Feasibility of Training Early Childhood Educators in a Community Child Care Setting Using a Caregiver-mediated Intervention for Toddlers with Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Parent-mediated intervention programs have demonstrated benefits for toddlers with autism spectrum disorder (ASD). Interest is emerging in other community-level models, such as those that can be integrated into child care settings. These programs have the potential to reach a wide range of high-risk toddlers who spend the majority of their day in child care. The objective of this study was to translate and evaluate the feasibility of the Social ABCs caregiver-mediated intervention program into a community child care setting by training front-line early childhood educators (ECEs). Twenty-two ECEs attended a workshop on early intervention and ASD, and six ECEs and one special needs resource consultant received hands-on intervention training. Nineteen participants completed a workshop quiz, with significant mean improvement of 22.26% from pre- to post-workshop. After 12 weeks of live coaching (4 weeks in one case), participants attained a high level of fidelity in implementing the intervention strategies (> 80%), which was maintained after a 3-month period of non-contact with the training team. Nine of ten specific strategies were mastered after the 12-week training period, with only one technique failing to reach a mean fidelity level of 75%. Findings reveal that the model of training front-line child care staff in a community child care setting is feasible using a relatively short-term training approach.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».