Hogyan válasszam ki a megfelelő adatgyűjtési módszert az ABA programomhoz?

Az alkalmazott viselkedéselemzés (ABA) területe nagymértékben támaszkodik az adatokra a megalapozott kezelési döntések meghozatalához. A területen dolgozó szakembereknek olyan adatgyűjtési módszert kell választaniuk, amely a megfelelő viselkedést méri. Az adatokat elemzik, hogy meghatározzák a beavatkozások hatékonyságát. Ha az adatok fejlődést mutatnak, a beavatkozások folytatódnak. Ha az adatok rossz irányú tendenciát mutatnak, a szakember megváltoztatja a beavatkozást.

A megfelelő adatgyűjtési rendszer biztosítja a programozás hatékonyságának meghatározásához szükséges információkat. Válasszon folyamatos adatgyűjtési módszert (gyakoriság, sebesség, időtartam vagy késleltetés) vagy diszkontinuus adatgyűjtési módszert (részleges intervallum, teljes intervallum vagy pillanatnyi időmintázás). A megfelelő módszer pontos adatokat szolgáltat, amelyek érzékenyek a viselkedésváltozásra. A folyamatos módszerek szolgáltatják a legpontosabb adatokat, bár zsúfolt környezetben nehéz lehet őket használni. A diszkontinuus módszerek becslést adnak a viselkedés előfordulásáról, de akkor is használhatók, ha a személyzet nem tud a tanuló viselkedésére figyelni az egész foglalkozás alatt.

Töltse le ezt az infografikát, hogy frissen tartsa az információkat!

Az adatlap sablonok letöltéséhez lásd alább!

Folyamatos adatgyűjtés

A folyamatos adatgyűjtési módszerek egy viselkedés minden egyes előfordulását mérik. Ezek a módszerek vagy a viselkedés minden egyes példányát, vagy a viselkedés előfordulásának meghatározott időtartamát számolják. Ezek a módszerek lehetővé teszik a viselkedés mérését az alapvető dimenziók mentén, és a viselkedésben bekövetkezett változások pontos kimutatását. Akkor válasszon folyamatos módszert, ha a programozás a viselkedés teljes körű rögzítését igényli. Számos különböző rendszer biztosít folyamatos adatokat.

Frekvencia

A gyakoriság az előforduló viselkedés egyszerű megszámlálását biztosítja. A viselkedés gyakoriságát mérőjelek, klikker vagy akár apró tárgyak segítségével rögzítheti. Kis gyöngyök áthelyezése az egyik zsebből a másikba, amikor egy viselkedés előfordul, egyszerű módot biztosít a viselkedés előfordulásának diszkrét számlálására. A foglalkozás végeztével számolja meg a gyöngyök számát, és írja be ezt a számot az adatlapra. Használja a gyakorisági mérést, ha a viselkedések:

• egyértelmű kezdete és vége van
• olyan gyakorisággal fordulnak elő, hogy pontosan megszámolhatóak legyenek

A gyakoriság a kívánatos és a nem kívánatos viselkedést is méri, például azt, hogy kliense hányszor pisil a bilire vagy dobálja a játékokat. Az egyszerű gyakorisági számlálások könnyen összegyűjthetők a személyzet számára; azonban nem veszik figyelembe, hogy az egyes ülések mennyi ideig tartanak, és félrevezetőek lehetnek, ha az ülések időtartama nagymértékben változik. Például egy 30 perces foglalkozás alatt előforduló 10 viselkedési eset egészen más, mint egy 4 órás foglalkozás alatt előforduló 10 eset.

Ráta

A ráta mérések kiegyenlítik a foglalkozás időtartamát. Ezek a viselkedés gyakoriságát tükrözik, amely egy adott időszak alatt fordul elő. Ez az adattípus több információt nyújt, mint a gyakorisági adatok önmagukban, és általában pontosabb képet ad a viselkedésről. Az arány kiszámításához ossza el a gyakoriságot a munkamenet időtartamával (pl. percek vagy órák). Az arányt időegységenkénti számként fejezik ki (pl. 6 eset/óra vagy 12 eset/perc).

Az arányadatokat akkor használja, ha:

• A foglalkozás időtartama nem következetes
• A viselkedést a nap egyes szakaszaiban méri, de máskor nem

A többi folyamatos adatgyűjtési intézkedéshez hasonlóan az arányadatok is felhasználhatók a növelni vagy csökkenteni kívánt viselkedések dokumentálására. Az arányadatok segítségével meghatározhatja, hogy az ügyfél óránként hányszor követel el valamit, amit szeretne, vagy hányszor vesz részt agresszív viselkedésben.

