관찰 방법 및 컴퓨터 도구로 3-6 세 어린이의 기능 능력 측정
Summary
우리는 3-6 세 어린이의 기능 능력을 기록하고 분석하기 위해 계산 도구를 사용하는 프로토콜을 제시합니다. 이 프로토콜은 개발 전반에 걸쳐 이러한 능력의 비교를 용이하게하고 발달 문제를 평가하는 데 사용할 수 있습니다.
Abstract
기능 능력의 분석과 유아 (0-6 세)의 발달은 각 사용자 (학생 또는 환자)의 요구에 적응 된 프로그래밍 된 개입을 통해 예방을 촉진 할 수있는 특정 유형의 발달 어려움을 가진 어린 아이들 사이에서 근본적인 측면입니다. 그러나 현재까지 초기 평가 결과를 기록하고 해석하기 위해 자동화된 도구의 사용을 분석한 조사는 거의 없습니다. 여기서는 지적 장애가 있는 3~6세 의어린 어린 시절의 기능능력을 검사하기 위한 의정서가 제시되지만, 프로토콜은 0~6세 어린이에게도 사용될 수 있다. 이 프로토콜은 조기 개입에 숙련 된 전문가에 의해 자연 환경에서 기록되는 체계적인 관찰 결과의 해석을 용이하게하는 컴퓨터 응용 프로그램 eEarlyCare를 사용합니다. 이 소프트웨어는 11 가지 기능 영역 (식품 자율성, 개인 관리 및 위생, 드레싱 및 드레싱 및 드레싱 독립적 인, 괄약근 제어, 기능 이동성, 통신 및 언어, 일상 생활 루틴, 적응 행동 및 주의)과 총 114 가지 행동을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 그 사용은 관찰 된 능력의 분석을 용이하게하고 크게 초기 개입을 지원합니다. 다른 관측 방법에 비해 개인 및 재료 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다. 컴퓨터 응용 프로그램을 사용하면 관찰 결과를 쉽게 기록할 수 있으며, 이는 관찰 결과에 대한 조직 및 반사에 도움이 됩니다. 이 소프트웨어는 일반 개발 매개 변수에 비해 화면에 관찰 결과를 표시합니다. 이 정보는 각 사용자(학생 또는 환자)에 대해 가장 적합한 중재 프로그램에 대한 의사 결정을 위해 언급될 수 있습니다. 마찬가지로, 클러스터링 기법은 조기 진료 전문적 개입을 위한 가이드역할을 하기 위한 관계인 소프트웨어와 함께 확인된 지적 장애의 유형과 기능개발 간의 관계를 분석하기 위해 적용된다.
Introduction
초기 나이에 관찰: 무엇을 어떻게 관찰
평범한 가족 문맥과 학교에서의 유아 평가는 관찰 방법을 사용하여 수행됩니다. 따라서 평가자는 정확한 관찰 과정, 정확한 진단의 열쇠, 따라서 성공적인 교육1을준수해야합니다. 평가를 위한 가이드라인을 제공하는 많은 개발 재고가 있습니다: 포티지 가이드2,브루넷 레진 스케일3,그리고 바텔 개발 인벤토리4등. 이러한 도구는 인간 진화 발달 분야의 과학 공동체가 정한 국제적으로 합의된 표준을 기반으로 합니다. 이러한 도구는 개발 영역(정신 운동, 인지, 커뮤니케이션 및 언어, 자율성 및 사회화)을 분석하지만, 최근 연구5에서는 이러한 영역을 분석할 수 있는 새로운 도구를 제안했습니다. 이러한 연구는 출생에서 관측 방법은 조기 개입과 병리학의 조기 발견에 엄청난 유틸리티의 포인터를 제공한다는 것을 지적한다. 그러나 이러한 연령대의 관측 과정은 자연 적인 맥락에서 기록 된 행동 관찰에 의존하기 때문에 복잡하며 항상 수행하기가 쉽지는 않습니다.
