스웨덴 초등학교에서 PAX Good Behavior 게임의 군집 무작위 제어 시험

설계

클러스터 무작위 통제 시험은 총 84명의 교사/학급이 있는 약 28개 학교(클러스터)를 PAX GBG에서 교육 및 감독을 받거나 통제 개입 중 하나를 구현하기 위해 동등하게 많은 교육 및 감독을 받도록 무작위로 수행됩니다.

두 팔의 교사는 첫 해 동안 무작위로 배정된 개입을 구현하고 사용한 다음 첫 번째 개입을 계속 사용하면서 다른 개입도 실행하기 시작합니다. 기준선 측정이 2학년 말에 발생하고 3학년 동안 학생을 위한 초기 개입이 구현될 때, 이 수업의 학생들은 어떤 방법도 사용되지 않는 중학교로 이동하기 때문에 한 번의 개입만 받게 됩니다. 대신 교사는 1학년의 새로운 학생들과 함께 다시 시작하여 두 가지 방법을 모두 사용합니다. 따라서 한 번의 개입만 받는 학생 하위 그룹은 장기간의 후속 조치를 위해 무작위 통제 설계를 보존할 것입니다.

절차

이상적으로는 강의실의 절반은 봄 학기에 개입/통제 개입을 시작하기 위해 등록하고 나머지 절반은 가을 학기에 등록합니다. 이것의 목적은 개입이 도입되는 학년도 및 달력 연도 중 특정 시점의 간헐적인 영향을 통제하는 것입니다.

동일한 양의 교육 및 감독이 필요한 신뢰할 수 있는 제어 개입이 사용되어 새로운 방법 구현의 불특정 효과를 제어합니다. 또한 여러 가지 유용한 방법을 구현하고 비교하는 방법으로 학교와 교사에게 연구를 홍보할 수 있습니다. 목적은 다르지만 PAX에 대한 너무 높은 기대 또는 위약 효과를 피하고 관련 가능한 실망 및 노시보 효과를 최소화하는 데 도움이 됩니다. PAX를 시작하려면 1년을 기다려야 합니다. 학교는 수학 응용 프로그램, '나를 믿으세요!' 또는 대학 학습 커뮤니티의 두 가지 제어 개입 중 하나를 선택할 수 있습니다. 이는 두 가지 용도로 사용됩니다. (1) 선택할 수 있는 가능성은 PAX에 무작위 배정되지 않을 경우 노시보 또는 불만족의 위험을 더욱 감소시키고 (2) 제어 개입 중 하나가 구현하기에 비실용적인 것으로 보일 경우 더 많은 학교가 참여할 수 있게 합니다. 어느 쪽도 제어 개입이 PAX와 동일한 특정 효과를 갖는 것으로 간주되지 않기 때문에 적어도 동일한 정도로는 아니지만 둘 다 비특이 효과에 대한 제어 역할을 합니다.

2년 동안 학생, 교사 및 교실과 관련하여 총 7개의 조치가 시행될 예정이며, 기준선(측정 0)은 구현 시작 전 학기 말(학기 0)과 1차 종점(측정 4)입니다. ) 1년 후. 교사와 학생의 부담을 줄이기 위해 결과 측정의 전체 범위는 두 경우(측정 0 및 측정 4)에만 수행되며 그렇지 않은 경우 학생과 교사를 위해 축소된 측정 세트가 사용됩니다(교실 수준 측정의 경우, 전체 조치 세트가 항상 적용됨). 감소된 교사용 자체 평가 측정 세트에는 작업 관련 스트레스(주요 결과), 교실 관리, 일반 스트레스, 수면 문제, 작업 능력 및 구현되는 방법의 관찰된 부정적/긍정적 효과가 포함됩니다. 학생의 경우 축소된 세트에는 웰빙에 대한 질문이 포함됩니다(기본 측정). 교사는 또한 각 측정 지점에서 각 학생의 웰빙을 측정합니다.

다음 시간 프레임이 측정 지점에 적용됩니다.