Duration

A durációs adatok azt mérik, hogy a viselkedés mennyi ideig tart a kezdetétől a végéig. Az időtartam rögzítésével összegyűjtendő viselkedések meghatározásakor a szakembereknek meg kell határozniuk a kezdetet és az eltolást a pontos mérés biztosítása érdekében. Az adatgyűjtő alkalmazásban lévő stopperóra vagy időzítő biztosítja a legmegbízhatóbb időtartam-adatokat. Kerülje az időtartam becslését azáltal, hogy elvárja a munkatársaktól, hogy egy órára vagy karórára nézzenek az idő méréséhez. Használja az időtartam rögzítését, ha a viselkedések:

• Egyértelmű kezdetük és végük van
• Egymástól eltérő ideig tartanak

Az időtartam mérheti mind a növelni kívánt, mind a csökkenteni kívánt viselkedéseket. A fantáziadús játékkal vagy hisztizéssel töltött idő mennyisége példák olyan viselkedésekre, amelyeket időtartam-adatokkal mérhetünk.

Késleltetés

A késleltetés a megkülönböztető inger (SD) és a válasz között eltelt időt méri. Ez a mérőszám lehetővé teszi, hogy értékelje az adott ingerre adott válaszok gyorsaságát. A latenciaadatokat például felhasználhatja a válaszadási sebesség növelésére a DTT során (a latencia csökkentésével), vagy felhasználhatja a válaszadási sebesség csökkentésére a teljes SD meghallgatása előtt a DTT során (a latencia növelésével). Használja a latenciaadatokat, ha:

• A válaszok túl lassan vagy túl gyorsan következnek be az SD-t követően

A latenciamérések nagyon specifikus információt nyújtanak. A késleltetés rögzítéséhez indítsa el az időt egy stopperórán az SD átadását követően, és állítsa meg az időt, amint a tanuló reagálni kezd.

Tudjon meg többet a folyamatos adatgyűjtésről:

Diszkontinuus adatgyűjtés

A diszkontinuus adatgyűjtő rendszerek csak a viselkedés egy mintáját mérik, amely a foglalkozás kis időegységekre bontásával történik. Bár ezek az adatok potenciálisan kevésbé pontosak, mint a folyamatos adatgyűjtési módszerek, forgalmas környezetben könnyebben gyűjthetők. A diszkontinuus mérés minden módszerében rejlik hiba (Fiske & Delmolino, 2012). A diszkontinuus mérési módszer kiválasztásakor gondosan vegye figyelembe ezeket a hibákat. Az alábbi táblázat ezeket a hibákat ismerteti.

Diszkontinuus mérési módszer	Hiba típusa	Használat:
Részleges intervallumú felvétel	Túlbecsüli a viselkedés előfordulását	Viselkedéscsökkenés
Teljes intervallumú felvétel	Alulbecsüli. a viselkedés előfordulását	Viselkedés növekedése
Momentáris időmintázás	Nem becsüli túl és nem is becsüli alá a viselkedés előfordulását	Nagy gyakorisággal, viselkedés növekedése

Parciális intervallum

A részleges intervallumú adatok az ülést egyenlő részekre (intervallumokra) bontják. Rögzíti, ha a viselkedés az adott intervallum bármelyik pontján előfordult. Mivel a viselkedésnek csak egyszer vagy az intervallum kis töredékében kell előfordulnia, a részleges intervallumadatok túlbecsülik a viselkedés előfordulását. Használja a részleges intervallumfelvételt, ha:

• A viselkedésnek nincs egyértelmű kezdete és vége
• A viselkedés olyan nagy gyakorisággal fordul elő, hogy nem praktikus minden egyes előfordulást megpróbálni megszámolni
• A viselkedés gyakoriságának becslése elfogadható

Tartsa szem előtt, hogy mivel a részleges intervallumadatok túlbecsülik a viselkedés előfordulását, a legkisebb, a helyzet szempontjából praktikus intervallumot érdemes használni. Minél nagyobb az intervallum, annál jobban felfújtak az adatok. Gyakran előfordul, hogy e módszer túlbecslése miatt a szakemberek részleges intervallumot használnak a csökkentésre irányuló viselkedések dokumentálására. A részleges intervallumadatokkal rögzíthető viselkedések közé tartozik például a sztereotípiák vagy a sikoltozás egész napra kiterjedő előfordulása, ha bármelyik viselkedés nagy gyakorisággal fordul elő.

Mivel a személyzetnek csak akkor kell figyelnie a viselkedésre, ha az előfordul, a részleges intervallumfelvétel hatékonyabb lehet az elfoglalt személyzet számára, mint egy adott viselkedés minden egyes előfordulásának megfigyelése és számolása.

