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Enregistrement W3006847178 · doi:10.5539/ies.v13n3p27

The Effectiveness of a Training Package Prepared to Teach First Aid Skills to Individuals with Intellectual and Additional Disabilities

2020· article· en· W3006847178 sur OpenAlexvenueno aff
Müzeyyen Eldeni̇z Çetin, Burak BOZAK

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyFirst aidMedical educationIntellectual disabilityDreyfus model of skill acquisitionStorytellingMathematics educationMedicineNarrative

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to evaluate the effectiveness of a training package, which was applied through direct teaching method and included digital storytelling, a first aid manikin and live modeling, in teaching basic first aid skills necessary for cuts, sprains and bee stings to individuals with intellectual and additional disabilities. Three middle school students with multiple developmental disabilities whose ages ranged from 12 to 15 participated in the study. The first aid skills for simple cuts, sprains and bee stings were taught in a small group format. A multiple probe design across behaviors with probe conditions, one of the single-subject designs, was employed in the study. The independent variable of the study was training package and the dependent variables of the study were the participants’ level of acquisition of the target skills (Cut, sprain and bee sting). The results of the study revealed that the package was effective in teaching simple first aid skills to the participants, and they maintained those skills for 1, 3 and 4 weeks after the completion of training. The participants were also able to generalize the skills to other first aid tools, settings and practitioners. Social validity findings showed that the participants enjoyed the classes in which digital storytelling was used. Also, they expressed their desire to have them in other courses.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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