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Enregistrement W4242545592 · doi:10.4018/978-1-5225-0034-6.ch049

Web-Based Social Stories and Games for Children with Autism

2016· book-chapter· en· W4242545592 sur OpenAlexaff
Kanisorn Jeekratok, Sumalee Chanchalor, Elizabeth Murphy

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutism spectrum disorderPsychologyAutismWilcoxon signed-rank testWeb applicationDescriptive statisticsApplied psychologyDevelopmental psychologyWorld Wide WebComputer scienceCurriculumPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children with (ASD) may respond well to web–based learning because computers can provide features such as repetition, visual stimuli and independent interactions that appeal to them. However, there has been limited testing of web-based learning especially outside of institutional settings. The study reported on in this paper involved the testing of open, web-based games and social stories for children with Autism Spectrum Disorder (ASD). The web-based learning was accessible by parents, teachers, health professionals and children in an institutional and home setting and consisted of four social stories and seven games housed in a website. Pre- and post-testing of the web-based learning took place over a three-month period with 10 children with ASD enrolled in a special-education center in North-Eastern Thailand. Testing was conducted using observation. Analysis involved descriptive statistics, parametric t-tests and Wilcoxon Signed-Rank tests. Results revealed improvement for all behaviors although not for all children. Implications include the need for future studies that rely on more participants and that focus on transferability of learned behaviors to real-life contexts. Future studies might also include longitudinal designs to determine sustainability of newly learned behaviors and the design of web-based environments that adapt to or are more specifically tailored to individual needs of children with ASD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2016
Routes d'admission1
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