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摘要

从功能性行为评估中制定的行为干预计划通常是在情绪不安（ED）类别的想法下接受特殊教育服务的学生的个人教育计划的一部分。最近，自1997年以来，鉴定为其他健康（OHI）的学生人数增加了两倍，这主要是由于将学生纳入ADHD。对自闭症类别发生了类似的学生的增加。两种类别的学生还展示了具有挑战性的行为。因此，本研究的目的是确定在OHI和自闭症类别中显示出明显挑战性的学生是否具有特定的行为干预计划，基于功能评估的结果。结果表明，即使在OHI和自闭症类别中的学生表现出大量挑战性行为，也是很少的FBA，也没有被开发的BIPS开发。讨论了对实践的影响

介绍

表现出持续性和严重挑战性行为的学生传统上属于联邦情绪障碍（ED）[1]。解决这些学生行为需求的主要方法是通过基于功能性行为评估（FBA）的行为干预计划（BIP）。这些BIP对表现出广泛残疾的学生有效[2-5]。然而，它们通常出现在教育署类别下学生的个人教育计划（IEP）中[6]。

1997年修订的《残疾人教育法》(IDEA)规定，无论残疾与否，学生的个人教育计划(IEP)都要包括BIP，假定是以FBA[7]为基础的。然而，一个突出的问题是，这一任务是否已经或能够由IEP团队执行，以便能够根据FBAs的结果开发bip。例如,康罗伊et al。[8] 得出的结论是，缺乏受过培训的人员来执行FBA和开发BIP。库维隆et al。[9] 研究发现，根据FBA数据开发BIP的教育工作者很少接受有关使用这些实践的充分培训。此外，盖博et al。[10]当IEP团队使用来自FBA的努力发展BIP时，提出了富达的问题，如果这个过程不正确或不充分地实施，那么具有挑战性的行为可能不仅持续而且变得更具抵抗力。最后，血液和尼尔[11]发现，IEP中包含的BIPS为ED的学生倾向于更加合规“文件而不是积极的治疗计划。一般而言，从FBA开发BIP的过程已经表征为令人沮丧的[12]。

研究人员还调查了FBA和BIP过程的各个方面。例如，库克et al。[13]检查了与FBA分开的BIP内的质量和物质。他们的理由是BIP作为FBA数据质量的代表，并且可以单独分析前者。他们得出结论，“典型团队”（即，没有任何特殊培训的人员在应用行为分析中的人员）产生了绝大多数班卓临。几年后，做饭et al。[14] 在不与研究人员接触的典型教育情境下，研究了BIP质量、实施时的忠诚度和学生成绩之间的关系。他们发现，与缺乏关键要素的BIP相比，包含循证成分的BIP的实施保真度更高，学生成绩也更好。

该文献的一个重要方面，已经接受了几乎没有研究的是残疾类别与基于FBA的跳投的存在和质量之间的关系。显然，在ED类别下服务的学生将有一个BIP，可能是根据FBA的结果，但其他残疾类别的学生也可能需要这个过程和服务。For example, according to the U. S. Department of Education (2016) [15] the number of students classified as having autism rose 69% between 2004-2005 and 2013-2014 and students in the other health impaired (OHI) category increased approximately 43% while students with ED dropped 28%. Consequently, the purpose of the present study was to examine the FBAs and BIPs generated from them for students in the ED, OHI, and autism categories of disability. The following variables were specifically assessed from student IEPs: (a) type of disability, (b) statements of behavioral need, (c) behavioral goals, (d) FBAs conducted, and (e) presence of a BIP.

方法

归档数据

从学生的档案数据文件组成的一个多学科小组(联合化疗)评估和等电位点文档K - 12年级接受特殊教育服务根据ED, OHI,中西部和孤独症类别被从四条农村学校,两个郊区,和一个urban-ranging规模从6100到34000名学生。表1包含按学区划分的社会经济地位和种族的人口统计数据。在随机化之前，文件按照三个残疾类别进行了分层。

表1。按学校类型划分的SES和种族

学区	乡村的	郊区的	郊区的	城市
学生总入学人数	8750年	9800年	6，000	34000年
百分比自由/减少午餐	61%	19％	24%	42％
种族
白种人	51％	86％	83％	78％
非裔美国人	3%	5％	8％	10％
西班牙的	45％	6％	5％	8％
亚洲/太平洋岛民	1%	3%	4％	4％