측정 0(M0) - 첫 번째 구현 학기 전 학기, 학기 종료 2주 전에 끝나는 4주 관리 기간.

측정 1(M1) - 첫 번째 구현 학기, 학기 시작 2주 후 시작되는 6주 ​​관리 기간(및 바람직하게는 개입 교육 완료 후 2주 후).

측정 2(M2) - 첫 번째 구현 학기, 학기 종료 2주 전에 종료되는 4주 관리 기간).

측정 3(M3) - 두 번째 구현 학기, 학기 시작 2주 후 시작되는 4주 관리 기간).

측정 4(M4) - 1차 종료점, 두 번째 구현 학기, 학기 종료 2주 전에 종료되는 4주 관리 기간.

측정 5(M5) - 세 번째 구현 학기, 학기 종료 2주 전에 끝나는 4주 관리 기간.

측정 6(M6) - 네 번째 구현 학기, 학기 종료 2주 전에 끝나는 4주 관리 기간.

참가자 및 모집

학교, 교사, 교실 및 기타 교직원

군집 무작위화는 학교 수준에서 수행되며 차례로 포함할 교사와 학생을 결정합니다. 학교는 스웨덴의 PAX GBG 트레이너 네트워크와 학교 관련 네트워크와 연결되어 있는 다른 연구 그룹을 통해 채용될 것이며 채용은 전국적으로 이루어질 것입니다. 학교는 결과의 일반화 가능성을 높이기 위해 최소 2개의 다른 지역과 최소 4개의 다른 자치 단체(커뮤너)에서 모집됩니다. 각 학교에서 참여하는 교실 수에 따라 총 약 28개 학교가 포함될 것입니다.

최대 100명의 교사가 예상되는 총 84개의 학급(일부 학급에는 한 명 이상의 교사가 있음)이 프로젝트에 포함될 것입니다.

다른 교직원은 개입의 기대치와 경험에 대한 질적 평가에만 참여하도록 모집됩니다. 이들의 선택은 실용적이고 이론적으로 각 학교에서 최대 4명의 추가 직원과 함께 질적 데이터의 포화 상태에 도달하도록 이끌 것입니다.

개입 및 데이터 수집에 대한 학생들과 그들의 참여

총 2,200명의 학생이 포함될 것이며 각 교실에서 약 26명의 학생이 포함됩니다. 포함된 교사/교실과 관련된 학급의 모든 학생은 학교의 정규 운영/교육에서 모두 구현되고 교사의 수업 및 교실 관리 방법에 중점을 두기 때문에 중재에 참여하게 됩니다. 특정 학생을 제외할 수 없습니다. 그러나 학생들은 세 가지 다른 방식으로 데이터 수집에 포함될 수 있습니다.

• 정보에 입각한 동의서에 서명한 학생이 학부모/보호자에게 보내는 데이터에는 자체 등급, 교사 등급 및 ID 번호와 연결된 등록 기관의 데이터가 있으며, 이는 ID 번호와 연결될 수 있습니다. (인수).
• 부모가 동의서를 작성하지 않은 학생에 대한 데이터는 여전히 수집되지만 ID 번호 또는 기타 식별자가 없어 특정 학생과 연결하여 데이터를 익명으로 만들 수 없습니다. 학생이 무작위로 배정된 개입과 데이터가 수집된 시점만 이 데이터에 연결됩니다.
• 학부모/보호자 및 학생 자신은 학생이 교사 또는 연구원에게 자신의 희망 사항을 알릴 경우 자체 평가를 작성할 필요가 없음을 알립니다. 학생들은 각 자체 평가 전에 이를 알립니다.

무작위화

학교의 사회경제적 지위(SES)가 크게 다르지 않도록 각 학교를 저, 중, 고 SES로 분류한 다음 코호트에 충분한 학교가 있을 때 다음 중 하나에 따라 연속적으로 무작위로 배정됩니다. 블록 크기가 2, 4, 6 사이에서 임의로 변하는 3개의 해당 블록 무작위 목록. 무작위화는 독립적인 제3자인 Karolinska Trial Alliance에서 처리하여 연구원이 목록을 평가하거나 무작위화 결과를 예측할 수 없도록 합니다.

