij ułatwić wstawienie na stronie statycznej Możliwe jest wykonanie innych, bardziej złożonych analiz, takich jak analiza skupień różnych średnich z badaniami paramicznymi lub bez nich Analiza niezawodności serwera dla tej próbki itp.