Using the ABLA Test to predict compliance of children with and without developmental delay
Notice bibliographique
Résumé
Noncompliance is one of the most frequent challenging behaviors exhibited by children with developmental delay (DD) (Walker, 1993).In this research, two studies were conducted to examine if a child's discriminative ability influences hislher rate of compliance.In Study I archived videotaped data was examined that showed caregiver-child interactions when caregivers were asked to teach their 4-year-old children with DD as they normally would.Rates of child compliance were assessed to instmctions, requests, modeling, gestures, and various combinations of these stimuli.Results indicated that a) the most effective prompts for producing compliance were instructions with modeling and gestures (IMG); b) that caregivers tended to provide low levels of IMG; and c) that overall levels of compliance were low (8%- 5I%), even though rates of positive attention contingent on compliance were high (56%-78%).Study 2 involved 21 children without disabilities and 16 children with DD.Of these 37 children, 13 passed Levels 3 and 4 of the Assessment of Basic Learning Abilities (ABLA) test, which assesses visual discriminations, and failed ABLA Level 6, which assesses an auditory- visual discrimination.The remaining 24 chlldren passed ABLA Levels 3,4, and 6.All children were presented with 5 age-appropriate educational tasks by their caregivers in a structured teaching session that included Instructions Alone (IA) and IMG.The results indicated that: a) children at ABLA Level 6 performed better on lA than those at ABLA Level 3 and 4; b) children at ABLA Level 3 and 4 performed better when given IMG than IA; and c) children at ABLA Level 6 performed equally well on both IA and IMG.These results were consistent across all children, and for the two subgroups of children without disabilities and children with DD.The results are important for providing information to caregivers on how best to instruct their children in an effort to increase compliance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».