개입

구현 절차는 각 개입에 대해 유사하며 각 방법의 특정 요구 사항에 맞게 약간 조정됩니다. 각각은 개입에 대한 간략한 초기 서면 정보로 시작하고 교사를 위한 1~2일 간의 훈련/교육이 이어집니다. 그런 다음 실질적인 측면과 Covid-19 대유행으로 인한 제한 사항에 따라 대면 또는 화상/전화를 통한 정기적인 감독이 이어집니다. 감독에는 감독에게 추가 정보를 제공하기 위한 소스로서 감독자의 방법 사용에 대한 어떤 형태의 관찰 및 모니터링이 항상 포함됩니다. 주관세션은 총 6회 예정되어 있으며, 시행 첫 학기 4회(1~4분기 각각 진행, 개인 2회, 단체 1회, 개인 1회), 2회를 계획하고 있습니다. 2차 시행 학기 중 (상반기, 하반기 각각 개최, 그룹세션 1회, 개인세션 1회) 모든 그룹의 교사는 필요에 따라 감독관이 시작하는 추가 감독 세션 또는 요청 시 간략한 감독을 받을 수도 있습니다.

PAX 좋은 행동 게임

PAX GBG(Good Behavior Game)는 선행 프로그램인 GBG(Good Behavior Game)를 기반으로 하며 교사가 사회적 학습의 원리를 사용하도록 교육하여 어린이의 과제 지향적이고 친사회적인 행동을 최대화하고 방해 및 비정상 행동의 발생을 최소화합니다. 작업 동작. PAX GBG는 교사가 교실 관리 실습에 도입하도록 훈련받은 10가지 특정 도구로 패키지화되어 있습니다. 이 프로그램은 친사회적이고 주의 깊은 행동을 촉진하는 언어 및 시각적 신호를 소개합니다. 프로그램의 핵심 요소 중 하나는 PAX 게임입니다. 팀은 특정 기간 동안 가능한 한 적은 교실 규칙 위반을 시도합니다. 미리 정해진 목표를 성공적으로 달성한 팀은 친사회적이고 과제 지향적인 행동을 강화하는 역할을 하는 보상(종종 재미있고 바람직한 활동)을 받습니다.

감독은 각 교사와 개별적으로(4세션), 그룹으로(2세션) 수행되며 PAX-트레이너는 각 슈퍼비전 세션 전에 교사가 제공하는 강의를 참관하는 것을 포함합니다.

나를 믿어! (제어 조건)

나를 믿어! 덧셈과 뺄셈 사실(즉, 수학 사실), 등식, 숫자 구성 및 분해, 학교 1학년에서 가르치는 몇 가지 기본 수학 기술에 유창함을 가르치는 적응형 응용 프로그램입니다. 날 믿어! 아이가 수학 기술을 사용하여 다른 세계/플랫폼을 통해 여행하는 아바타가 있는 어드벤처 게임에 설정됩니다. 아이는 아바타의 집, 환경과 같은 집에서 시작합니다. 그곳에서 아이는 아이를 Numberia라는 다른 세계로 데려가는 마법의 지도를 발견합니다. Numberia에서 모험을 하는 동안 어린이는 모든 아름다운 것을 포획한 사악한 Prince Claw로부터 Numberia를 해방시키는 데 사용될 수학적 능력이라는 특정 기술이 있다는 것을 배웁니다(예: 숲에서 노래하던 새). ).

