Na podstawie wyników wyszukiwania oto kluczowe elementy oceny wydajności autyzmu i oceny (APE):
1. Ocena funkcjonalna: Obserwowanie zachowania jednostki, komunikacji, interakcji społecznych i umiejętności adaptacyjnych w rzeczywistych środowiskach.
2. Analiza zadania: Rozbijanie złożonych zadań na mniejsze, mierzalne kroki w celu prowadzenia planowania interwencji.
3. Ważność ekologiczna: Zapewnienie strategii oceny i interwencji są zgodne z naturalnym środowiskiem jednostki i codziennym życiem.
4. Zindywidualizowane cele: ustalanie konkretnych, mierzalnych i odpowiednich celów we współpracy z rodzinami i nauczycielami.
5. Zbieranie danych i monitorowanie postępów: Wykorzystanie obserwacji, list kontrolnych i innych metod śledzenia zmian w czasie.
6. Podejście transdyscyplinarne: zaangażowanie profesjonalistów z różnych dyscyplin w celu zapewnienia kompleksowego zrozumienia mocnych i wyzwań jednostki.
7. Uogólnienie i utrzymanie: Ocena, jak dobrze jednostka może zastosować wyuczone umiejętności w różnych sytuacjach i z czasem utrzymywać te umiejętności.
Kluczem jest wyjście poza znormalizowane testy i skupienie się na ocenach opartych na wynikach, które wychwytują niuanse funkcjonowania świata rzeczywistego u osób z autyzmem. To holistyczne podejście oparte na danych ma kluczowe znaczenie dla oceny skuteczności interwencji MPE.
Cytaty:[1] https://fastercapital.com/content/autism-performance-and-evaluation--ap--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://easyibeginner.com/ape-framework-ai-prompt-for-chatgpt/