Authentic Assessment for Early Childhood Intervention: In-Vivo & Virtual Practices for Interdisciplinary Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The pandemic has exposed the many glaring difficulties inherent in implementing effective assessment and intervention for young children with neurodevelopmental delays and disabilities in our respective countries, but, especially in the US. The urgency for innovative models of assessment linked to interdisciplinary services and supports in both remote and in-vivo settings became prominent. Yet, the commitment to developmentally-appropriate practice (DAP), assessment linked to intervention, is the hallmark of ECI, whether virtual or in-vivo. However, interdisciplinary professionals have rallied during these challenging times by displaying creativity, compassion, and superb clinical judgment in providing responsive services via both virtual and in-vivo platforms to families and young children with special needs in rural and urban regions. Virtual service delivery has required judicious changes in our professional practices using more responsive and less scripted postures. Our family-centered approaches enabled us to engage with parents as partners in assessment and intervention and to plan and deliver supports that were more tailored. We believe that our “lessons learned” from the pandemic about implementing authentic assessment for early childhood intervention (AA for ECI) among parents and interdisciplinary professionals will make our ongoing partnerships with families and other professionals stronger and more enduring. We hope that this article and the step-by-step model that we have offered will help you in your own professional lives to maintain the outlook that emphasizes the importance of both authentic assessment methods & processes, whether in-vivo or virtual, for undercovering each child’s hidden and true capabilities and needs and by adhering to our enduring commitment to protect children’s inherent human rights. Keywords: authentic, assessment, best practices, virtual, remote, early childhood intervention
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».