Измерение функциональных способностей детей в возрасте 3-6 лет с помощью методов наблюдения и компьютерных инструментов

Этот протокол выполнял соблюдение процессуальных норм Биоэтического комитета университета Бургоса Испании до их участия, как студенты, так и их родители, в некоторых случаях, юридические преподаватели все представили свое информированное согласие, и я был полностью осведомлен о целях исследования. За их участие не было предложено никакой финансовой компенсации. Протокол анализировать использование программного обеспечения для записи и интерпретации результатов в масштабе для измерения функциональных способностей, В 30 до 60 домохозяйств.

Эти весы анализируют функциональные способности, которые распределены в 11 областях. Сервер позволяет записывать интерпретацию функционального развития пользователей, сравнивая эволюционное развитие в каждой способности. Он измеряется в более легкой шкале от одного до пяти, от ничего до всего.

Этот инструмент облегчает выявление проблем в развитии функциональных навыков руководства по реализации учебных программ, а в свою очередь облегчает мониторинг пользователей в рамках таких программ. Перед использованием этого сервера учитель терапии не может служить различные способности в контексте наркотиков. Кроме того, он может сравнить эти результаты с информацией родителей, Участник набора.

Набирать детей в возрасте от нуля до шести лет с историей особых образовательных потребностей, связанных с изменениями в области развития двигателя, когнитивной, личной автономии и социализации, а также с умеренными и тяжелыми умственными недостатками. В настоящее время для этого исследования было набрано в общей сложности 11 участников, семь мальчиков и четыре девочки. Включите детей, которые показывают подтвержденный диагноз умеренной или тяжелой умственной неполноценности в соответствии с диагностическим и статистическим руководством по психическим расстройствам и посещают специальный образовательный центр для их обучения.

Диагноз должен, в каждом случае, были подтверждены детский невролог в больнице или психолог от имени междисциплинарной команды в соответствии с DSM-5. В идеале участников должно быть не менее 15. Исключите детей с нормальным развитием в функциональных областях, моторную когнитивную, личную автономию и развитие социализации, а также детей с ограничениями интеллектуального функционирования.

Сбор данных. Сбор данных о развитии детей в различных функциональных областях, автономии питания, личной гигиене, самостоятельном одевании и раздевании, контроле сфинктера, функциональной мобильности, общении и языке, повседневной жизни, адаптированном поведении и внимании. Для наблюдения используют шкалу для измерения функциональных способностей у детей в возрасте от нуля до шести лет и проводят део-наблюдение в естественном контексте.

Например, настройки школьного обучения. Запись наблюдения в течение недели в различных природных условиях, которые отражают повседневную жизнь студентов в центре. Например, во время игры и так далее.

пусть учитель и терапевт, которые непосредственно посещают ребенка в учебном заведении, записывать наблюдения, а затем положить результаты в программное обеспечение. Процедуры эксперимента. Назначение ученика преподавателю в программном обеспечении.

Этот шаг необычно выполняется директором исследования, который в целом в качестве координатора программы. Войти в пакет программного обеспечения с именем пользователя и паролем и выбрать язык, английский или испанский. Введите информацию, касающуюся студенческих данных с помощью директора центра.

Заполните в следующем поле для каждого студента. Имя, имя сэра, код, пол, дата рождения, возраст развития, первичная диагностика, вторичный диагноз, где это уместно, и наблюдения, которые имеют отношение к посредничеству, данные, аллергии и другую информацию или интерес к руководству центра. Введите информацию, относящуюся к учителю или терапевту из записей, проведенных в центре.

Назначить учителей в группу с учителем или терапевтом, нажав на класс, а затем перейти к колонке Студенты, а затем выбрать студента, который будет назначен в класс, а затем нажмите на учителей и выбрать один Выделите каждую группу студентов и их учителя или терапевта в классе, нажав на даты ввода учителей, имя, фамилия, идентификационный код , почта, пароль и наблюдение. Затем нажмите принять директор может передать ответственность за оценки студентов для каждого учителя. Директор может ознакомиться с оценками, что учитель будет вводить в программное обеспечение в любое время в течение учебного года.

