Primary and secondary prevention of behavior difficulties: Developing a data‐informed problem‐solving model to guide decision making at a school‐wide level
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article focuses on the development and implementation of primary and secondary behavior supports at a schoolwide level. The approach described is consistent with previous efforts to address behavior at a systems level (e.g., G. Sugai, R.H. Horner, & F.M. Gresham, 2002). In this article, we illustrate this process through a school‐based example. This example is drawn from a larger project in which area regional school‐district consultants and university researchers partnered with four elementary schools in an effort to enhance each school's capacity to implement evidence‐based practice and decisions at primary (i.e., universal or school‐wide), secondary (i.e., targeted efforts for selected groups of students and/or settings), and tertiary (i.e., individual‐student) levels to promote behavioral competence. The project incorporated promising strategies and tools designed to promote and sustain the use of evidence‐based practices and data‐driven problem solving. Continuous progress monitoring of systemic variables and student behavioral outcomes (e.g., office‐referral data) helped to guide systemic reform efforts. Reductions were noted in the number of student discipline problems, and improvements were noted in critical features of school‐wide effective behavior support at a systems level. Results are discussed with an emphasis on implications for practice, lessons learned from this project, and directions for additional research. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Psychol Schs 44: 7–18, 2007.
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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 | 0,013 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».