Hoe kies ik de juiste dataverzamelingsmethode voor mijn ABA-programma?

Het veld van de Toegepaste Gedragsanalyse (ABA) leunt zwaar op gegevens om weloverwogen beslissingen over de behandeling te nemen. Professionals in het veld moeten de gegevensverzamelingsmethode kiezen die het juiste gedrag meet. Zij analyseren gegevens om de effectiviteit van interventies te bepalen. Als de gegevens vooruitgang aantonen, gaan de interventies door. Als de gegevens een trend in de verkeerde richting laten zien, verandert de professional de interventie.

Het juiste systeem van gegevensverzameling levert informatie op die nodig is om de effectiviteit van de programmering te bepalen. Kies ofwel een methode voor continue gegevensverzameling (frequentie, snelheid, duur of latentie) of een methode voor discontinue gegevensverzameling (gedeeltelijke interval, gehele interval of momentane tijdsbemonstering). De juiste methode levert nauwkeurige gegevens op die gevoelig zijn voor gedragsverandering. Continue methoden leveren de meest nauwkeurige gegevens, hoewel ze moeilijk te gebruiken kunnen zijn in drukke omgevingen. Discontinue methoden bieden een schatting van het optreden van gedrag, maar kunnen ook worden gebruikt als het personeel niet de hele sessie aanwezig kan zijn bij het gedrag van de leerling.

Download deze infografiek om u te helpen deze informatie vers te houden!

Zie hieronder om sjablonen voor gegevensbladen te downloaden!

Continue Data Collection

Continue gegevensverzamelingsmethoden meten elk optreden van een gedrag. Deze methoden tellen ofwel elk geval van het gedrag of de specifieke hoeveelheid tijd dat een gedrag voorkomt. Met deze methoden kunt u gedrag langs de basisdimensies meten en nauwkeurig verandering in het gedrag detecteren. Kies een continue methode wanneer de programmering een volledige registratie van gedrag vereist. Verschillende systemen leveren continue gegevens.

Frequentie

Frequentie levert een eenvoudige telling van het gedrag dat optreedt. Registreer de frequentie van het gedrag met behulp van markeringen, een clicker, of zelfs kleine voorwerpen. Het verplaatsen van kleine kralen van de ene zak naar de andere wanneer een gedrag zich voordoet, biedt een eenvoudige manier om discreet het optreden van het gedrag te tellen. Na afloop van de sessie telt u het aantal kralen en vult u dat aantal in op uw gegevensblad. Gebruik frequentietellingen wanneer de gedragingen:

• een duidelijk begin en einde hebben
• zo snel voorkomen dat het nauwkeurig geteld kan worden

Frequentietellingen meten zowel gewenst als ongewenst gedrag, zoals het aantal keren dat uw cliënt op het potje plast of met speelgoed gooit. Eenvoudige frequentietellingen zijn gemakkelijk te verzamelen door het personeel; ze houden echter geen rekening met de duur van elke sessie en kunnen misleidend zijn als de duur van de sessie sterk varieert. Bijvoorbeeld, 10 gedragingen in een sessie van 30 minuten is heel anders dan 10 gedragingen in een sessie van 4 uur.

Rate

Rate metingen maken het speelveld wat betreft de duur van de sessie gelijk. Zij geven de frequentie weer van het gedrag dat zich in een bepaalde periode voordoet. Dit soort gegevens geeft u meer informatie dan alleen de frequentiegegevens en is doorgaans een nauwkeurigere weergave van het gedrag. Om de frequentie te berekenen, deelt u de frequentie door de duur van de sessie (d.w.z. minuten of uren). Rate wordt uitgedrukt als een getal per tijdseenheid (d.w.z. 6 gevallen per uur of 12 gevallen per minuut).

Gebruik rate-gegevens wanneer:

• Sessieduur inconsistent is
• U het gedrag tijdens sommige delen van de dag meet, maar niet tijdens andere

Zoals bij andere continue gegevensverzamelingsmaatregelen, kunnen rate-gegevens worden gebruikt om gedragingen te documenteren die moeten toenemen of afnemen. U kunt ervoor kiezen om snelheidsgegevens te gebruiken om het aantal keren per uur te bepalen dat uw cliënt om iets vraagt of agressief gedrag vertoont.