날 믿어! 는 원래 Tiemann과 Markle이 개발한 비선형 프로그래밍 프로세스를 사용하여 행동 분석 프레임워크 내에서 개발되었으며 나중에 Headsprout Early Reading 및 Headsprout Reading Comprehension을 만드는 동안 다른 연구자들이 약간 수정했습니다. Tiemann과 Markle의 교육 설계 요소, 명시적 교육 및 생성 교육의 Morningside 모델이 연습을 구축하는 데 사용되었습니다. 수학 연습에는 모든 교육에 사용되는 세 가지 반복 단계(모델링, 안내 및 유창성 단계) 중 적어도 하나가 포함됩니다. 새로운 기술의 모델링에는 청각적 지침과 함께 애니메이션 및 손으로 그린 ​​예제가 포함되며 자주 시간 초과 학생 응답이 필요합니다. 새로 모델링된 기술을 지도식으로 연습하면 학생들이 타이밍 없이 높은 수준의 정확도를 달성할 수 있습니다. 마지막으로, 유창함 구축은 타이밍을 사용하여 당면한 기술로 숙련도를 개발하는 것을 목표로 합니다. 가이드 및 유창성 단계는 게임화된 요소로 구성됩니다. 이 응용 프로그램은인지 능력이 낮은 어린이들 사이에서 가장 큰 개선을 보인 응용 프로그램을 사용한 어린이들 사이에서 상당한 수학 능력 향상을 보인 학업 성취도가 낮은 스웨덴 초등학교 학생들을 대상으로 과학적으로 평가되었습니다.

구현을 시작하기 전에 교사 세션은 응용 프로그램의 기능 및 내용과 그들이 가르치고 있는 수업의 수학 학습 계획에 해당하는 방식에 중점을 둡니다. 교육 세션에는 교실에서 응용 프로그램을 소개하고 앞으로 나아가며 일반적인 문제를 극복하는 방법이 포함됩니다. 교사는 교육 세션 직후 교실에서 응용 프로그램을 사용하도록 권장됩니다. 교사는 매주 약 15분씩 매주 최소 4회 응용 프로그램을 사용하도록 권장됩니다.

감독은 개별 및 그룹으로 진행되며 부분적으로는 애플리케이션이 얼마나 많이, 어떻게 사용되는지에 대한 감독자의 모니터링 보고서를 기반으로 합니다.

대학 학습 커뮤니티(컨트롤 조건)

Muijs와 동료들은 교사를 위한 전문 학습을 위한 5가지 순환 단계를 정의했습니다. 첫 번째 단계는 다양한 데이터 소스(예: 시험, 성적, 설문 조사, 학생 인터뷰)를 사용하여 학생들의 기술 또는 지식 격차를 평가하는 것입니다. 두 번째 단계는 학생들이 목표를 달성하도록 돕기 위해 교사가 습득해야 하는 기술이 무엇인지 숙고하는 것입니다. 세 번째 단계는 전문 지식과 기술을 심화하는 것입니다. 네 번째 단계는 새로운 실습에 학생들을 참여시키는 것이고, 다섯 번째 단계에서는 새로운 실습이 학생 결과에 미친 영향을 평가하는 것입니다.

Timperley와 다른 연구자들에 따르면, 이러한 종류의 학습을 위한 실행 가능한 형식은 교사가 구조화된 방식으로 이러한 각 단계에서 동료의 도움을 받는 대학 학습 커뮤니티입니다. 예를 들어, 암묵적 또는 절차적 지식을 심화하는 방법(2단계)은 수업 중에 동료를 방문하여 교실 실습을 관찰하는 것입니다.

Timperley는 학습 과정의 구조를 유지하기 위해 전문 감독자를 두는 것이 중요하다고 지적합니다. 감독자가 교사가 피하도록 돕는 한 가지 일반적인 함정은 전문적인 학습에서 초점을 이동하고 대신 새로운 기술을 배우는 대신 현재 교사 관행을 확고히 하는 것으로 끝나는 것입니다.

대학 학습 커뮤니티는 거의 모든 종류의 교사 기술에 집중할 수 있습니다. 현재 개입은 다음 중 하나에 초점을 맞춘 자료를 제공합니다. 1) 형성 평가, 2) 학생들을 참여시키기 위해 숙제를 공식화하고 후속 조치하는 방법 3) 학생들과 더 높은 추론을 촉진하기 위해 사실 지식을 가르치는 방법. 이러한 주제는 PAX GBG 콘텐츠와의 중복을 최소화하면서도 여전히 교사와 관련성이 높도록 선택되었습니다.

