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Enregistrement W3078150746

A Comparison of the Effectiveness, Efficiency, and Post-Training Outcomes of Traditional Behavioral Skills Training and Asynchronous Remote Training

2020· article· en· W3078150746 sur OpenAlexaboutno aff
Dani Pizzella

Notice bibliographique

RevueIRL - University of Missouri, St. Louis (University of Missouri–St. Louis) · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationUniversity of Missouri-St. Louis
Mots-clésTraining (meteorology)PsychologyComputer scienceMedical educationApplied psychologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While applied behavior analysis (ABA) is the most commonly recommended therapy for individuals with Autism spectrum disorders (New York State Department of Health, 1999; Surgeon General, 1999), there is a significant lack of board certified behavior analysts (BCBAs; Bethune & Kiser, 2017; Maglione, Kadiyala, Kress, Hastings, & OʹHanlon, 2016). Telehealth may help to increase the availability of training in behavior analytic procedures, however, BCBAs have been slow to adopt remote training measures (Tomlinson, Gore, & McGill, 2018). This may be due to the in-vivo training requirements of common behavior analytic training procedures. This research compares traditional, face-to-face behavioral skills training (BST) to remote training in order to determine if the success attributed to BST is replicable through remote education. This research also investigates how the post-training outcomes of traditional BST compare to asynchronous online training with video modeling and feedback. In order to evaluate this, the researcher trained two groups on multiple stimulus without replacement preference assessment procedures. The first group received traditional behavioral skills training in person with immediate feedback while the second group received all training through pre-recorded video with self-monitoring and delayed performance feedback. Results indicated that both methods were similarly effective with in-person training being slightly more efficient for trainees while remote training was significantly more efficient for the trainer. The research not only evaluated the post-training outcomes of both methodologies but also examined the social validity of both training models. Both procedures had high social validity indicating that these methods could be used in the future. These results not only add to the body of literature on remote training in behavior analytic interventions, but also look at areas of improvement in order to make future training of behavior analysts more effective. More broadly, this research could help to disseminate ABA and remote education so people in more remote locations have equitable access to services.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,156 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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