قياس القدرات الوظيفية للأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 3-6 سنوات باستخدام أساليب الرصد وأدوات الكمبيوتر

المراقبة في العصور المبكرة: ما هي وكيفية المراقبة

ويجري تقييم الطفولة المبكرة في السياقات الأسرية العادية وفي المدرسة باستخدام طريقة الرصد. ومن ثم، يجب على المقيِّم أن يلتزم بعملية رصد دقيقة، وهو مفتاح التشخيص الدقيق، وبالتالي، إلى تدريب ناجح¹. هناك العديد من قوائم جرد التنمية التي توفر مبادئ توجيهية للتقييم: دليل الموانئ²، مقياس برونيت Lézine³، وقوائم جرد باتيل^{التنموية 4}، من بين أمور أخرى. وتستند هذه الأدوات إلى معايير متفق عليها دوليا وضعتها الأوساط العلمية في مجال التطور البشري. على الرغم من أن هذه الأدوات تحليل المجالات التنموية (النفسية الحركية، المعرفية، الاتصال واللغة، والاستقلال الذاتي والتنشئة الاجتماعية)، وقد اقترحت الدراسات الحديثة⁵ أدوات جديدة التي يمكن أن تحلل أيضا هذه المجالات. وتشير هذه الدراسات إلى أن طريقة الرصد منذ الولادة توفر مؤشرات ذات فائدة هائلة للتدخل المبكر وللكشف المبكر عن الأمراض. ومع ذلك، فإن عمليات المراقبة في هذه الأعمار معقدة، لأنها تعتمد على الملاحظات السلوكية المسجلة في السياقات الطبيعية، والتي ليس من السهل دائما القيام بها.

وفي هذا الإطار، فإن تقييم اكتساب القدرات الوظيفية في العصور المبكرة له أهمية كبيرة لدى الآباء والمعلمين والمعالجين على حد سواء. أي تقييم من هذا القبيل له صلة بالأطفال الذين تم تشخيصهم أو الذين هم عرضة للإصابة ببعض الإعاقة. الكشف المبكر عن اضطرابات النمو أمر ضروري للتشخيص والتدخل المبكر. وسوف توفر دراسة الملاحظة منذ الولادة مؤشرات على هذا الكشف المبكر والتدخل^5. وهناك حالياً أدوات مختلفة (قوائم جرد للتطوير، ومقاييس، واختبارات، وما إلى ذلك) لقياس التنمية في تلك الأعمار. والأدوات التي يمكن تطبيقها حالياً هي قوائم جرد إنمائية، بعضها موحد. ومع ذلك، قد تتطلب بعض هذه الأدوات معرفة تقنيات القياس النفسي ولا يتم عرض النتائج تلقائيًا على الشاشة. ولهذا السبب، من المهم تطوير أدوات أخرى أسهل في الاستخدام والتفسير.

إعداد برامج حاسوبية لتسجيل وتفسير البيانات من عمليات المراقبة السياقية في العصور المبكرة

ولذلك، اعتبر تطوير البرمجيات أمرا ذا أهمية، مما سيساعد المراقبين (المعالج، والمربي، وما إلى ذلك) على تسجيل وتفسير نتائج ملاحظاتهم. ويمكن استخدام هذا البروتوكول والبرامج eEarlyCare في كل من المراكز التعليمية التي تعمل مع الأطفال ذوي الإعاقة وفي مراكز التدخل العلاجي التي تستهدف هذه المجموعة. هذا هو السبب من الآن فصاعدا مصطلح “المستخدم ” سيتم استخدامها ، والتي تشمل كل من الطلاب والمرضى ، اعتمادا على المكان الذي يتم فيه التدخل. على وجه الخصوص، برنامج حاسوبي يمكن أن يسهل تسجيل وتفسير البيانات التي تجمع في سياقات طبيعية من مراقبة القدرات الوظيفية بين الأطفال من سن صفر إلى 6 سنوات. ويستند هذا البرنامج، eEarlyCare، على مقياس القدرات الوظيفية⁶ [مقياس لقياس القدرات الوظيفية في الأطفال بين 0-6 سنوات] (SFA)؛ ويشمل هذا المقياس قياس 11 مجالات للتنمية (الغذاء الاستقلالية، والرعاية الشخصية والنظافة، بشكل مستقل واللباس وفك الملابس، التحكم في العضلة العاصرة، التنقل الوظيفي، الاتصال واللغة، اللعب الرمزي التفاعلي، روتين الحياة اليومية، السلوك التكيفي). أيضا، كان بدوره، مستوحاة من دليل البورتاج²، وتقييم الأطفال من المخزون الإعاقة (PEDI)⁷، وأعمال برونسون⁸، وكذلك وايتبريد وباسيليو⁴ على المهارات الاجتماعية في سن 0-6 ، وBrunet -Lézine الجدول³، قوائم الجرد التنموي للأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 0-6⁷، ومقياس تقييم^{السلائف 9} للمهارات الاجتماعية. هذه الأداة هي تطبيق حاسوبي يستخدم لتسجيل نتائج كل تقييم للمستخدم في عمليات متابعة طولية (ربع سنوية، شهرية، سنوية، إلخ). وهو جانب المرجعية بالنسبة للعلاج فيما يتعلق بالتدخل، وبالنسبة لغيرهم من المهنيين الذين يعملون مع الأطفال في مرحلة الطفولة المبكرة مع خلل يشتبه. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن للبرنامج¹⁰ أن ينتج تلقائيا مقارنات بين تطوير القدرات الوظيفية لمختلف المستخدمين، بغض النظر عما إذا كانوا في نفس مركز التدخل، مما يسهل تحديد الجوانب المشتركة للعمل التعاوني.