중재는 웹 리소스와 그 사이에 과제가 있는 6개의 감독 세션을 기반으로 합니다. 감독과 관찰은 교사들이 동료들과 함께 그룹 슈퍼비전을 수행할 때 슈퍼바이저가 먼저 관찰한 다음 그룹 전체에 즉각적인 피드백을 제공한다는 점에서 통합됩니다. 그런 다음 방법에 대한 추가 토론과 각 교사와의 간략한 10-15분 길이의 개별 세션이 이어집니다.

측정

배경 데이터와 개입의 효과 및 구현 결과는 아래에 설명된 다양한 측정으로 평가됩니다. 조치의 시기는 위의 표 1에 설명되어 있으며 경우에 따라 아래에 더 설명되어 있습니다.

학교, 교실 및 교사를 위한 기준선(M0)의 추가 배경 측정 여기에 설명된 측정값은 배경 데이터로 사용되는 유일한 측정값이 아니라 기준선에서만 구체적으로 측정된 측정값입니다.

학부모의 평균 소득과 학부모의 평균 교육 수준으로 측정된 각 학군의 SES(Statistics Sweden의 데이터 기준) 각 학급의 학생, 교사 및 추가 자원 인원 수 추가 도움 및 추가 자원에 대한 학생의 필요, 뿐만 아니라 신경 발달 진단의 존재.

추가 COPSOQ-III 설문지는 정량적 요구 사항, 작업 속도, 직장에서의 영향, 예측 가능성, 감독자의 사회적 지원, 동료의 사회적 지원, 직장에서의 공동체 의식을 하위 척도로 합니다.

TALIS의 추가 항목, 취업 및 학교의 다른 교사에 대한 질문.

효과 측정

PAX 구현의 효과는 학교 수준, 교사 수준, 교실 수준 및 학생 수준에서 평가됩니다.

교실 중심 조치

훈련된 참관인에 의한 교실 관찰은 같은 날 또는 인정된 날 동안 2~3번의 수업 중에 각 수업에 대해 최소 20분 동안 수행됩니다. 측정의 표준화를 높이기 위해 이론적 주제에 초점을 맞춘 수업만 포함됩니다. 관찰은 PAX 시범 시험에서 이미 테스트된 관찰 일정을 기반으로 하며 현재 시험에서 구현되기 전에 별도의 프로젝트에서 약간 조정될 것입니다. 일정은 다음과 같은 측면을 직접 관찰하는 데 중점을 둘 것입니다. 1) 학생이 과제 수행 중/과제 외(주요 결과), 2) 파괴적인 행동을 하는 학생 수, 3) 다른 과제 간 전환 시간 및 4) 긍정적인 수 /부정적인 교사-학생 상호 작용. 관찰은 훈련된 관찰자가 수행하며 단일 학생을 식별하지 않으므로 익명 데이터를 생성합니다. 그러나 학생의 성별은 성별 분석을 수행할 기회를 제공하기 위해 평가 (1) - (4)를 위해 기록됩니다.

각 관찰 수업 후 관찰자와 교사는 교실에서 파괴적인 행동의 심각성, 교실 내 소음 수준, 얼마나 집중했는지와 같은 측면의 전반적인 평가에 초점을 맞춘 관찰 일정과 함께 개발되고 있는 설문지를 사용하여 관찰된 강의를 평가합니다. 수업은 강의 중이었습니다. 다시 말하지만, 이 데이터는 개별 학생을 식별할 수 없는 교실 수준에서 평가됩니다.

고정된 측정 상황과 연결된 일주일 동안 각 교실에서 소음 수준에 대한 데이터가 수집됩니다. 소음 수준은 교실 환경을 방해하지 않고 교실에 배치될 측정 장치로 평가됩니다. 이 장치는 평균 3초의 임의 간격으로 매우 짧은 소리 조각을 측정하고 저장하므로 소리 활동(예: 대화 듣기)의 소스와 내용을 식별할 수 없지만 다양한 범위에서 데시벨 수준을 계산하는 데 충분합니다. 빈도. 따라서 이 데이터도 익명입니다.

