Estes protocolos estavam cumprindo as normas processuais do Comitê Bioético da Universidade de Burgos Espanha antes de sua participação, tanto os alunos quanto seus pais, em alguns casos, os tutores legais tinham todos fornecido seu consentimento informado e eu tinha sido plenamente informado dos objetivos do estudo. Nenhuma compensação financeira foi oferecida por sua participação. O protocolo analisa o uso do software para registro e interpretação de resultados em escala para medição de habilidades funcionais, em 30 a 60 domicílios.
Essas escalas analisam habilidades funcionais, que são distribuídas em 11 áreas. O servidor permite a interpretação de gravação do desenvolvimento funcional dos usuários comparando o desenvolvimento evolutivo em cada capacidade. É medido em uma escala mais leve de um a cinco, do nada a tudo.
Essa ferramenta facilita a detecção de problemas no desenvolvimento de guias de habilidades funcionais na implementação de programas de treinamento, e por sua vez facilita o monitoramento do usuário dentro desses programas. Antes de usar este servidor, as terapias do professor não podem servir habilidades diferentes em um contexto de drogas. Além disso, pode comparar esses resultados com as informações dos pais, recrutamento de participantes.
Recrutar crianças entre zero a seis anos de idade de desenvolvimento com histórico de necessidades educacionais especiais relacionadas à alteração na área de desenvolvimento motor, cognitivo, autonomia pessoal e socialização, e com deficiência intelectual moderada a grave. Foram recrutados para o presente estudo 11 participantes, sete meninos e quatro meninas. Incluem-se crianças que apresentem diagnóstico confirmado de deficiência intelectual moderada ou grave de acordo com o manual diagnóstico e estatístico de transtornos mentais e frequentem um centro de educação especial para sua escolaridade.
O diagnóstico deve, em cada caso, ter sido confirmado por um Neurologista Pediátrico em um hospital ou por um Psicólogo em nome de uma equipe multidisciplinar de acordo com o DSM-5. O ideal é que não haja menos de 15 participantes. Excluem crianças com desenvolvimento normal em áreas funcionais, cognitiva motora, autonomia pessoal e desenvolvimento de socialização e crianças com limitação de funcionamento intelectual.
Coleta de dados. Coletar dados sobre o desenvolvimento das crianças em diferentes áreas funcionais, autonomia alimentar, cuidados pessoais e higiene, vestir e despir-se de forma independente, controle de esfíncter, mobilidade funcional, comunicação e linguagem, rotina diária, comportamento adaptado e atenção. Para a observação utilizando-se a escala para a medição de habilidades funcionais em crianças entre zero a seis anos de idade e realizar a observação de deo em um contexto natural.
Por exemplo, configurações de escolaridade. Registrar observação ao longo da semana em diferentes ambientes naturais que refletem o cotidiano dos alunos do centro. Por exemplo, enquanto jogava, etc.
deixar o professor e o terapeuta que atendem diretamente a criança na instituição de ensino, registrar as observações e, em seguida, colocar os resultados no software. Procedimentos de experiência. Atribuindo um aluno a um professor no software.
Essa etapa é inusitada pelo diretor do estudo, que geralmente é o coordenador do programa. Faça login no pacote de software com um nome de usuário e senha e selecione idioma, seja inglês ou espanhol. Insira as informações relativas aos dados do aluno a partir da ajuda do registro pelo diretor do centro.
Preencha o campo a seguir para cada aluno. Nome, nome senhor, código, sexo, data de nascimento, idade de desenvolvimento, diagnóstico primário, diagnóstico secundário quando apropriado e observação que sejam relevantes para mediação, dados, alergias e outras informações ou interesse para a gestão do centro. Insira as informações relativas ao professor ou terapeuta a partir dos registros realizados no centro.
Designe os professores para um grupo com um professor ou terapeuta clicando em sala de aula, depois vá para a coluna Alunos, em seguida, escolha o aluno a ser designado para a sala de aula e, em seguida, clique em professores e selecione um Alocar cada grupo de alunos e seu professor ou terapeuta para uma sala de aula clicando nas datas de entrada dos professores, nome, sobrenome, código de identificação , correio, senha e observação. Em seguida, clique em aceitar Diretor pode, em seguida, devolver a responsabilidade pelas avaliações dos alunos para cada professor. O diretor pode consultar as avaliações que o professor irá inserir no software a qualquer momento ao longo do ano letivo.