Teljes intervallum

A teljes intervallumadatok ismét egyenlő részekre (intervallumokra) bontják a foglalkozást. Rögzíti, ha a viselkedés az egész intervallum alatt előfordul. Mivel a viselkedésnek az intervallum teljes hosszában kell előfordulnia, ez a módszer alábecsüli a célzott viselkedés előfordulását. Akkor használja a teljes intervallum rögzítését, ha:

• A viselkedés hosszú időn keresztül fordul elő
• Az időtartam rögzítése nem praktikus az Ön környezetében
• A viselkedés túlbecslése elfogadható

Miatt ez a módszer alábecsüli a viselkedés előfordulását, a helyzetnek megfelelő legkisebb intervallumot szeretné használni a viselkedés minél pontosabb tükrözése érdekében. Gyakran előfordul, hogy a viselkedés előfordulásának alulbecslése miatt a szakemberek egész intervallumot használnak a növelni kívánt viselkedések dokumentálására. Ez olyan viselkedéseket foglalhat magában, mint például az asztali munkával vagy funkcionális játékkal töltött idő mennyisége, feltételezve, hogy ezek a gyermek napjának jelentős időszakaiban fordulnak elő.

Pillanatnyi időmintázás

A pillanatnyi időmintázás gyors pillanatfelvételt készít arról, hogy egy viselkedés előfordul-e vagy sem. Az alapadatok alapján határozza meg a megfelelő intervallumot. Amikor az intervallum letelik, rögzítse, hogy a viselkedés abban az időpontban előfordul-e vagy sem. Ez az adatgyűjtési módszer sem túl-, sem alábecsüli a viselkedést; mivel azonban a viselkedés nem minden esetét rögzítik, az adatok sokkal kevésbé pontosak, mint a folyamatos adatgyűjtés. Pillanatnyi időmintázást akkor használjon, ha:

• Az adatgyűjtés más módszerei nem kivitelezhetőek az Ön helyzetében
• Az adatgyűjtésben másra támaszkodik, aki egyéb feladatai miatt nem tudja folyamatosan figyelemmel kísérni a viselkedést
• Nem szükséges biztosítani, hogy a viselkedés teljes körű rögzítését kapja

A pillanatnyi időmintás mintavételezés nem nyújt megbízható adatokat; azonban az elfoglalt szakemberek akkor is képesek adatokat gyűjteni a viselkedésről, amikor nincs lehetőségük hosszabb ideig a gyermekkel foglalkozni. A pillanatnyi időmintázás elegendő információt nyújthat olyan viselkedésekről, mint például az önálló iskolai munka vagy az otthoni önálló játék.”

Más adatgyűjtési módszerek

A fenti adatgyűjtési módszerek biztosítják a legszélesebb körű alkalmazást az azonosított viselkedés előfordulásának megismerésére. A fenti lista az ABA területén dolgozó szakemberek legtöbb adatgyűjtési igényét kielégíti. Más módszerek olyan információkat rögzítenek, amelyek az említett módszerek alkalmazásakor kimaradnak. Az alábbi adatgyűjtési rendszereket ritkábban és specifikusabb célokra használják, mint a fent felsorolt módszereket.

ABC adatgyűjtés

AABC adatok gyakran kritikus fontosságúak a funkcionális viselkedésértékelés (FBA) elvégzésekor. Ez az adatgyűjtési módszer azt vizsgálja, hogy mi történik közvetlenül a kívánt viselkedés előtt és után. Ez lehetővé teszi a viselkedés kontextusának elemzését a lehetséges funkció meghatározásának megkezdéséhez. Bár az ABC-adatok gyűjtésének számos módja létezik, az egyik egyszerű módszer egy olyan űrlap létrehozása, amely a gyakran előforduló előzmények, viselkedések és következmények jelölőnégyzeteit tartalmazza. Ez nemcsak az adatgyűjtést teszi egyszerűbbé, hanem az adatok elemzéséhez is könnyebb módszert biztosít.

ABC adatgyűjtő sablonok (ahogyan az ABA Alapok szülőknek című könyvünkben látható, amely szintén elérhető az Amazonon papírkötésben és Kindle-ben is)

Az ABC adatokkal kapcsolatos további információkért lásd bejegyzéseinket: Using ABC Data to Make Informed Decisions and What is the Difference Between Functional Analysis and Functional Behavior Assessment? on Accessible ABA.