每个地区所需的最小样本量是通过G*Power 3统计功率分析[16]先验确定的。样本量是幂级数1-β、显著性水平α和待测总体效应大小的函数。基于要检查的变量，计算出每组的样本量为83名参与者。为了解释人员流失，又检查了40份档案。检查的档案总数为310份。表2按残疾类别列出了四个地区的额外人口统计数字。

表2。残疾类别人口统计

	情绪困扰		其他健康受损		自闭症
学区	男性的	女的	男性的	女的	男性的	女的
城市（N=74）	22	4.	16	9	21	2.
初级	8.	2.	8.	3.	13	0
中间	7.	2.	4.	6.	5.	2.
二次	7.	0	4.	0	3.	0
郊区(N = 75)	21	4.	15	8.	20	7.
初级	8.	2.	6.	3.	14	6.
中间	5.	0	6.	1.	3.	1.
二次	8.	2.	3.	4.	3.	0
郊区(N = 90)	25	5.	22	8.	27	3.
初级	12	1.	8.	4.	15	3.
中间	8.	2.	5.	2.	6.	0
二次	5.	2.	9	2.	6.	0
农村地区(N = 73)	8.	1.	31	3.	24	6.
初级	4.	0	14	1.	12	3.
中间	4.	1.	12	2.	6.	1.
二次	0	0	5.	0	6.	2.

变量编码

我们创建了一个编码表格来记录310个文件中五个变量的信息:以下变量是专门从学生iep中评估的:(A)残疾类型，(b)行为需要声明，(c)行为目标，(d)进行了FBAs， (e)是否有BIP。文件数据由第一作者提取和编码。可靠性数据由一位有执照的特殊教育教师收集，他检查了11.6%的文件的随机样本。可靠性范围从.81%(与行为相关的IEP目标)到100%(存在BIP)。

程序

首先，对档案进行检查，以确定被分类为ED、OHI和自闭症的学生人数。其次，根据残疾类别计算包含剩余四个变量(即行为需求、行为IEP目标、FBA、BIP)任意组合的文件数量。例如，给定的文件可能包含行为需求和IEP目标，但不包含其他三个变量。其目的是看看在每个残疾类别之间是否存在组成部分和组成部分组合的差异。

数据分析

数据根据学生被确诊为ED、OHI和自闭症的文件数量进行汇编和整理。此外，我们还收集了被诊断为ADHD的学生中有多少人接受了上述三种类型的治疗的数据。我们获得了包含其余四个变量的所有可能组合的文件数量的描述性数据:(a)行为需要，(b)行为IEP目标，(c) FBA，和(d) BIP。最后，计算每个残疾类别中对每个变量都有“是”反应的学生的百分比。计算卡方统计以检验行为需求率、IEP目标率、FBAs率和bip率在三个残疾类别之间是否存在显著差异。计算IEP目标、FBAs和BIPs的差异时使用的基数是有行为需求的学生人数。

结果

表3显示了在三个残疾类别中被诊断为多动症和自闭症的学生人数。最一致的发现是，除了两名自闭症学生外，所有学生都接受了自闭症类别的服务(N = 44)。没有多动症学生被纳入这一残疾类别。绝大多数患有注意力缺陷多动症的学生(N = 78)都是在OHI类别下接受治疗的。在接受ED治疗的22名多动症学生中，只有两名女性。

表3。每个残疾类别中患有多动症和自闭症的学生人数

	情绪障碍 (N = 91)		其他健康受损者 （n = 112）		自闭症 (N = 107)
学区	多动症	自闭症	多动症	自闭症	多动症	自闭症
城市(N = 34000)
男性的	2.	0	10	1.	0	7.
女的	1.	0	0	0	0	2.
郊区(N = 9800)
男性的	7.	1.	9	0	0	6.
女的	0	0	5.	0	0	0
郊区(N = 6000)
男性的	10	0	17	0	0	15
女的	1.	0	6.	0	0	3.
农村地区(N = 8,750)
男性的	1.	0	28	0	0	9
女的	0	0	3.	0	0	2.
总数	22	1.	78	1.	0	44.