이 프레임 워크 내에서, 초기 나이에 기능 능력의 취득의 평가는 부모, 교육자, 치료사 모두에게 큰 관심사입니다. 그러한 평가는 진단되었거나 일부 장애를 일으킬 위험이 있는 어린이에게 관련성이 있습니다. 발달 무질서의 조기 발견은 초기 진단 및 내정간섭을 위해 필수적입니다. 출생에서 관측 연구는 이 조기 발견 및 내정간섭5의표시기를 제공할 것입니다. 현재 이러한 연령대의 개발을 측정하기 위한 다양한 도구(개발 인벤토리, 스케일, 테스트 등)가 있습니다. 현재 적용할 수 있는 계측기는 개발 재고이며, 그 중 일부는 표준화됩니다. 그러나, 그 악기 중 일부는 심리 측정 기술에 대한 지식을 필요로 할 수 있으며 결과는 화면에 자동으로 표시되지 않습니다. 이러한 이유로 사용 및 해석이 더 쉬운 다른 도구를 개발하는 것이 중요합니다.
초기 에 상황 관찰 프로세스의 프로세스에서 데이터를 기록하고 해석하기위한 소프트웨어 준비
따라서 소프트웨어 개발은 관찰자 (치료사, 교육자 등)가 관찰 결과를 기록하고 해석하는 데 도움이되는 관련성을 고려했습니다. 이 프로토콜 및 소프트웨어, eEarlyCare는 장애가있는 어린이와 함께 일하는 교육 센터와이 그룹을 대상으로 한 치료 개입 센터에서 모두 사용할 수 있습니다. 이 때문에 지금부터 “사용자”라는 용어에 “사용자”가 사용됩니다, 이는 개입이 수행되는 장소에 따라, 학생과 환자 모두를 포함하는. 특히 0~6세 어린이의 기능능력을 관찰하여 자연스러운 맥락에서 수집된 데이터의 기록 및 해석을 용이하게 할 수 있는 소프트웨어. 이 소프트웨어, eEarlyCare, 기능 능력 척도6 [0-6 세 사이의 어린이의 기능 능력 측정을위한 척도] (SFA); 이 규모는 개발의 11 분야의 측정을 포함 (식품 자율성, 개인 관리 및 위생, 독립적으로 및 드레스와 옷을 벗고, 괄약근 제어, 기능 이동성, 통신 및 언어, 대화 형 상징적 인 놀이, 일상 생활 루틴, 적응 행동). 또한, 포티지 가이드2,소아 장애인벤토리 평가(PEDI)7,브론슨8의작품, 0-6세 사회4 기술, 브루넷-레진 스케일3,0-67세 어린이를 위한 개발 재고, 그리고7전구체 의 평가 척도에서 영감을 받아9사회 기술에 대한 평가 척도를 가지고 있었습니다. 이 도구는 각 사용자 평가 결과를 세로 후속 조치(분기별, 월간, 연간 등)로 등록하는 데 사용되는 컴퓨터 응용 프로그램입니다. 그것은 개입에 관하여 치료전문가및, 그리고 의심되는 기능 장애를 가진 유아에 있는 아이들과 함께 일하는 그밖 전문가를 위한 참조적인 양상입니다. 또한소프트웨어(10)는 동일한 개입 센터에 있는지 여부에 관계없이 다른 사용자의 기능 능력 개발 간의 비교를 자동으로 생성하여 협업 작업에 대한 일반적인 측면의 정의를 용이하게 할 수 있다.
특히 이 소프트웨어는 고급 그래픽을 통합하여 정확한 그래픽결과(12)와 긍정적인 컴퓨터 사용자 경험을 제공하는 기술 혁신인 주류 기술(예: Windows 프레젠테이션 재단 개발-WPF-11)을 기반으로 합니다.11 그래프의 품질은 스프레드시트와 같은 다른 도구와 사용할 수 있는 시각화 및 상호 작용을 향상시킵니다. 응용 프로그램은 관계형 데이터베이스에 로컬로 데이터를 저장하고 공유할 클라우드에 정보를 업로드할 수 있습니다. 또한 클래식 클라이언트 서버 아키텍처도 지원됩니다. 이러한 기능을 통해 관찰에서 수집된 데이터를 쉽게 기록하고 시각화 결과를 처리할 수 있습니다. 또한 등록하면 데이터를 내보내기가 매우 쉽습니다. 이를 통해 데이터를 강력한 통계 패키지에 사용하여 감독(분류 및/또는 회귀) 및 감독되지 않은(그룹화) 기계 학습과 같은 데이터 마이닝 기술을 적용할 수 있습니다.
