Procedures and Tools Used by Teachers When Completing Functional Vision Assessments with Children with Visual Impairments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This study analyzed survey responses from 314 teachers of students with visual impairments regarding the tools and procedures used in completing functional vision assessments (FVAs). Methods Teachers of students with visual impairments in the United States and Canada completed an online survey during spring 2016. Results The majority of participants reported that they primarily assess pre-academic and academic students in kindergarten through 12th grade (K-12). More than 95% of all participants indicated that they assess near and distance visual acuity. Other commonly assessed skills and abilities were tracking ( n = 298; 95%), peripheral visual fields (n = 296; 94%), and color perception (n = 293; 93%). Approximately 50% of survey participants indicated that they use a screening tool in determining the need for an orientation and mobility (O&M) evaluation. Discussion The procedures and tools used by participants in completing FVAs varied based on the specific student being assessed. There was also considerable variation in visual skills assessed, as well as in what was included in the assessment report by the participants. Based on comments from participants, it appears that there are complex factors that influence the decision-making process regarding possible referrals for an O&M evaluation or a clinical low vision evaluation. Implications for practitioners Teachers should reflect on their own practices and procedures to determine whether they are including all pertinent information in their FVA reports, as well as explore whether they should assess additional visual skills in order to provide a rich description of how the student uses his or her vision throughout the day in a variety of environments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle