Измерение функциональных способностей детей в возрасте 3-6 лет с помощью методов наблюдения и компьютерных инструментов
Summary
Мы представляем протокол для использования вычислительного инструмента для записи и анализа функциональных способностей детей в возрасте 3-6 лет. Протокол облегчает сопоставление этих способностей на протяжении всего их развития и может использоваться для оценки трудностей в области развития.
Abstract
Анализ функциональных способностей и их развитие в раннем детстве (0-6 лет) являются основополагающими аспектами среди детей младшего возраста с определенными типами трудностей в развитии, которые могут облегчить профилактику, посредством запрограммированных вмешательств, адаптированных к потребностям каждого пользователя (студента или пациента). Однако на сегодняшний день существует мало расследований, в ходе которых анализировалось использование автоматизированных средств для регистрации и интерпретации результатов первоначальной оценки. Здесь представлен протокол для изучения функциональных способностей в раннем детстве у детей младшего возраста в возрасте от 3 до 6 лет, с умственными недостатками, но протокол также может быть использован в возрасте от 0 до 6 лет. Протокол использует компьютерное приложение eEarlyCare, которое облегчает интерпретацию результатов систематических наблюдений, которые регистрируются в естественной среде специалистами, обученными в раннем вмешательстве. Программное обеспечение может быть использовано для анализа 11 функциональных областей (Продовольственная автономия, личный уход и гигиена, одевание и раздевание независимо, Sphincter Control, функциональная мобильность, связь и язык, ежедневные процедуры жизни, адаптивное поведение и внимание) и в общей сложности 114 различных видов поведения. Его использование облегчает анализ наблюдаемых способностей и значительно способствует раннему вмешательству. По сравнению с другими методами наблюдения, это позволяет более эффективно использовать личные и материальные ресурсы. Использование компьютерного приложения облегчает запись результатов наблюдения, что помогает с организацией и отражением наблюдений. Программное обеспечение отображает результаты наблюдения на экране по сравнению с нормальными параметрами развития. Эта информация может быть передана для принятия решений о наиболее подходящей программе вмешательства для каждого пользователя (студента или пациента). Аналогичным образом, методы кластеризации применяются для анализа связи между типом умственной неполноценности и функциональной разработкой, отождествляемой с программным обеспечением, и эта связь призвана служить ориентиром для профессионального вмешательства на раннем этапе.
Introduction
Наблюдение в раннем возрасте: что и как наблюдать
Оценка раннего детства в обычных семейных условиях и в школе проводится с использованием метода наблюдения. Следовательно, оценщик должен придерживаться точного наблюдательного процесса, ключа к точному диагнозу и, следовательно, к успешной подготовке1. Есть много запасов развития, которые обеспечивают руководящие принципы для оценки: Portage Руководство2, Брюнет Лезин шкала3, и Battelle развития инвентаризации4, среди других. Эти инструменты основаны на международно согласованных стандартах, установленных научным сообществом в области эволюционного развития человека. Хотя эти инструменты анализируют области развития (Психомоторные, Когнитивные, Коммуникации и Язык, а также автономия и социализация), недавние исследования5 предложили новые инструменты, которые также могут анализировать эти области. Эти исследования указывают на то, что метод наблюдения с рождения обеспечивает указатели огромной полезности для раннего вмешательства и для раннего выявления патологий. Однако наблюдательные процессы в этих возрастных группах сложны, так как зависят от поведенческих наблюдений, зафиксированных в естественных контекстах, которые не всегда легко осуществить.
В этих рамках оценка приобретения функциональных способностей в раннем возрасте представляет большой интерес как для родителей, так и для педагогов. Любая такая оценка имеет значение для детей, которым был поставлен диагноз или которые подвергаются риску развития какой-либо инвалидности. Раннее выявление нарушений развития имеет важное значение для ранней диагностики и вмешательства. Обсервационное исследование от рождения обеспечит показатели этого раннего обнаружения и вмешательства5. В настоящее время существуют различные инструменты (запасы разработки, весы, тесты и т.д.) для измерения развития в этих возрастных группах. Инструменты, которые в настоящее время могут применяться, являются кадастрами развития, некоторые из которых стандартизированы. Тем не менее, некоторые из этих инструментов могут потребовать знания психометрических методов и результаты не отображаются автоматически на экране. По этой причине важно разработать другие инструменты, которые проще в использовании и интерпретации.
