The Predictive Validity of the Assessment of Basic Learning Abilities versus Parents’ Predictions with Children with Autism
Notice bibliographique
Résumé
The Assessment of Basic Learning Abilities (ABLA) is an empirically validated clinical tool for assessing the learning ability of persons with intellectual disabilities and children with autism. An ABLA tester uses standardized prompting and reinforcement procedures to attempt to teach, individually, each of six tasks, called levels, to a testee, until a pass or a fail criterion is met on each level. The six levels are ordered in difficulty from Level 1 to Level 6. We examined the predictive validity of the ABLA performance of nine children with autism who passed ABLA Levels 2 or 3, and failed higher levels. We attempted to teach 20 criterion tasks to each child, using standardized prompting and reinforcement procedures, until each child met either the pass or the fail criterion of the ABLA on each task. We predicted that each child would pass the criterion tasks that corresponded to his/her previously passed ABLA levels, and would fail the criterion tasks that corresponded to his/her previously failed ABLA levels. A parent of each child was also asked to predict the child's pass-fail learning performance on the 20 criterion tasks. Ninety-two percent of the predictions based on the children's ABLA performance were confirmed, and the ABLA was significantly more accurate than the parents for predicting the children's performance on the criterion tasks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».