改善と拘留の結果を読む (SERIOUS)

学習障害 (LD) は、非行に関連している少年犯罪者の最も一般的な種類の障害の 1 つです。 全国的に、特別な教育を必要とする子供と若者は、米国の司法制度で過大評価されています. 報告によると、障害のある非行少年は、非行人口全体の約 30% から 60% を占めると推定されています。 米国の全国調査によると、矯正施設に収容されている障害のある少年の平均有病率は 33.4% です。 さらに、障害のある若者や特殊教育の背景を持つ若者の再犯率について、長い間懸念が提起されてきました。 一般に、教育成績に関しては、読み書きや数学の基本的なスキルの欠如などの学力不足が再犯に関連しています。 ただし、これらの研究は、逸脱行動の開始、継続、および消滅に焦点を当てた発達犯罪学の分野で文書化されている非行および犯罪行動の動的な性質をほとんど無視しています。 この研究に照らして、再犯の危険因子としてのLDの特定と是正は、貧困、犯罪の家族的パターン、非行仲間の影響、および個人の発達の軌跡における危険因子の異なる影響。 全体として、青少年の非行と LD などの教育問題との間の複雑な縦断的および相互関係をモデル化するための高度な方法論の実装、および時間の経過とともにそれらが他のリスク要因とどのように関連するかについての課題があります。 この課題は、定義上、サイズが小さく、さまざまな教育成果（学業成績など）に関して検閲されている重度のLDを持つ若者のグループの堅牢で解釈可能なパターンと予測関係を検出するために必要な大規模なサンプルによって激化します. この研究は、LD と非行行動との関連性に関するこの分野の理解に貢献すると考えられています。 関連するビッグデータの利用可能性、そのメンバーの臨床的強み、および少年犯罪者に対する教育療法を開発および管理する能力、およびマルチレベルの縦断の作成と処理を可能にするコミュニティ内への埋め込みを活用して、独自の調査結果を生成したいと考えています。データセット、社会学的（つまり、犯罪学的）、行動、神経生理学、および遺伝/ゲノムデータをマージします。

ビッグデータ：

ビッグデータ コンポーネントは、次の 3 つの目的に対処しようとしています。(1) ビッグデータ分析とデータ マイニングを実施して、複数の指標を取得する大きなデータセットに適用される統計手法を使用して、少年司法 (JJ) に関与する若者の重度の LD の複雑さを定量化/定性化する(すなわち、犯罪と教育の成果) 横断的 (一度の犯罪者の場合) および縦断的 (再犯者の場合); (2) ビッグデータ分析を利用して、読書介入に参加している個人の比較グループとして機能する重度のLDを持つ若者のグループを特定する。 (3) 目前のビッグデータに適用可能なモデルの基礎となる統計的仮定に基づいて、最初の 2 つの目的からの調査結果を評価すること。

仮説。 以前の研究を拡張して、ビッグデータは、LDを再犯、再犯と再逮捕の頻度、および関与後の再犯までの時間に関連付ける要因を特定しようとしています。 （a）全体的な再犯率（つまり、特定の種類の犯罪に関係なく）は、LDのない若者よりも重度のLD（標準化された学力テストと特殊教育ステータスに基づく操作化）を持つJJに関与する若者の方が高くなるという仮説を立てています。 (b) 重度の LD の若者は、LD のない若者よりも、最初に関与した後に学校関連の問題 (例: 出席の問題、学校内外での停学や退学などの懲戒事件) の発生が多くなります。 (c) 最初の JJ 参加前に学校関連の問題を抱えていた重度の LD の若者は、LD のない若者よりも再犯のリスクが高くなります。 (d) 読書の達成度が低いほど、違反を繰り返すまでの期間が短くなります。 (e) 介入への参加は、介入に参加しなかった重度の LD を持つ他の若者と比較して、再犯のリスクを大幅に減少させます。

介入：

介入コンポーネントは、次の 3 つの目的に対処しようとします。(1) JJ に関与する若者向けに特別に設計された教育療法を使用して、十分に研究されていないリスクの高い集団 (JJ に関与する若者) の読解力を向上させること。 :1 設定、およびプログラムをリリース後の期間に延長する日常生活スキルに関連する資料および適切な強化を含む、テクノロジーで拡張された; (2) スキルを強化し、教育療法中に得られた読解力を維持し、若者が拘留を離れるときに与えられたスマートフォンで遊ぶ、興味の高い「ゲーム化された」学習ツールを使用することにより、スキル使用の自動性を高める。 (3) ベースラインで収集された他の変数 (例えば、注意、実行機能、衝動制御、学習能力、その他の学業成績) に関して、治療に対する個々の反応を調査すること。

仮説。 介入コンポーネントの主要な仮説は、治療前の機能と比較して、重度のLDの治療への反応に関連する要因を特定しようとしています。 (a) 読解力の全体的な改善は、治療前の学力、注意力、実行機能に関連すると仮定します。 (b) 治療にメタ認知要素を含めると、持ち越し効果が得られ、他の学力が向上します。 (c) 学習ツールのゲーミフィケーションは、タスクに費やされる時間と、ゲームプレイを通じて訓練 (および測定) されたスキルの向上との間に用量反応関係があり、堅牢なテクノロジーの使用をもたらします。