Duur

Duurgegevens meten hoe lang een gedrag duurt van begin tot eind. Bij het definiëren van gedragingen die moeten worden verzameld door middel van duurregistratie, moeten professionals een begin- en eindpunt vaststellen om een nauwkeurige meting te garanderen. Een stopwatch of timer in een dataverzamelingsapp levert de meest betrouwbare duurgegevens op. Vermijd het schatten van de duur door van het personeel te verwachten dat ze op een klok of horloge kijken om de tijd te meten. Gebruik duurregistratie wanneer het gedrag:

• een onduidelijk begin en einde heeft
• een inconsistente tijdsduur heeft

Ook hier geldt dat de duur zowel gedrag kan meten dat u wilt verhogen als gedrag dat u wilt verlagen. De hoeveelheid tijd die wordt besteed aan fantasierijk spel of aan een driftbui zijn voorbeelden van gedragingen die u zou kunnen meten met behulp van duurgegevens.

Latentie

Latentie meet de tijd tussen de discriminerende stimuli (SD) en de reactie. Met deze maat kunt u de snelheid van reageren op een bepaalde stimulus evalueren. U kunt de latentiegegevens bijvoorbeeld gebruiken om de reactiesnelheid tijdens DTT te verhogen (door de latentie te verlagen) of u kunt ze gebruiken om de reactiesnelheid te verlagen voordat u de volledige SD hoort tijdens DTT (door de latentie te verhogen). Gebruik latentiegegevens wanneer:

• Responsen te langzaam of te snel na de SD

Latentiemetingen verschaffen zeer specifieke informatie. Om de latentie te registreren, start u de tijd op een stopwatch na het toedienen van de SD en stopt u de tijd zodra de leerling begint te reageren.

Lees meer over continue gegevensverzameling:

Discontinue gegevensverzameling

Discontinue gegevensverzamelingssystemen meten alleen een steekproef van gedrag dat plaatsvindt door de sessie op te splitsen in kleine tijdsintervallen. Hoewel deze gegevens potentieel minder nauwkeurig zijn dan continue gegevensverzamelingsmethoden, zijn ze gemakkelijker te verzamelen in drukke omgevingen. Er is een inherente fout in elke methode van discontinue meting (Fiske & Delmolino, 2012). Houd bij het kiezen van een discontinue meetmethode goed rekening met deze fouten. De onderstaande grafiek beschrijft deze fouten.

Discontinue meetmethode	Type fout	Gebruik voor:
Partiële Interval Opname	Overschat het optreden van gedrag	Gedrag afname
Gedeeltelijke Interval Opname	Onverschat het optreden van gedrag	Overschat het optreden van gedrag	Gedragstoename
Momentary Time Sampling	Overschat noch onderschat het optreden van gedrag	Hoge frequentie, gedragstoename

Partieel interval

Partiële intervalgegevens breken de sessie op in gelijke delen (intervallen). Registreer of het gedrag op enig moment tijdens dat interval heeft plaatsgevonden. Aangezien het gedrag slechts eenmaal of voor een klein deel van het interval hoeft voor te komen, overschatten gedeeltelijke intervalgegevens het voorkomen van gedrag. Gebruik gedeeltelijke intervalregistratie wanneer:

• Het gedrag geen duidelijk begin en einde heeft
• Het gedrag met zo’n hoge frequentie voorkomt dat het onpraktisch is om te proberen elk voorval te tellen
• Een schatting van de frequentie van het gedrag aanvaardbaar is

Bedenk dat omdat gedeeltelijke intervalgegevens een overschatting geven van het voorkomen van gedrag, u het kleinste interval wilt gebruiken dat praktisch is voor uw situatie. Hoe groter het interval, hoe meer de gegevens worden opgeblazen. Vanwege de overschatting van deze methode, gebruiken professionals vaak gedeeltelijke intervallen om gedragingen te documenteren die moeten worden verminderd. Voorbeelden van gedragingen die u zou kunnen registreren met behulp van gedeeltelijke intervalgegevens zijn het voorkomen van stereotypieën of schreeuwen gedurende een hele dag, als een van beide gedragingen zich in een hoog tempo voordoet.

