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Enregistrement W6931635354 · doi:10.5281/zenodo.5032946

The Effect of Instructional Pacing on Skill Acquisition and Maintenance for Children with Developmental Disabilities

2020· article· en· W6931635354 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensBrock UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaceDreyfus model of skill acquisitionAutismAutism spectrum disorderPsychomotor learningEmpirical researchSocial skills

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discrete trial training is an instructional method based on the principles of applied behaviour analysis where skills are taught in discrete units. This instructional method has empirical support for increasing skills among children with developmental disabilities. Instructional pacing has been identified as a key variable in discrete trial training that may enhance skill acquisition. Instructional pacing is the rate at which each individual presentation of the instructional target occurs. Research examining the effects of varying the pace of instruction has produced inconsistent findings. This study sought to examine the effects of five paces of instruction on skill acquisition for young learners. Pace was manipulated by varying the interstimulus interval. Two children with a diagnosis of autism spectrum disorder and one with Down syndrome participated in the study. Instructional targets, the specific behavioural skills to be taught to the participants, included: tact: (expressive labelling—i.e., responding to a particular object or event or property of an object or event), listener responding (responding to an instruction), and intraverbal skills (responding to social questions). In contrast to earlier research, participants achieved mastery by demonstrating a previously determined level of skill without prompting in the fewest number of trials in the slowest pace condition. The pace of instruction associated with the fewest minutes to mastery, or most efficient pace, varied across participants. Skill maintenance also varied across participants. Results suggest that the optimal pace of instruction may vary across individuals. Implications for determining the optimal pace of instruction in discrete-trial training with young learners are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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'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
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