Utilização do software pelo Professor. O professor ou terapeuta que realiza a avaliação pode então selecionar um ano acadêmico, e ou um termo. A escala oferece a possibilidade de selecionar diferentes áreas funcionais para cada termo, fazer login no software com um nome de usuário e senha que o diretor pode atribuir anteriormente.
Insira o resultado das avaliações concluídas em ambientes naturais para cada participante designado para uma sala de aula. Escolha um aluno no software clicando em seu nome e, em seguida, inicie a avaliação de uma área funcional diferente. Realizar a análise comparativa entre o desenvolvimento de cada usuário e o desenvolvimento esperado nessa idade cronológica.
Faça isso seguindo os passos. Uma vez que os dados são registrados selecione a avaliação da coluna clicando com o botão direito do mouse, selecione o ano e, em seguida, selecione os alunos da coluna e selecione os alunos da classe de quem deseja fazer a avaliação. Em seguida, selecione as áreas da coluna, clicando na área e subárea que precisa ser avaliada.
Em seguida, clique na guia máxima. Obtém o desenvolvimento dos alunos e a comparação no desenvolvimento esperado para sua idade Compare as diferentes áreas funcionais de cada usuário a partir da sala de aula Uma análise das áreas funcionais de cada usuário pode ser realizada com o software. Exportando dados do software.
Selecione os dados do usuário e as áreas funcionais e exporte o banco de dados. Selecione a coluna Excel e, em seguida, obtenha o banco de dados e, em seguida, exporte o banco de dados no programa de estatísticas ou biblioteca de sua escolha. Importe os dados em pacotes estatísticos e bibliotecas como SPSS, Weaker, Python, et cetera e realize análises de clustering.
Aqui, a análise com SPSS é detalhada como abaixo. Clustering ou análise de cluster em uma técnica de aprendizagem de máquina não supervisionada N dentro de K significa que é um método de agrupamento, que visa dividir um conjunto de observação N em grupos K nos quais a observação N pertence a um grupo com um valor médio mais próximo. Neste experimento K significa que o clustering foi usado para verificar os clusters de crianças e seu desenvolvimento funcional medido com sfa Selecione a análise da opção e, em seguida, classifique seguido pela opção.
K significa cluster no pacote estatístico. Selecione guias cruzadas em estatísticas descritivas e, em seguida, as duas variáveis a seguir. Selecione a opção de estatísticas descritivas e, em seguida, selecione guias cruzadas e, em seguida, a opção de coeficiente Cohen Kappa.
Use uma planilha para gerar o bate-papo de aranha e gráficos de barras específicos para os grupos de crianças com deficiência intelectual moderada e grave. Resultados. Neste estudo, apresentamos algum exemplo de análise de dados com o protocolo observacional, aliado ao uso do aplicativo de software. Primeiro realizamos uma análise de cluster para verificar se tanto o diagnóstico de deficiência intelectual média e grave das crianças com necessidades educacionais especiais correspondeu ao seu desenvolvimento real.
Usando o método k significa, encontramos dois aglomerados de pertencer a qualquer grupo. O cluster um e o cluster dois integraram 55% e 45% da amostra, respectivamente. Em seguida, foi gerada uma tabela transversal para estudar a relação entre o aglomerado de pertencimento e o grau variável de agrupamento de incapacidade.
Verificou-se que todos os sujeitos agrupados no grupo um pertencem a um grupo A, deficiência intelectual moderada, e o grupo dois incluiu todos os alunos pertencentes ao grupo B, deficiência intelectual grave. e havia apenas um com deficiência intelectual moderada. Veja a tabela três, um coeficiente Cohen Kappa 820, p=006 foi obtido.
O progresso com essa análise do estudo pode ser realizado das capacidades do participante em cada grupo funcional, deficiência moderada versus incapacidade grave. Gráfico de aranha e gráficos de barras específicos foram usados para este fim. Conclusões. O servidor melhora o estudo do Transtorno Vascular Austro em ambientes naturais, pois se um registro legal sobre a professação dos dados ou preenchimento do terapeuta tecidual e analisar praticamente em tempo real.
também o software facilita a exportação de dados do centro em sala de aula para arquivar em excel um formato específico, parar de facilitar a inserção em uma página estatática O que é possível realizar outras análises mais complexas, como a análise de cluster diferente de meios com estudos paramicos ou sem paramic Analisar da confiabilidade do servidor para essa amostra etc.