학교 출석 및 수업에 추가 인력의 필요성은 수업 수준에서 측정됩니다.

개입이 교실에 미치는 긍정적 및 부정적 영향에 대한 주제는 교사 및 기타 교직원과의 질적 인터뷰에서 다루게 됩니다(이행 조치 섹션에 설명됨). 또한, M3, M4 및 M6의 교사에게 4개의 자유 텍스트 질문이 이를 다루며, 마지막 측정 이후 (a) 자신과 (b) 학생들과 관련하여 개입의 긍정적 및 부정적 영향을 설명하도록 합니다. 가리키다. 학생들은 또한 PAX/컨트롤 개입에 대한 그들의 태도에 대해 질문을 받을 것입니다.

교사의 건강 및 업무 측정

온라인 심리 치료를 수행하고 2단계 인증을 요구하는 데 사용되는 보안 플랫폼을 사용하여 교사로부터 여러 자체 평가 측정값을 수집합니다. 측정에는 자체 평가 건강 관련 측정, 자체 평가 작업 관련 데이터 및 건강 관리 및 처방약 소비에 대한 등록 기반 데이터가 포함됩니다.

학생 중심 조치

자체 평가 설문지는 학생들이 질문과 응답 대안을 이해했는지 확인하고 서로 방해하거나 영향을 미칠 위험을 최소화하는 훈련된 연구 조교의 도움을 받아 학생들이 답해야 합니다. 설문지 배터리를 관리하는 다양한 방법을 사용할 수 있습니다. 특정 교실에 가장 적합한 것에 적응하십시오. 학생들은 자신의 건강과 복지를 평가할 것입니다. 교사는 강점 및 어려움 설문지의 조절 장애 척도(5개 항목)를 작성합니다. 레지스트리 기반 데이터는 학생의 건강 관리 및 처방약 소비뿐만 아니라 아픈 자녀를 돌보기 위해 직장을 쉬고 집에 있어야 하는 부모의 필요성을 분석하는 데 사용됩니다. 수학 및 스웨덴어에 대한 아동의 학업 성취도는 표준화된 테스트를 사용하여 측정됩니다.

이행 조치

구현 프로세스의 전제 조건은 양적 및 질적 데이터 수집을 모두 사용하여 평가됩니다. 반구조화된 질적 인터뷰는 참여하는 모든 교사의 25-50%를 무작위로 선택하여 실시됩니다. 인터뷰의 목표는 개입의 효율성과 구현 품질 측면에서 표준화된 도구로 포착되지 않는 측면을 밝히는 것입니다. 인터뷰 가이드는 소규모 시범 프로젝트의 일환으로 제작되고 있습니다. 면접은 전화 또는 화상으로 진행되며 평균 20분 정도 소요됩니다. 인터뷰는 선택된 각 교사와 3회 진행됩니다: PAX 교육 직후, M2 및 M4에서(위의 측정 지점 사양 참조). 인터뷰는 질적 내용 분석을 사용하여 녹음, 전사 및 분석됩니다.

구현된 개입에 대한 기대 및 경험

구현된 개입의 기대치, 경험 및 결과를 연구하기 위해 교사 및 기타 교직원은 여러 차례 정규화 조치 개발 설문지(NoMAD)를 작성합니다. 또한 인터뷰를 실시하고 교실 관찰에 따른 개입의 장기 사용에 대한 객관적인 데이터 수집, 각 학교에서 개입을 사용하는 적격 교사의 비율 등과 같은 차원을 연구할 것입니다.

개입 충실도

방법에 대한 교사의 충실도는 감독자가 직접 관찰하고 교사가 작성하는 자체 평가 충실도 도구를 사용하여 측정됩니다.