على وجه الخصوص ، ويستند هذا البرنامج على التكنولوجيات السائدة (على سبيل المثال ، ويندوز عرض مؤسسة التنمية — WPF —¹¹) ، والابتكار التكنولوجي الذي يدمج الرسومات المتقدمة لانتاج دقة نتائج الرسم¹² والحاسوب تجربة إيجابية للمستخدم. تحسن جودة الرسوم البيانية المرئيات والتفاعلات المتوفرة مع الأدوات الأخرى مثل جداول البيانات. يمكن للتطبيق تخزين البيانات محلياً على قواعد البيانات العلائقية وتحميل المعلومات على السحابة المراد مشاركتها. بالإضافة إلى ذلك، يتم أيضاً اعتماد هندسة ملقم العميل الكلاسيكية. تسهل هذه الميزات تسجيل البيانات التي تم جمعها من الملاحظات ومعالجة النتائج للتصور. أيضا، مرة واحدة مسجلة، فمن السهل جدا لتصدير البيانات. وهذا يسمح باستخدام البيانات في حزم إحصائية قوية لتطبيق تقنيات استخراج البيانات، مثل التعلم الآلي الخاضع للإشراف (التصنيف و/أو الانحدار) والتعلم الآلي (التجميع) غير الخاضع للرقابة.

في هذه الدراسة ، وتقنيات التصنيف هي ذات فائدة محددة للتعلم شخصية¹³. يمكن رؤية العمارة في الشكل 1 والشكل 2. في الشكل 1، يتم استخدام وظيفة التخزين السحابي كضمان ، في حالة مشاكل أمان البيانات واحتمال فقدان البيانات وإفسادها عند تبادلها بين التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للبرنامج أيضا أن تعمل في شبكة كلاسيكية على أساس شبكة العميل الخادم مع قاعدة بيانات (الشكل 2)مع جميع تبادل البيانات التي تجري بين العملاء (وهذه هي المفاهيم التي تستخدم في مجال علوم الكمبيوتر). وتوفر هذه المنصات آليات للتوثيق والوصول المقيد، مما يضمن الخصوصية وحماية البيانات، بينما تسهل التفاعل مع التطبيقات المتطورة بالكامل. والنتيجة النهائية هي واجهة تطبيقية تم تصميمها¹⁴ لمحترفي الرعاية المبكرة، بحيث يمكنهم استخدام تقنيات التحليلات التعليمية بطريقة بسيطة والرجوع إليها، من أجل متابعة درجة تطور كل طالب في كل مجال تقييمي من الجدول^15.

كما يقدم التطبيق لمحة عامة عن كل مستخدم في كل مجال من المجالات الوظيفية والمناطق الفرعية (الجدول 1). كما أنه ينتج مقارنة بين جميع المستخدمين في أي مركز واحد. وباختصار، فإنه ينتج تحليلاً مخصصاً لاحتياجات التدخل لمختلف المستخدمين. وبالإضافة إلى ذلك، فإنه يساعد المهنيين في مجال الرعاية المبكرة في برامج التدخل الخاصة بهم، حيث يمكنه وضع علامة على المناطق التي قد يظهر فيها المستخدمون أو لا يظهرون أنماطًا تنموية مماثلة. كل هذه النتائج توجه نوع برامج التدخل التي يمكن استخدامها معا، بدلا من تلك التي يجب أن تصمم بشكل فردي. البيانات التي ترتبط بهذه الواجهة هي درجات SFA للمستخدمين التي يتم قياسها على مقياس Likert من 1 إلى 5. ويمكن مقارنة هذه الدرجات مع الحد الأقصى لدرجات سن النمو المرتبطة بكل بعد SFA. ويمكن للبرنامج أيضا ربط العمر الزمني لكل مستخدم إلى سن النمو لكل البعد SFA; جانب ذو صلة للكشف عن مناطق التدخل من بينها تحديد أولويات المناطق للعلاج.

الجدول 1: قائمة بالمجالات الوظيفية والمناطق الفرعية.

الشكل 1: بنية اقتراح أتمتة تصحيح وظيفة مقياس التخزين السحابي. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 2: بنية اقتراح الأتمتة لتصحيح الشبكة الكلاسيكية الوظيفية لجدول. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

يمكن للمعالجين والمهنيين التدخل استخدام هذا البروتوكول التقييم وتنفيذ البرمجيات لتقييم القدرات الوظيفية وتطورها في مرحلة الطفولة المبكرة بين 0 و 6 سنوات من التنمية. يمكن استخدام البرنامج مع الأطفال ضمن هذه الفئة العمرية ، على الرغم من أنه مفيد بشكل خاص للأطفال الذين يشتبه في ضعف النمو من القدرات الوظيفية. وهو أيضا مفيد بشكل خاص في مراكز التعليم الخاص. السؤال البحثي هو ما إذا كان استخدام أداة الكمبيوتر سيسهل تسجيل وتفسير النتائج الخاصة بالمعالج، بعد أن لاحظ القدرات الوظيفية للأطفال.