Подготовка программного обеспечения для записи и интерпретации данных из процессов контекстного наблюдения в раннем возрасте
Поэтому разработка программного обеспечения была признана актуальной, что помогло бы наблюдателям (терапевту, педагогу и т.д.) записывать и интерпретировать результаты своих наблюдений. Этот протокол и программное обеспечение, eEarlyCare, могут быть использованы как в образовательных центрах, которые работают с детьми-инвалидами и в терапевтических центрах вмешательства, направленных на эту группу. Вот почему отныне будет использоваться термин “пользователь”, который включает в себя как студентов, так и пациентов, в зависимости от места проведения вмешательства. В частности, программное обеспечение, которое могло бы облегчить запись и интерпретацию данных, собранных в естественных условиях, с учетом функциональных способностей детей в возрасте от 0 до 6 лет. Это программное обеспечение, eEarlyCare, основано на функциональной шкале способностей6 «Шкала для измерения функциональных способностей у детей в возрасте от 0 до 6 лет» (SFA); эта шкала включает в себя измерение 11 областей развития (Продовольственная автономия, Личный уход и гигиена, Независимо и платье и раздевается, Сфинктер управления, Функциональная мобильность, связь и язык, Интерактивная символическая игра, Ежедневные процедуры жизни, Адаптивное поведение). Кроме того, это было, в свою очередь, вдохновленный Portage Руководство2, Педиатрическая оценка инвалидности инвентаризации (PEDI)7, и работы Бронсон8, а также Whitebread и Basilio4 на социальные навыки в возрасте 0-6, Брюнет-Лезин шкала3, развития инвентаризации для детей в возрасте 0-67, и шкала оценки прекурсоров9 к социальным навыкам. Этот инструмент представляет собой компьютерное приложение, которое используется для регистрации результатов каждой оценки пользователя в продольных последующих мер (ежеквартальные, ежемесячные, годовые и т.д.). Это референциальный аспект для терапевта в отношении вмешательства, и для других специалистов, которые работают с детьми в раннем детстве с подозрением на дисфункциональность. Кроме того, программное обеспечение10 может автоматически производить сравнения между развитием функциональных способностей различных пользователей, независимо от того, находятся ли они в одном центре вмешательства, тем самым облегчая определение общих аспектов для совместной работы.
В частности, это программное обеспечение основано на основных технологиях (например, Windows Presentation Foundation Development-WPF-11), технологических инноваций, которые интегрируют передовую графику для получения точных графических результатов12 и положительного компьютерного пользовательского опыта. Качество графиков улучшает визуализации и интерактивность, доступные с другими инструментами, такими как электронные таблицы. Приложение может хранить данные локально в реляционных базах данных и загружать информацию в облако для совместного использования. Кроме того, поддерживается классическая архитектура клиент-сервера. Эти функции позволяют легко записывать данные, собранные в ходе наблюдений, и обрабатывать результаты для визуализации. Кроме того, после регистрации, это очень легко экспортировать данные. Это позволяет использовать данные в мощных статистических пакетах для применения методов интеллектуального анализа данных, таких как контролируемое (классификация и/или регрессия) и неконтролируемое (группировка) машинное обучение.
В этом исследовании, методы классификации имеют конкретную полезность для персонализированного обучения13. Архитектура можно увидеть на рисунке 1 и рисунке 2. На рисунке 1функциональность облачного хранилища используется в качестве гарантии в случае проблем с безопасностью данных и потенциальной потери и повреждения данных при обмене между приложениями. Кроме того, программное обеспечение может также работать в классической сетевой клиент-серверной архитектуры с базой данных(рисунок 2) со всеми обмена данными происходит между клиентами (это концепции, которые используются в области компьютерных наук). Эти платформы обеспечивают механизмы аутентификации и ограниченный доступ, которые обеспечивают конфиденциальность и защиту данных, одновременно облегчая взаимодействие с полностью разработанными приложениями. Конечным результатом является интерфейс приложения, который разработан14 для специалистов по раннему уходу, так что они могут использовать методы обучения аналитике в простой способ и ссылаться на них, с тем чтобы следить за степень развития каждого студента в каждой области оценки шкалы15.