表4按残疾类别列出了以下变量的每种可能组合的文件数量:(a)行为需要，(b)行为IEP目标，(c) FBA，和(d) BIP。跨类别最一致的发现是同时具有行为需求和行为IEP目标的文件数量。也有六种不同类别的组合没有案例:(a) BIP， (b)行为需求+ FBA， (c) IEP目标+ FBA， (d) IEP目标+ BIP， (e) FBA + BIP，和(d)行为需求+ FBA + BIP。不同类别的变量组合存在差异。首先，近一半(46%)的OHI类文件不包含任何编解码器变量。在这51人中，超过一半(N=28)是患有多动症的学生。其次，在自闭症类别中，不包含任何变量的文件比例相对较高(36%)。ED类文件中包含行为需求+ IEP目标+ FBA的比例高于其他两类文件(25%)。第三，包含所有四个组件的ED文件的百分比更高(34%)。

表4。有行为需求、行为IEP目标、FBA和BIP的学生人数

组合的组件	情绪困扰 N (%)	其他健康受损 N (%)	自闭症 N (%)
没有任何组件	1（1％）	51 (46%)	39 (36%)
行为需求	0	12 (11%)	5（5％）
IEP目标	0	1（1％）	1（1％）
FBA	0	0	1（1％）
毕普	0	0	0
行为需求+IEP目标	25（27％）	31 (28%)	35 (31%)
行为需求+ FBA	0	0	0
行为需求+ BIP	0	0	3 (3%)
IEP目标+ FBA	0	0	0
IEP目标+BIP	0	0	0
FBA +毕普	0	0	0
行为需求+ IEP目标+ FBA	10 (11%)	0	1（1％）
行为需求+ IEP目标+ BIP	23（25％）	11 (10%)	15 (14%)
行为需求+ FBA + BIP	0	0	0
IEP目标+FBA+BIP	1（1％）	1（1％）	0
所有4个组件都存在	31（34％	5 (4%)	7 (7%)

表5包含有四个变量中的一个或多个的文件数量。为了确定四个变量在残疾类别之间的差异，一系列独立皮尔逊卡方检验进行了分析。四项指标组间差异均有统计学意义:行为需求(c2[2] = 52.367, p < .025 [p = .000]);行为目标(c2[2] = 20.013, p < .025 [p = .000]);drawtext (c2[2] = 34.532, p < .025 [p = .000]);(c2[2] = 14.909, p < .025 [p = .001])。

表5。有行为需求、行为IEP目标、FBA和BIP的学生人数

文件夹	情绪困扰 (N %)	其他健康受损 (N %)	自闭症 (N %)
行为需要	89例(99%)	59 (53%)	65（60％）
行为IEP目标	89例(99%)	46 (41%)	57 (52%)
FBA	42 (47%)	6 (5%)	8 (7%)
毕普	55 (61%)	19（17％）	25 (23%)

讨论

本研究的目的是审查在ED，OHI和自闭症类别下的学生的档案，以确定是否存在有差异率，其中有（a）行为需要的文件，（b）行为IPE目标，（c）FBA和（D）BIP。结果表明，ED类别具有具有记录行为需求，行为IEP，FBA和BIPS的最多文件。OHI和自闭症类别中的大量文件中的占含量没有四个变量。在使用ADHD的学生方面，在100张文件中，在OHI类别中服务78％，36％的部分包含四个组件。值得下，在自闭症类别下没有使用ADHD的学生，而22则在ED类别下服务。这些发现中的每一个都与对未来研究的实践，方法限制和领域的影响一起讨论。

也许最有趣的发现之一是，超过一半的患有注意力缺陷多动障碍的学生在OHI类别中没有四个变量来反映对行为问题的承认或解决它们。只有28%的文件包含行为需求和IEP目标。尽管患有ADHD的学生在健康健康指数类别中占78%，但只有10%的学生具有包括BIP在内的任何因素组合。然而，这些学生在集中注意力、监控和调整活动水平方面的困难，以及较差的冲动控制，给教师提出了实质性的行为挑战。此外，他们不仅提出了实质性的行为挑战，而且还损害了超过65%的接受OHI残疾类别服务的学生。缺乏解决多动症学生行为问题的IEPs的一个可能解释可能是这种情况的概念。有强大的社会力量致力于将注意力缺陷多动症视为一种医学而非行为疾病[18]。