부작용

부작용에 대한 정보는 M3에서 시작하여 교사가 플랫폼에서 작성하는 개방형 질문으로 수집됩니다. 부정적인 영향에 대한 질문도 질적 인터뷰에 포함됩니다.

통계 분석

학생의 심리적 증상에 대한 80%의 통계적 검정력(예비 연구에서 추정한 그룹 간 효과 크기 d=0.6)은 28개 학교, 학교당 3개 학급 및 각 학교당 25명의 학생을 포함하는 군집 무작위 설계로 도달할 수 있습니다. 학급(총 2100명의 학생), 20%의 예상 데이터 손실 및 rho2=.1(학교 수준) 및 rho3=.25(교사 수준)의 학교 환경에서 유사한 학생으로부터 알려진 클러스터링 효과. 학생 수는 25명을 초과할 수 있으므로 포함된 총 학생 수는 2200명이 될 것으로 예상합니다.

결과에 대한 1차 종점은 교사가 초기에 무작위화되지 않은 방법을 사용하기 시작하기 전인 1년 후속 조치(M4)에 있을 것입니다. 교사와 학생의 건강, 웰빙, 업무/학습 환경에 초점을 맞춘 측정치와 반복적으로 수집되는 교실 기반 측정치는 최대 3개의 내포 수준(학교 , 교실/교사 및 학생). PAX 그룹과 제어 개입 사이의 시간 경과에 따른 변화 기울기의 차이는 각 결과 변수에 대해 테스트됩니다. 구현 결과(충실도, 수용성, 적절성 등)에 영향을 미치는 요소(배경 요소 및 구현 관련 요소)를 탐지하기 위해 일련의 혼합 효과 모델이 수행됩니다. 혼합 효과 모델은 구현 관련 변수(예: 변화에 대한 준비성, 충실도, 수용성 등)가 시험의 주요 결과(예: 교사 및 학생의 건강, 웰빙 및 작업/학습 환경)에 영향을 미치는지 여부를 감지하는 데에도 사용됩니다. .

학생의 익명 데이터는 두 가지 방식으로 사용됩니다. (1) 익명 데이터의 수준과 변화를 식별 가능한 데이터와 비교하여 누락된 데이터 분석 및 (2) 모든 데이터를 시간과 개입에 따라 분석하는 민감도 분석 수행 그룹 수준만, 즉 학교, 교실 및 학생에 대한 정보가 존재하더라도 무시합니다. 따라서 통계적 방법은 힘이 적지만 다른 한편으로 더 많은 학생의 데이터를 활용할 수 있고 누락된 데이터의 양이 주요 분석보다 적기 때문에 비무작위 감소로 인한 편향의 위험이 낮을 것입니다. . 익명 데이터의 경우, 한 시점에 10명 미만의 학생 및 개입의 데이터가 수집되면 데이터가 어떤 식으로든 간접적으로 연결될 가능성으로부터 안전한 여유를 유지하기 위해 데이터가 폐기되고 완전히 삭제됩니다. 학생.

비용 효율성

GHQ-12로 측정한 교사의 정신 건강은 질 조정 수명(QALY:s)으로 다시 계산됩니다. CHU9D로 측정한 학생의 건강 관련 삶의 질은 QALY:s를 계산하는 데 사용됩니다. 구현 비용(예: 교육 및 감독 시간)은 교사의 병가 결석 감소, 학교의 추가 인력 필요성 및 학생 건강 자원의 필요성 감소와 관련된 가능한 절감액과 함께 계산됩니다. . 후속 기간 동안 총 QALY:s는 곡선 아래 면적 방법을 사용하여 연구될 것입니다. 개입 그룹과 통제 조건 간의 차이 건강 결과는 회귀 모델을 사용하여 분석됩니다. 비용과 절감액은 교사와 학생 모두에 대해 QALY:s로 표현된 이득과 비교됩니다. 결과는 비용 효율성 할당량으로 제시되고 비용 효율성 계획으로 설명되며 개입 및 통제 그룹에 대한 비용 및 건강 영향에 관한 결과의 불확실성을 보여줍니다.