이 연구에서는, 분류 기술은 개인화된 학습을 위한 특정유틸리티입니다(13). 아키텍처는 그림 1 및 그림 2에서볼 수 있습니다. 그림 1에서클라우드 스토리지의 기능은 데이터 보안 문제와 응용 프로그램 간에 교환될 때 데이터의 잠재적 손실 및 손상의 경우 보호 장치로 사용됩니다. 또한 소프트웨어는 클라이언트 간에 일어나는 모든 데이터 교환(컴퓨터 과학 분야에서 사용되는 개념)을 갖춘데이터베이스(그림 2)가있는 고전적인 네트워크 기반 클라이언트-서버 아키텍처에서도 작동할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 인증 메커니즘과 제한된 액세스를 제공하여 개인 정보 보호 및 데이터 보호를 보장하는 동시에 완전히 개발된 응용 프로그램과의 상호 작용을 촉진합니다. 최종 결과는 조기 진료 전문가를 위해14개의 응용 프로그램 인터페이스로, 학습 분석 기술을 간단한 방법으로 사용하고 이를 참조하여 각 학생의 척도15의각 평가 영역에서 의 개발 정도를 추적할 수 있도록 한다.
응용 프로그램은 또한 각 기능 영역 및 하위 영역(표 1)에서각 사용자의 일반 프로파일을 제공합니다. 또한 한 중심에 있는 모든 사용자 간의 비교를 생성합니다. 간단히 말해서, 그것은 다른 사용자의 개입 요구에 대한 개인화 된 분석을 생성합니다. 또한, 그것은 그들의 개입 프로그램을 가진 조기 치료 전문가 도움이, 그것은 사용자가 비슷한 개발 패턴을 표시 하거나 표시 하지 않을 수 있습니다 영역을 플래그 수 있습니다. 이러한 모든 결과는 개별적으로 설계해야 하는 프로그램이 아니라 함께 사용할 수 있는 개입 프로그램의 유형을 안내합니다. 이 인터페이스에 연결된 데이터는 Likert 척도에서 1에서 5까지 측정되는 사용자의 SFA 점수입니다. 이러한 점수는 각 SFA 차원에 연결된 최대 발달 연령 점수와 비교할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 또한 각 사용자의 연대 연령을 각 SFA 차원의 발달 연령에 연결할 수 있습니다. 치료를 위한 지역을 우선순위에 두는 개입 영역의 검출을 위한 관련 양상.
| 기능 영역 | 기능적 하위 영역 |
| 1. 식품 자율성 | 1. 음식 질감 |
| 2. 기구 사용 | |
| 2. 개인 관리 및 위생 | 3. 치과 위생 |
| 4. 헤어 스타일 | |
| 5. 비강 관리 | |
| 6. 핸드워시 | |
| 7. 얼굴과 바디 워시 | |
| 3. 독립적으로 드레스와 옷을 벗고 | 8. 드레싱 과 드레싱 (허리 위쪽으로) |
| 드레싱 과 드레싱 (허리 아래쪽) | |
| 4. 스핀터 제어 | 9. 스핀터 제어 |
| 5. 기능 적 이동성 | 10. 상부 사지 |
| 11. WC 에서의 교통편 | |
| 12. 의자에 전송 | |
| 13. 이동성 및 침대 교통편 | |
| 14. 욕조에서 의 이동성 | |
| 15. 실내 이동성 | |
| 16. 물체 의 전송 | |
| 17. 야외 이동성 | |
| 6. 의사소통 과 언어 | 18. 말씀 이해 |
| 19. 구문 이해 | |
| 20. 통신의 기능적 사용 | |
| 7. 사회적 맥락에서 의결 | 21. 문제 해결 |
| 22. 자신에 대한 정보 | |
| 8. 인터랙티브하고 상징적인 플레이 | 23. 인터랙티브 플레이 |
| 24. 피어 그룹과의 상호 작용 | |
| 25. 객체로 재생 | |
| 9. 일상 생활 루틴 | 26. 제 시간에 대한 지침 |
| 27. 숙제 | |
| 10. 적응 형 동작 | 28. 자해 행동 |
| 29. 이성애 (타인에게 해를 끼치는) | |
| 30. 물체 파괴 | |
| 31. 파괴적인 행동 (외침, 외침, 이유없이 웃음) | |
| 32. 고정관념 | |
| 11. 주의 | 33. 주의 |
표 1: 기능 영역 및 하위 영역 목록입니다.