Scatterplot

A scatterplot információt nyújt a viselkedés előfordulásáról a nap különböző részein, akár időkeretekben, akár tevékenységek között. Ez a módszer vizuális elemzést tesz lehetővé annak megállapítására, hogy léteznek-e minták. Az alábbi példa a napot 1 órás időblokkokra bontja, majd helyet biztosít az adatok egész heti összehasonlítására. Ez az adatlap helyet biztosít a helyszín dokumentálására is. Ez lehetővé teszi, hogy egy pillantással láthassa, hogy a legmagasabb viselkedési arány este 7-8 óra között fordul elő otthon. Bár ez nem ad konkrét viselkedésszámot, ez az információ lehetővé teszi, hogy meghatározza, mikor kell keresnie a pontosabb adatok gyűjtését.

Blank szórásdiagram (ahogy az ABA alapjai szülőknek című könyvünkben látható, amely az Amazonon is elérhető papírkötésben és Kindle-ben is)

Permanens termék

A permanens termék adatai lehetőséget nyújtanak a szakember számára, hogy értékelje a viselkedés előfordulását, miután az megszűnt. Ezzel az adatgyűjtési módszerrel a szakembernek nem kell rendelkezésre állnia ahhoz, hogy a viselkedést annak bekövetkezésekor megfigyelhesse. Az iskolák emiatt sokszor használnak állandó termékadat-felvételt. A tanár nem tudja megfigyelni minden egyes diákját munka közben, de megnézheti az általuk készített állandó termékeket (pl. munkalapok, projektek, videók stb.).

Probe

Probe adatok egyszerűen azt vizsgálják, hogy egy adott helyzetben előfordul vagy nem fordul elő egy viselkedés. Annak érdekében, hogy az adatgyűjtés ne zavarja a tanítási módszereket, a szakember dönthet úgy, hogy csak szondás adatgyűjtési rendszert használ bizonyos célokra. Ha a szakember úgy dönt, hogy a szondát a tanítási kísérletek előtt végzi el, akkor ezt “hideg szondának” nevezzük. A szondás adatok lehetővé teszik a szakember számára, hogy figyelmét a tanítási módszertanra összpontosítsa, beleértve a hibamentes tanulást és a prompt elhalványítási technikákat. Ez az adatrendszer akkor a legelőnyösebb, ha korlátozott számú egyén dolgozik az ügyféllel, és akik nem támaszkodnak az adatokra, hogy tudják, milyen prompt-szintet kell használni a tanítás során.

Az egyes típusú adatgyűjtési módszerek előnyei és hátrányai

Minden adatgyűjtési módszernek megvannak a maga egyedi előnyei és hátrányai. Gondosan mérlegelje ezeket, mielőtt eldönti, hogy melyik rendszert használja.

.

	előnyök	hátrányok
folytonos adat gyűjtés	~A legpontosabb ~érzékeny a viselkedésben bekövetkező kis változásokra	~Folyamatos megfigyelést igényel ~Nehéz használni anélkül 1:1 munkatárs
Diszkontinuus adat gyűjtés	~Egyszerűbb használni egy forgalmas környezetben ~Elégséges információt szolgáltat sok helyzethez ~Képes a nagyon nagy frekvenciájú viselkedés nyomon követésére	~Csak egy becslés a viselkedésről ~Túl- vagy alulbecslést kell figyelembe vennünk. az adatok elemzésekor ~Több időre lehet szükség ahhoz, hogy lássuk a viselkedésben bekövetkező változásokat

Az adatgyűjtési módszer kiválasztása

A választott adatgyűjtési módszernek pontos adatokat kell produkálnia, eredményeket mérjen, és érzékeny legyen a mért viselkedés változására (Fiske & Delmolino, 2012). Az adatgyűjtés pontosságát számos tényező befolyásolja, többek között:

• Működési definíció
• A beavatkozók képzése
• A kiválasztott adatgyűjtési rendszer típusa

A világos működési definíciók megírásáról további információkat talál a bejegyzésünkben: Clear Define the Behavior on Accessible ABA.

Kutatás az adatgyűjtési módszerekről

Számos tanulmány értékeli a különböző adatgyűjtési módszerek használatát a kutatási tanulmányokban. Két tanulmány értékeli ezt a tendenciát különböző időszakokban. Kelly (1977) a The Journal of Applied Behavior Analysis című folyóiratban 1968-1975 között megjelent kutatásokat, Mudford, Taylor és Martin (2009) pedig a The Journal of Applied Behavior Analysis című folyóiratban megjelent kutatásokat vizsgálta. Kutatásaik eredményeit az alábbi táblázatban mutatjuk be.

időszak	Folyamatos adatgyűjtési módszerek	Diszkontinuus adatgyűjtési módszerek
1968-1975	59%	41%
1995.2005	55%	45%