Omdat het personeel alleen op het gedrag hoeft te letten als het zich voordoet, kan gedeeltelijke intervalregistratie efficiënter zijn voor druk personeel om te verzamelen dan het monitoren op en tellen van elk voorkomen van een bepaald gedrag.

Geheel Interval

Geheel intervalgegevens splitsen de sessie opnieuw in gelijke delen (intervallen). Noteer of het gedrag gedurende het gehele interval voorkomt. Aangezien het gedrag gedurende het gehele interval moet voorkomen, onderschat deze methode het voorkomen van het doelgedrag. Gebruik gehele interval opname wanneer:

• Het gedrag komt voor over lange perioden van tijd
• Het is onpraktisch om duuropname te gebruiken in uw setting
• Een overschatting van het gedrag is aanvaardbaar

Omdat deze methode het optreden van het gedrag onderschat wilt u het kleinste interval gebruiken dat praktisch is voor uw situatie om de meest accurate weergave van het gedrag te verzekeren. Vaak, wegens de onderschatting van het voorkomen van het gedrag, gebruiken de beroepsbeoefenaars gehele intervallen om gedragingen te documenteren die voor verhoging zijn bedoeld. Dit kan gedragingen omvatten zoals de hoeveelheid tijd besteed aan tafelwerk of functioneel spel, ervan uitgaande dat deze zich voordoen gedurende significante perioden van de dag van het kind.

Momentary Time-Sampling

Momentary time-sampling neemt een snelle momentopname van het al dan niet voorkomen van een gedrag. Bepaal een geschikt interval op basis van de basislijngegevens. Wanneer het interval voorbij is, registreer dan of het gedrag op dat moment al dan niet optreedt. Deze methode van gegevensverzameling overschat noch onderschat het gedrag; maar omdat niet elk geval van het gedrag wordt geregistreerd, zijn de gegevens veel minder nauwkeurig dan bij continue gegevensverzameling. Gebruik kortstondige tijdbemonstering wanneer:

• Andere methoden van gegevensverzameling zijn onpraktisch in uw situatie
• U vertrouwt op iemand anders om de gegevens te verzamelen die niet in staat is om het gedrag continu te volgen vanwege andere verantwoordelijkheden
• Het is niet nodig om ervoor te zorgen dat u een volledige registratie van het gedrag krijgt

Momentary time-sampling levert u geen betrouwbare gegevens op; maar drukke professionals zijn in staat om gegevens over gedrag te verzamelen wanneer ze niet de mogelijkheid hebben om gedurende langere perioden bij het kind aanwezig te zijn. Time-sampling kan voldoende informatie opleveren voor gedragingen zoals zelfstandig werken op school of alleen thuis spelen.

Andere methoden voor het verzamelen van gegevens

De bovenstaande methoden voor het verzamelen van gegevens bieden de breedste toepassing voor het leren over het optreden van een geïdentificeerd gedrag. De bovenstaande lijst voldoet aan de meeste gegevensverzamelingsbehoeften van professionals op het gebied van ABA. Andere methoden vangen informatie op die bij het gebruik van die methoden wordt gemist. De onderstaande dataverzamelingssystemen worden minder vaak en voor meer specifieke doeleinden gebruikt dan de hierboven genoemde methoden.

ABC Data Collection

ABC-gegevens zijn vaak een kritiek onderdeel bij het uitvoeren van een functionele gedragsbeoordeling (FBA). Bij deze methode van gegevensverzameling wordt gekeken naar wat er gebeurt vlak voor en vlak na het gedrag waarin u geïnteresseerd bent. Dit maakt analyse van de context van het gedrag mogelijk om een mogelijke functie te bepalen. Hoewel er veel manieren zijn om ABC gegevens te verzamelen, is een eenvoudige methode het maken van een formulier met aankruisvakjes voor veel voorkomende antecedenten, gedragingen en gevolgen. Dit maakt niet alleen het verzamelen van gegevens eenvoudiger, maar het biedt ook een eenvoudigere methode voor het analyseren van deze gegevens.

ABC Data Collection Templates (zoals te zien in ons boek ABA Fundamentals for Parents, ook verkrijgbaar bij Amazon in zowel paperback als Kindle)

Voor meer informatie over ABC-gegevens, zie onze berichten: Using ABC Data to Make Informed Decisions and What is the Difference Between Functional Analysis and Functional Behavior Assessment? on Accessible ABA.

