検索結果に基づいて、自閉症パフォーマンスと評価 (APE) 介入のパフォーマンスを評価するための主要な要素を次に示します。
1. 機能評価: 現実世界の環境における個人の行動、コミュニケーション、社会的相互作用、適応スキルを観察します。
2. タスク分析: 複雑なタスクをより小さな測定可能なステップに分割して、介入計画を導きます。
3. 生態学的妥当性: 評価と介入戦略が個人の自然環境と日常生活に適合していることを確認します。
4. 個別の目標: 家族や教育者と協力して、具体的で測定可能で関連性のある目標を設定します。
5. データ収集と進捗状況の監視: 観察、チェックリスト、その他の方法を使用して、時間の経過に伴うスキルの変化を追跡します。
6. 学際的なアプローチ: さまざまな分野の専門家を巻き込んで、個人の強みと課題を包括的に理解します。
7. 一般化と維持: 個人が学習したスキルをさまざまな状況にどれだけうまく適用し、長期にわたってそれらのスキルを維持できるかを評価します。
鍵となるのは、標準化されたテストを超えて、自閉症のある人の現実世界の機能の微妙な違いを捉えるパフォーマンスベースの評価に焦点を当てることです。この総合的でデータ主導型のアプローチは、APE 介入の有効性を評価する上で中心となります。
引用:[1] https://fastercapital.com/content/Autism-Performance-and-Evaluation--APE--Service--Measuring-Progress--Evaluating-APE-Interventions-in-Autism.html
[2] https://www.pharmacy.purdue.edu/sites/default/files/faculty-staff/resources/learning-and-assessment/Annual-Performance-Evaluation-and-Co-Curricular-Policy.pdf
[3] https://2017-2020.usaid.gov/sites/default/files/documents/1868/AID-461-1-06AUG18.pdf
[4] https://mountainscholar.org/bitstreams/c04f85f4-3afc-417e-8ec2-5c9661d9da7b/download
[5] https://easyaibeginner.com/ape-framework-ai-prompt-for-chatgpt/