Az első vizsgálat kezdetétől a követéses vizsgálat végéig tartó 40 éves időszakon keresztül, a kutatók kiegyensúlyozottan alkalmazták a folyamatos és a diszkontinuus adatgyűjtési módszereket. Bár a diszkontinuus adatgyűjtési módszereknek megvan a maguk értéke, nem tudják számszerűsíteni a viselkedés alapvető dimenzióit (Fiske & Delmolino, 2012). Az elektronikus adatgyűjtési rendszerek bevezetésével a folyamatos adatmérések praktikusabbak és hatékonyabbak, mint akkor, amikor csak papír és ceruza technológia létezett. Bár ennek azt kellene eredményeznie, hogy a kutatók jobban támaszkodnak a folyamatos adatgyűjtési intézkedésekre, a tanulmányok azt mutatják, hogy ez nem feltétlenül így van.

Az adatgyűjtési módszer kiválasztásakor figyelembe veendő tényezők

Az adatgyűjtési módszer kiválasztásakor számos tényezőt kell figyelembe venni, többek között:

• A viselkedés potenciálisan veszélyes?
• A viselkedés veszélyezteti az egyén elhelyezését?
• Hányszor fordul elő jellemzően a viselkedés?
• A viselkedés egy bizonyos idő alatt fordul elő?
• A viselkedésnek egyértelmű kezdete és vége van?
• Ki fogja gyűjteni az adatokat?
• Milyen hosszú ideig tart általában a viselkedés?
• Viselkedési hiányról vagy többletről van szó?

Fiske és Delmolino (2012) egyértelmű iránymutatásokat adott a folyamatos és a diszkontinuus adatgyűjtési módszer közötti választáshoz. Az alábbi táblázat az ajánlásaik leírását tartalmazza.

Kontinuus adatgyűjtési módszer	Diszkontinuus adatgyűjtési módszer
Diszkrét viselkedések egyértelmű kezdettel és eltolódás	Egyértelmű szünetek a viselkedés előfordulása között
A beavatkozó pontosan fel tud jegyezni minden egyes esetet	A viselkedés nagyon rövid időn belül jelentkezik. nagy gyakorisággal fordul elő
Egyenként rögzíti a viselkedéseket	Egyszerre több viselkedés rögzítése
A beavatkozó 1 tanulóért felelős	Intervenciósnak egyszerre több feladatot kell elvégeznie

Súlyos, veszélyes vagy súlyos viselkedés olyan rendszert igényel, amely pontos adatokat szolgáltat. Erősen fontolja meg a folyamatos adatgyűjtés alkalmazását, amikor az ilyen típusú viselkedésekkel foglalkozik. A kivételesen nagy gyakorisággal előforduló viselkedések a pontosság érdekében diszkontinuus adatgyűjtési módszert igényelhetnek. Ha az adatgyűjtés a szülőkre vagy a tanárokra támaszkodik, fontolja meg a diszkontinuus módszereket. Mindezen tényezők figyelembe vétele lehetővé teszi, hogy a leghatékonyabb és leghatékonyabb adatgyűjtési rendszert válassza ki ABA-programja számára.

Készen áll az adatgyűjtés megkezdésére? Töltse le az alábbi adatlapokat, hogy belevághasson!

Hivatkozások és további olvasnivalók

Fiske, K., & Delmolino, L. (2012). A diszkontinuus adatgyűjtési módszerek alkalmazása a viselkedéses beavatkozásban: Útmutató a gyakorló szakemberek számára. Behavior Analysis in Practice, 5(2), 77-81.

Kelly, M. B. (1977). A Journal of Applied Behavior Analysis című folyóiratban közölt megfigyelési adatgyűjtési és megbízhatósági eljárások áttekintése. Journal of Applied Behavior Analysis, 10(1), 97-101.

Mudford, O. C., Beale, I. L., & Singh, N. N. (1990). Különböző időtartamú megfigyelési minták reprezentativitása. Journal of Applied Behavior Analysis, 23(3), 323-331.

Mudford, O. C., Taylor, S. A., & Martin, N. T. (2009). A Journal of Applied Behavior Analysis (1995-2005) folyóiratban közölt folyamatos felvételi és megfigyelők közötti egyetértési algoritmusok. Journal of Applied Behavior Analysis, 42(1), 165-169.

Repp, A. C., Roberts, D. M., Slack, D. J., Repp, C. F., & Berkler, M. S. (1976). A gyakorisági, intervallumos és időmintás adatgyűjtési módszerek összehasonlítása. Journal of Applied Behavior Analysis, 9(4), 501-508.