同样有趣的是，36%的自闭症学生档案中没有四个变量，只有31%有行为需要和IEP目标，但没有FBA或BIP。缺乏对功能行为评估和行为干预的关注有两个原因。首先，应用行为分析（ABA）——功能评估和行为支持的基础是治疗自闭症儿童的主要方法和循证方法[19]。其次，研究人员发现，在患有自闭症谱系障碍的儿童和青少年中，具有挑战性的行为可能是慢性和严重的[20,21]。这种缺失的一个可能解释可能是，在目前的样本中，患有自闭症的学生没有表现出明显的外在化行为，例如言语和身体攻击，相反，他们可能参与了这一人群中更具定型特征的行为。另一个原因可能是自闭症谱系中高功能学生的行为特征可能只是显得“古怪”，不会对自己或他人构成威胁。

OHI和自闭症类别中的文件中的共同问题是基于FBA的缺乏频率。这一发现可能不会令人惊讶，因为在他们的学习中，Van Ackeret al。[12]发现bip并非基于FBA期间确定的行为功能。可能是由于教育者在进行FBAs和开发bip方面所接受的培训不足[8,9]造成了一种情况，即FBAs和bip被视为独立的、并非不相关的实践。当然，这一假设与基于功能评估结果的BIPs计划是对ED、ADHD和自闭症学生方法论上良好的实践的证据是相反的[1,22,23]。然而，正如Forness[24]指出的那样，传统上缺乏从研究人员识别循证实践到教育工作者实际实施它们的跟进，尽管在这一领域存在帮助模型。

这三个类别的另一个共同发现是，有行为需求和IEP目标组合的优势或文件，但没有FBA或BIP。也许这组学生被认为有行为问题，但这些问题并不严重到需要正式的FBA和BIP。这种推测似乎对孤独症和OHI类别的学生很有吸引力，但对教育类学生来说肯定没有吸引力，因为教育类学生传统上表现出的破坏性行为是其他学生中最严重的[1]。

在实际实践方面，学校需要更加认识到与ADHD的学生现在构成了在OHI类别中服务的大部分。此外，许多孩子在一般教育课堂上花了大部分时间[17,25]。因此，特殊教育和一般教育教师都可能与这些学生合作。他们对有关adhd的学生将受益的干预措施和住宿的基本信息非常重要。BIP是一种以确保可访问技术的车辆，特殊教育教师可以与普通教育教师协作地工作。

缺乏基于FBA的BIP也渗透到自闭症类别的文件中。然而，专家们一致认为，减少自闭症学生挑战性行为的主要方法是基于FBAs的结果[23]。爱et al。[26]研究了来自在门诊诊所的ASD的儿童的档案数据中审查了FBA，并发现他们缺乏社会适当的反应来获得积极的强化，或者他们的环境没有提供足够的社会强化。如果成为常规做法，这些领域将更容易识别和治疗，以便在亚本大学的学生常规行动FBA。此外，山墙，Hendrickson和Van Acker（2001）[10]确定了影响与FBA信息相关的班卓费的若干因素，以帮助指导教育者：（a）了解维持具有挑战性行为的上下文变量的作用，（b）学校人员拥有知识和接受证据的干预措施，（c）确定适当的替代行为，（d）确定标准以评估行为变革。没有适当的咨询，教育工作者可能没有专业知识来解决所有这些领域。无论如何，教育工作者认为，只要从事生成假设的活动就是不够的。必须测试并验证这些假设，以便开发有效的备用。

本研究的结果有几个局限性。首先，参与的学区来自中西部的一个州，结果可能不容易推广到全国其他地区。因此，未来的研究可能集中在更大的样本，在地理上更多样化的地区。第二，因为使用了归档数据，所以不可能确定记录行为需求和专注于行为的IEP目标的人员的专业知识。此外，许多学区已经将IEP目标和目标电脑化并归档，这些目标和目标可能不会被修改，也不包括标准和评估的文档(Thompson, Thurlow, Esler， & Whetstone, 2001)[27]。这一变数和其他诸如学校政策和工作人员培训水平的差异应成为进一步研究的重点。无论如何，学区显然需要实施政策和程序，以确保被纳入OHI残疾类别的ADHD学生和被纳入自闭症类别的学生的行为需求得到解决，并制定、实施和监测功能相关的干预措施[28,29]。

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