Scatterplot

Een scatterplot geeft informatie over het voorkomen van gedrag over verschillende delen van de dag, hetzij tijdframes of activiteiten. Deze methode maakt een visuele analyse mogelijk om te bepalen of er patronen bestaan. Het onderstaande voorbeeld verdeelt de dag in blokken van 1 uur en biedt dan ruimte om gegevens over een hele week te vergelijken. Dit gegevensblad biedt ook ruimte om de locatie te documenteren. Zo kunt u in één oogopslag zien dat het gedrag zich het meest voordoet tussen 19.00 en 20.00 uur, thuis. Hoewel het geen specifieke telling van gedrag geeft, kunt u aan de hand van deze informatie bepalen wanneer u die meer specifieke gegevens moet verzamelen.

Blank Scatterplot (zoals te zien in ons boek ABA Fundamentals for Parents, ook verkrijgbaar bij Amazon in paperback en Kindle)

Permanent product

Permanent productgegevens bieden een manier voor de professional om het optreden van gedrag te evalueren nadat het is gestopt. Met deze methode van gegevensverzameling, hoeft de professional niet beschikbaar te zijn om het gedrag te observeren als het zich voordoet. Scholen maken om deze reden veel gebruik van permanente registratie van productgegevens. Een leraar kan niet elke leerling observeren terwijl ze werken, maar ze kan wel kijken naar de permanente producten die ze produceren (d.w.z. werkbladen, projecten, video’s, enz.).

Probe

Probe data testen simpelweg om te bepalen of een gedrag wel of niet voorkomt in een bepaalde situatie. Om ervoor te zorgen dat het verzamelen van gegevens niet interfereert met onderwijsmethoden, kan een professional ervoor kiezen om een systeem te gebruiken voor het verzamelen van alleen sondegegevens voor specifieke doelen. Als de professional ervoor kiest om een sonde uit te voeren voorafgaand aan een lesproef, noemen we dit een “koude sonde”. Met sondegegevens kan de professional zijn aandacht richten op onderwijsmethodologie, waaronder foutloos leren en prompt fading technieken. Dit gegevenssysteem is het voordeligst wanneer er een beperkt aantal personen met een cliënt werkt en die niet afhankelijk zijn van de gegevens om het juiste promptniveau te kennen om te gebruiken tijdens het onderwijzen.

Voordelen en nadelen van elk type gegevensverzamelingsmethode

Elke gegevensverzamelingsmethode heeft zijn eigen unieke voor- en nadelen. Overweeg deze zorgvuldig voordat u bepaalt welk systeem u gaat gebruiken.

	Voordelen	Nadelen
Continue gegevens Verzameling	~Hoogst nauwkeurig ~gevoelig voor kleine veranderingen in gedrag	~Vraagt constante observatie ~moeilijk te gebruiken zonder 1:1 personeelslid
Discontinue gegevens Verzameling	~Makkelijker te gebruiken in een drukke omgeving ~Geeft genoeg informatie voor veel situaties ~In staat om zeer frequent gedrag te volgen	~Alleen een schatting van gedrag ~Moet rekening houden met over- of onderschatting bij het analyseren van gegevens ~Mag meer tijd nodig hebben om veranderingen in gedrag te zien

Kies uw dataverzamelingsmethode

De dataverzamelingsmethode die u kiest moet nauwkeurige gegevens opleveren, resultaten meten, en gevoelig zijn voor verandering in het gemeten gedrag (Fiske & Delmolino, 2012). Veel factoren beïnvloeden de nauwkeurigheid van gegevensverzameling, waaronder de:

• Operationele definitie
• Training van interventionisten
• Type gekozen systeem voor gegevensverzameling

Voor meer informatie over het schrijven van duidelijke operationele definities, bekijk onze post: Duidelijk Gedrag Definiëren op Toegankelijke ABA.

Onderzoek naar Dataverzamelingsmethoden

Verschillende studies evalueren het gebruik van de verschillende dataverzamelingsmethoden in onderzoeksstudies. Twee studies evalueren deze trend gedurende verschillende tijdsperioden. Kelly (1977) keek naar het onderzoek gepubliceerd in The Journal of Applied Behavior Analysis van 1968-1975 en Mudford, Taylor, en Martin (2009). De resultaten van hun onderzoek worden in de onderstaande tabel gepresenteerd.