Приложение также предлагает общий профиль каждого пользователя в каждой из функциональных областей и subareas (Таблица 1). Он также производит сравнение между всеми пользователями в любом центре. Короче говоря, он производит персонализированный анализ потребностей вмешательства различных пользователей. Кроме того, она помогает специалистам по раннему уходу с их программами вмешательства, так как она может отмечать области, в которых пользователи могут или не могут показать аналогичные модели развития. Все эти результаты определяют тип программ вмешательства, которые могут быть использованы вместе, а не те, которые должны быть разработаны индивидуально. Данные, которые связаны с этим интерфейсом, являются SFA оценки пользователей, которые измеряются по шкале Likert от 1 до 5. Эти баллы можно сравнить с максимальными баллами по возрасту развития, связанными с каждым измерением SFA. Программное обеспечение может также связать хронологический возраст каждого пользователя с возрастом развития каждого измерения SFA; важным аспектом выявления областей вмешательства, из которых можно определить приоритеты в областях лечения.
| Функциональная область | Функциональная подзона |
| 1. Продовольственная автономия | 1. Текстура еды |
| 2. Использование посуды | |
| 2. Личный уход и гигиена | 3. Стоматологическая гигиена |
| 4. Прическа | |
| 5. Уход за носом | |
| 6. Мытье рук | |
| 7. Мытье лица и тела | |
| 3. Независимо платья и раздевается | 8. Одевание и раздевание (талия вверх) |
| Одевание и раздевание (талия вниз) | |
| 4. Контроль Сфинктера | 9. Контроль Сфинктера |
| 5. Функциональная мобильность | 10. Верхняя конечность |
| 11. Трансферы в WC | |
| 12. Трансферы на стуле | |
| 13. Мобильность и постельные переводы | |
| 14. Мобильность в ванной | |
| 15. Мобильность в помещении | |
| 16. Перевозка объектов | |
| 17. Наружная мобильность | |
| 6. Общение и язык | 18. Понимание слова |
| 19. Понимание фраз | |
| 20. Функциональное использование связи | |
| 7. Решение задач в социальном контексте | 21. Решение проблем |
| 22. Информация о себе | |
| 8. Интерактивная и символическая игра | 23. Интерактивная игра |
| 24. Взаимодействие с группой сверстников | |
| 25. Играть с объектами | |
| 9. Ежедневные распорядки жизни | 26. Руководство во времени |
| 27. Домашнее задание | |
| 10. Адаптивное поведение | 28. Поведение самоповреждения |
| 29. гетероагрессивность (вредит другим) | |
| 30. Уничтожение объектов | |
| 31. Разрушительное поведение (плач, крик, смех без причины) | |
| 32. Стереотипы | |
| 11. Внимание | 33. Внимание |
Таблица 1: Список функциональных областей и подарем.
Рисунок 1: Архитектура предложения автоматизации коррекции функциональности масштаба облачного хранилища. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 2: Архитектура предложения по автоматизации коррекции функциональности шкалы классической сети. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой фигуры.
Терапевты и специалисты по вмешательству могут использовать этот протокол оценки и внедрение программного обеспечения для оценки функциональных способностей и их развития в раннем детстве в возрасте от 0 до 6 лет разработки. Программное обеспечение может быть использовано с детьми в пределах этого возрастного диапазона, хотя это особенно полезно для детей с подозрением на нарушение развития функциональных способностей. Это также особенно полезно в специальных образовательных центрах. Вопрос исследования заключается в том, будет ли, наблюдая за функциональными способностями детей, использование компьютерного инструмента облегчает запись и интерпретацию результатов для терапевта.
Protocol
Representative Results
Discussion
При использовании программного обеспечения рекомендуется, чтобы учитель или терапевт записывать развитие функциональных способностей каждого ребенка, по крайней мере в течение двух сессий. Шкала содержит 114 пунктов, 11 функциональных областей, которые разделены на 33 функциональных су…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Мы хотели бы поблагодарить проректор по исследованиям и передаче знаний Университета Бургоса для принятия разработки программного обеспечения возможно через “VI Edici’n Convocatoria Prueba Concepto: Impulso a la valorizaci’n y comercializacion de resultados de investigacion” VI издание Призыва к доказательству концепции: Импульс к доказательству. Мы также благодарим областные образовательные программы Провинциального управления образования и Специальный образовательный центр “Фрай Педро Понсе де Леон”, как в Бургосе (Испания), так и семьям детей, которые согласились принять участие в этом экспериментальном исследовании с предварительного информированного согласия, без сотрудничества которого программное обеспечение (eEarlyCare) было бы невозможно. Видео было отредактировано Альберто Кальво Родригес TVUBU техник и голос за было сделано Кэролайн Мартин, с кафедры английской филологии Университета Бургоса.
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).