그림 1: 클라우드 스토리지의 확장 기능 수정에 대한 자동화 제안 아키텍처입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: 스케일 기능 클래식 네트워크의 보정 을 자동화하는 제안아키텍처. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
치료사와 중재 전문가는 이 평가 프로토콜과 소프트웨어 구현을 사용하여 기능 능력 평가 및 0~6년의 개발 사이의 어린 시절의 개발을 사용할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 기능 능력의 의심 장애가있는 어린이에게 특히 유용하지만, 그 연령대 의 어린이와 함께 사용할 수 있습니다. 특수 교육 센터에서도 특히 유용합니다. 연구 질문은, 아이들의 기능 능력을 관찰 한, 컴퓨터 도구의 사용은 기록과 치료사에 대한 결과의 해석을 용이하게 할 수 있는지 여부입니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
소프트웨어를 사용할 때 는 교사 또는 치료사가 적어도 두 세션 동안 각 어린이의 기능 능력 개발을 기록하는 것이 좋습니다. 이 척도에는 114개의 항목, 11개의 기능 영역이 포함되어 있으며, 이는 33개의 기능적 하위 영역으로 나뉘며, 평가는 자연 맥락에서 관찰의 결과여야 합니다. 또한, 이 소프트웨어는 조기 치료 전문가가 쉽게 평가 데이터를 기록하고 개인 및 그룹 그래프에 표시된 데이터를 ?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
우리는 “VI Edición Convocatoria Prueba Concepto: Impulso 라 valorización y comercialización de resultsados de investigación”[개념 증명에 대한 호출의 VI 에디션] 및 개념의 증거에 대한 호출을 통해 가능한 소프트웨어의 개발을 만들기위한 부르고스 대학의 연구 및 지식 전송에 대한 부총장에게 감사드립니다. 우리는 마찬가지로 교육의 지방 이사회의 교육 프로그램 지역과 특수 교육 센터 “프레이 페드로 폰세 드 레온”, 부르고스 (스페인)에서 모두, 그리고 사전 통보 동의와 함께이 파일럿 연구에 참여하기로 동의 아이들의 가족에 감사, 누구의 협력없이 소프트웨어 (eEarlyCare) 가능하지 않았을 것이다. 이 동영상은 알베르토 칼보 로드리게스 TVUBU 기술자에 의해 편집되었으며, 목소리는 부르고스 대학의 영어 철학학과에서 캐롤라인 마틴에 의해 수행되었다.
Materials
| eEarlyCare software | Authors and University of Burgos. Register number 00/2019/3855 | Computer application to implement SFA | |
| Scale for the measurement of functional abilities in 0-6 years old (SFA) | Authors and University of Burgos. Register number 00/2019/4253 | Scale for the measurement of functional abilities in 0-6 year olds |
References
- Sáiz, M. C., Gómez, A., Viguer, P., Cantero, M. J. 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]. , 117-133 (2003).
- Bluma, M. S., Shearer, M. S., Frohman, A. H., Hilliard, J. M. . Portage Guide to Early Education (2nd Edition). , (1978).
- Josse, D. Escala de desarrollo psicomotor de la primera infancia Brunet-Lézine Revisado [Scale of psychomotor development of early childhood (Brunet-Lézine-Revised)]. Psymtéc. , (1997).
- Newborg, J. . Battelle Developmental Inventory, 2nd Edition: Examiner’s manual. , (2005).
- 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).
- 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).
- Haley, S. M., Coster, W. J., Ludlow, L. H., Haltiwanger, J. T., Andrellos, P. J. . The Pediatric Evaluation of Disability Inventory (PEDI) (2nd ed.). , (2012).
- Bronson, M. B. . Self-regulation In Early Childhood. , (2000).
- Sáiz, M. C., Carbonero, M. A. Metacognitive Precursors: An Analysis in Children with Different Disabilities. Brain Science. 7 (10), 1-14 (2017).
- Sáiz, M. C., Marticorena, R., Arnaiz-González, J. F., Díez-Pastor, . eEarlyCare Computer application. , (2019).
- Chowdhury, K. . Windows Presentation Foundation Development Cookbook. (1st Edition). , (2018).
- Nogal, F., Marticorena, R. . UBUGrades 2.0. Doctoral Degree dissertation. , (2018).
- Sáiz, M. C., Marticorena, R., Arnaiz-Gonzalez, &. #. 1. 9. 3. ;., 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. , 5322-5328 (2019).
- Hartson, R., Pyla, P. S. . The UX book: Process and guidelines for ensuring a quality user experience. , (2012).
- 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).
- American Psychiatric Association. . Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5). (5th Edition). , (2013).
