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Enregistrement W2903689757 · doi:10.20961/ijpte.v2i2.20182

Teaching Observational Learning to Children with Autism: Pedagogical Advancements for the Scientist-Practitioner

2018· article· en· W2903689757 sur OpenAlexaff
Nicole Luke, Nimi Singh

Notice bibliographique

RevueIJPTE International Journal of Pedagogy and Teacher Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyObservational learningImitationAutismPsychologyContingencyTask (project management)Developmental psychologySocial learningObservational methods in psychologyCognitive psychologySocial psychologyMathematics educationPedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Observational learning is an important skill for all children to acquire. Children with autism often do not demonstrate this skill nor do they learn it on their own.<strong> </strong>The present study, using a multiple baseline across participants, single case, research design, investigated the effects of using a peer-yoked contingency game with four male participants with autism, aged 4-7 years. Each participant was presented with a simple labeling task while his friend was seated beside him. Participants had the same partners throughout the treatment. Once the model response was emitted, the teacher presented the same task to the observing boy. Data were collected on correctly observed and emitted responses during the game. Pre- and post probes and tests were conducted for observational learning, generalized imitation, and learned reinforcement for peers. Results from this study provide support for the use of the peer-yoked contingency game as a method for increasing observational learning in children with autism. All four participants increased their correct responding to specific tasks and increased their demonstration of observational learning in a natural educational setting. Evidence of increased interest in peers was also observed. The present study provides support for the use of the peer-yoked contingency game to teach observational learning.</p>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,352 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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