Case Studies in Pre-Service AAC Instruction: Comforting the Client While Stressing the Student
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Teaching speech-language pathology (SLP) students about alternative and augmentative communication (AAC) through case studies can provide a more meaningful experience than found in a more traditional didactic approach. Case studies give students a clinical context for the material presented in class. They also enable consideration of a wide range of factors, including family dynamics, school or work contexts, and the participation of other team members (e.g., POT, PT, and teachers). In this course, case studies are the focus, but material is also presented through lecture/discussion, labs (where various AAC devices are used and evaluated by the students), and readings. The focus on case studies presents a number of challenges. For the students, this is one of the first times they are forced to deal with complex clinical problems for which the answers are not readily available in a textbook. They complain that the assignments are vague and that the cases require too much time to complete. For the instructors, the course requires much more time in providing information to the students, answering questions about the cases, and generally supporting the students. In the end, the students manage to “pull it all together” and present thoughtful and thorough implementation plans for their cases. After entering into practice or graduating, students report that the course prepared them for working with a client with AAC needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».