Использование программного обеспечения Учителем. Учитель или терапевт, выполняющий оценку, может выбрать учебный год и или термин. Шкала предлагает возможность выбора различных функциональных областей для каждого термина, Войти в программное обеспечение с именем пользователя и паролем, что директор может ранее назначен.

Введите результаты оценок, проведенных в естественных условиях для каждого участника, назначенного в класс. Выберите студента в программном обеспечении, нажав на его имя, а затем начать оценку другой функциональной области. Выполните сравнительный анализ между развитием каждого пользователя и ожидаемым развитием в этом хронологическом возрасте.

Сделай это, следуя шагам. После регистрации данных выберите оценку столбца, нажав правой кнопкой, выберите год, а затем триместр выберите студентов столбца и выберите учеников класса, которых вы хотите сделать оценку. Затем выберите области столбца, нажав на область и под область, которая должна быть оценена.

Затем нажмите на максимальную вкладку. Он получает развитие студентов и сравнение в развитии ожидается для их возраста Сравните различные функциональные области каждого пользователя из класса Анализ функциональных областей каждого пользователя могут быть выполнены с программным обеспечением. Экспорт данных из программного обеспечения.

Выберите пользовательские данные и функциональные области, а затем экспортировать базу данных. Выберите столбец Excel, затем получите базу данных, а затем экспортировать базу данных в программе статистики или библиотеке по вашему выбору. Импортируют данные в статистические пакеты и библиотеки, такие как SPSS, Weaker, Python и т.д., и выполняют кластерный анализ.

Здесь анализ с помощью SPSS подробно описан ниже. Кластеризация или кластерный анализ в неконтролируемом методе машинного обучения N в K означает, что это метод группировки, который направлен на разделение набора N наблюдения на K группы, в которых N наблюдения принадлежит к группе с более близкое среднее значение. В этом эксперименте K означает, что кластеризация была использована для проверки кластеров детей и их функционального развития, измеренного с помощью анализа опций SFA Select, а затем классификации с последующим вариантом.

K означает кластер в статистическом пакете. Выберите перекрестные вкладки под описательной статистикой, а затем следующие две переменные. Выберите опцию описательной статистики, а затем выберите перекрестные вкладки, а затем параметр коэффициента Коэн Каппа.

Используйте электронную таблицу для создания чата с пауком и конкретных графиков баров для групп детей с умеренными и тяжелыми умственными недостатками. Результаты. В этом исследовании мы представляем некоторый пример анализа данных с протоколом наблюдения, в сочетании с использованием программного приложения. Сначала мы выполняем кластерный анализ, чтобы проверить, соответствует ли их фактическому развитию как диагноз средней, так и тяжелой умственной неполноценности детей с особыми образовательными потребностями.

Используя метод K означает, мы обнаружили два кластера принадлежности к любой группе. Кластер один и кластер два интегрированы 55% и 45% выборки соответственно. Затем был создан перекрестный стол для изучения взаимосвязи между кластером принадлежности и переменной степенью кластера инвалидности.

Было установлено, что все субъекты, сгруппированные в группу один, относятся к группе А, умеренным умственным недостаткам, а второй кластер включает всех студентов, принадлежащих к группе В, с тяжелыми умственными недостатками. и был только один с умеренными умственными недостатками. См. таблицу 3, Коэффициент Коэн Каппа 820, стр. 006 был получен.

Прогресс с этим анализом исследования могут быть выполнены возможности участника в каждой функциональной группе, инвалидность умеренной и инвалидности тяжелой. Для этого были использованы диаграмма паука и конкретные графики баров. Выводы. Сервер улучшает изучение австро-сосудистого расстройства в естественных условиях, потому что если закон записи о исповедуя данные или заполнения ткани терапевта и анализировать практически в режиме реального времени.

Также программное обеспечение облегчает экспорт данных из центра в классе, чтобы подать в Excel определенного формата, выйти облегчить вставку в статической странице, которая может выполнять другие, более сложные анализы, такие как кластерный анализ различных средств с парамическими или нет парамических исследований Анализ надежности сервера для этой выборки и т.д.