Tijdsperiode	Continue Data Collection Methods	Discontinue Data Collection Methods
1968-1975	59%	41%
1995-2005	55%	45%

Over de periode van 40 jaar vanaf het begin van het eerste onderzoek tot het einde van het vervolgonderzoek, hebben onderzoekers het gebruik van continue en discontinue gegevensverzamelingsmethoden afgewogen. Hoewel discontinue gegevensverzamelingsmethoden hun waarde hebben, slagen ze er niet in om de basisdimensies van gedrag te kwantificeren (Fiske & Delmolino, 2012). Met de introductie van elektronische dataverzamelingssystemen zijn continue datametingen praktischer en efficiënter dan toen er alleen papier- en potloodtechnologie bestond. Hoewel dit ertoe zou moeten leiden dat onderzoekers meer vertrouwen op continue dataverzamelingsmaatregelen, blijkt uit de studies dat dit niet noodzakelijkerwijs het geval is.

Factoren om te overwegen bij het kiezen van een dataverzamelingsmethode

Bij het bepalen van welke dataverzamelingsmethode bij uw behoeften past, moet u rekening houden met veel factoren, waaronder:

• Is het gedrag potentieel gevaarlijk?
• Bedreigt het gedrag de plaatsing van het individu?
• Hoe vaak komt het gedrag voor?
• Doet het gedrag zich over een bepaalde periode voor?
• Heeft het gedrag een duidelijk begin en einde?
• Wie gaat de gegevens verzamelen?
• Hoe lang duurt het gedrag meestal?
• Is het een gedragstekort of -overschot?

Fiske en Delmolino (2012) gaven duidelijke richtlijnen voor de keuze tussen een continue en discontinue dataverzamelingsmethode. Onderstaande tabel is een beschrijving van hun aanbevelingen.

Continue Data Collection Method	Discontinue Data Collection Method
Discrete gedragingen met een duidelijke aanzet en en offset	Ambigue pauzes tussen het optreden van het gedrag
Interventielid kan elk geval nauwkeurig registreren	Het gedrag komt voor met een zeer hoog tempo
Gedrag individueel registreren	Meerdere gedragingen tegelijk registreren
Interventielid verantwoordelijk voor 1 leerling	Interventielid moet veel taken tegelijk uitvoeren

Serieus, gevaarlijk of ernstig gedrag vereist een systeem dat nauwkeurige gegevens oplevert. Overweeg sterk om continue gegevensverzameling te gebruiken wanneer u dit soort gedragingen aanpakt. Gedragingen die uitzonderlijk vaak voorkomen, vereisen mogelijk een niet-continue gegevensverzamelingsmethode voor nauwkeurigheid. Als u vertrouwt op ouders of leerkrachten om gegevens te verzamelen, moet u discontinue methoden overwegen. Door al deze factoren in overweging te nemen, kunt u het meest effectieve en efficiënte dataverzamelsysteem voor uw ABA-programma kiezen.

Klaar om te beginnen met het verzamelen van gegevens? Download de onderstaande gegevensbladen om aan de slag te gaan!

Referenties en verder lezen

Fiske, K., & Delmolino, L. (2012). Gebruik van discontinue methoden van dataverzameling bij gedragsinterventies: Richtlijnen voor beoefenaars. Behavior Analysis in Practice, 5(2), 77-81.

Kelly, M. B. (1977). A review of the observational data-collection and reliability procedures reported in the Journal of Applied Behavior Analysis. Journal of Applied Behavior Analysis, 10(1), 97-101.

Mudford, O. C., Beale, I. L., & Singh, N. N. (1990). De representativiteit van observationele steekproeven van verschillende duur. Journal of Applied Behavior Analysis, 23(3), 323-331.

Mudford, O. C., Taylor, S. A., & Martin, N. T. (2009). Continuous recording and interobserver agreement algorithms reported in the Journal of Applied Behavior Analysis (1995-2005). 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 comparison of frequency, interval, and time-sampling methods of data collection. Journal of Applied Behavior Analysis, 9(4), 501-508.