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Enregistrement W2736132305 · doi:10.4018/978-1-5225-2838-8.ch015

Applied Behavior Analysis as a Teaching Technology

2017· book-chapter· en· W2736132305 sur OpenAlexaff
Amoy Kito Hugh-Pennie, Hye-Suk Lee Park, Nicole Luke, Gabrielle T. Lee

Notice bibliographique

RevueAdvances in human and social aspects of technology book series · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApplied behavior analysisLaypersonBehavioral analysisPsychologyApplied psychologyAutismPolitical scienceDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applied behavior analysis is known as an effective way to address the needs of people with autism spectrum disorders. The layperson may also associate behavior analysis with forensic psychology through their experience of crime dramas such as Criminal Minds: Behavior Analysis Unit. However accurate or simplified these portrayals they are a very narrow view of the larger field of behavioral science. Behavior analysis has a host of applications in the real world. Some of these applications include but are certainly not limited to the determination of social policies, advertising, policing, animal training, business practices, diet and exercise regimens and education. In this chapter the authors will focus on how applied behavior analysis can be used as a teaching technology from the behavioral and educational literature that has the potential to help lead the way out of the educational crisis faced in the United States of America and abroad.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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