阅读补救和拘留结果 (SERIOUS)
少年犯中的严重 LD：介绍、课程和补救
研究概览
地位
干预/治疗
详细说明
学习障碍 (LD) 是与犯罪有关的少年犯中最常见的残疾类型之一。 在全国范围内，有特殊教育需求的儿童和青少年在美国司法系统中的比例过高。 报告估计，有残疾的犯罪少年约占整个犯罪人口的 30% 至 60%。 美国的一项全国调查表明，在惩教设施中被监禁的残疾少年的平均患病率为 33.4%。 此外，长期以来，残疾和特殊教育背景青年的再犯率一直备受关注。 总的来说，就教育表现而言，缺乏阅读、写作和数学方面的基本技能等学业缺陷与累犯有关。 然而，这些研究在很大程度上忽视了发展犯罪学领域内记录的违法和犯罪行为的动态性质，重点是越轨行为的发生、连续性和灭绝。 根据这项研究，鉴于贫困、家庭犯罪模式、犯罪同龄人的影响以及风险因素对个体发展轨迹的不同影响。 总而言之，实施复杂的方法来模拟青少年犯罪与教育问题（如 LD）之间复杂的纵向和相互联系，以及它们如何随着时间的推移与其他风险因素相关，是一项挑战。 需要大量样本来检测具有严重 LD 的青年群体的稳健且可解释的模式和预测关系，根据定义，这些样本规模较小，并且在各种教育成果（例如学业成绩）方面受到审查，这一挑战变得更加严峻。 这项研究旨在促进该领域对 LD 与违法行为之间联系的理解。 我们希望利用相关大数据的可用性、其成员的临床实力以及他们开发和管理少年犯教育治疗的能力，以及它在社区中的嵌入，从而创造和处理多层次的纵向数据，从而产生独特的发现。数据集，合并社会学（即犯罪学）、行为学、神经生理学和遗传/基因组数据。
大数据：
大数据组件旨在解决三个目标：(1) 进行大数据分析和数据挖掘，以量化/定性青少年司法 (JJ) 中严重 LD 的复杂性-涉及青年使用应用于捕获多个指标的大数据集的统计方法（即，犯罪和教育结果）横截面（对于一次性犯罪者）和纵向（对于屡犯者）； (2) 利用大数据分析来确定一组患有严重阅读障碍的青少年，他们将作为参与阅读干预的个人的对照组； (3) 根据适用于手头大数据的模型所依据的统计假设，评估前两个目标的结果。
假设。 大数据扩展了之前的研究，试图确定将 LD 与累犯、再犯罪和再逮捕的频率以及卷入后再犯的时间相关联的因素。 我们假设 (a) 与没有 LD 的青年相比，(a) 总体累犯率（即，无论具体的犯罪类型如何）在患有严重 LD（基于标准化成绩测试和特殊教育状况的操作化）的 JJ 青年中会更高； (b) 与没有 LD 的青少年相比，患有严重 LD 的青少年在首次参与后会出现更多与学校有关的问题（例如出勤问题、校内和校外停学和开除等纪律事件）； (c) 患有严重 LD 的青少年在他们第一次参与 JJ 之前有与学校有关的问题，其再犯的风险将高于没有 LD 的青少年； (d) 较低水平的阅读成绩与较短的反复犯罪时间有关； (e) 与其他未参与干预的严重 LD 青少年相比，参与干预将显着降低再犯风险。
干涉：
干预部分旨在实现三个目标：(1) 使用专为 JJ 青少年设计的教育疗法，提高未被充分研究的高危人群（JJ 青少年）的阅读技能，在 1 :1 设置，并通过技术进行扩展，包括与日常生活技能相关的材料和适当的强化，将程序扩展到发布后的时期； (2) 加强技能并保持教育治疗期间的阅读收获，并通过使用青少年在离开拘留所时发给他们的智能手机上玩的趣味性高的“游戏化”学习工具来提高技能使用的自动化程度； (3) 根据基线收集的其他变量（例如，注意力、执行功能、冲动控制、学习能力、其他学业成就）调查个体对治疗的反应。
假设。 干预部分的关键假设旨在确定与治疗前功能相关的严重 LD 治疗反应相关的因素。 我们假设 (a) 阅读的整体改善将与治疗前的学术技能、注意力和执行功能有关； (b) 在治疗中加入元认知成分将提供延续效应，提高其他学术技能； (c) 学习工具的游戏化将导致强大的技术使用，在任务上花费的时间与通过玩游戏训练（和测量）的技能提高之间存在剂量反应关系。
研究类型
注册 (预期的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：Lesley A Hart, PhD
- 电话号码：713-743-8600
- 邮箱：lahart@central.uh.edu
研究联系人备份
- 姓名：Sergey Kornilov, PhD
- 邮箱：sergey.kornilov@bcm.edu
学习地点
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Texas
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Houston、Texas、美国、77081
- 招聘中
- Burnett-Bayland Rehabilitation Center (BBRC)
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接触：
- Jennifer Hunley
- 电话号码：713-222-4421
- 邮箱：jennifer.hunley@hcjpd.hctx.net
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接触：
- Raymond Livingston
- 邮箱：raymond.livingston@hcjpd.hctx.net
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
描述
纳入标准：
- 14 至 16 岁之间
- 基于 CASL-2 核心分数的会话英语能力（足以从干预计划中受益）
- KTEA-3 伪字解码子测试和 TOWRE-2 音素解码效率子测试的阅读低于三年级水平
- KABC-II 的智商为 70 或以上
排除标准：
- 会妨碍使用视觉和听觉材料的听力或视觉问题
- 发育迟缓、自闭症谱系障碍或智力障碍
- 已知的遗传综合症
- 神经系统疾病（例如癫痫）
- 当前精神病或自杀意念
- 最近（6 个月内）外伤性脑损伤
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：治疗
- 分配：北美
- 介入模型：单组
- 屏蔽：没有任何
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：严重干预
所有青少年都将在为判决后的青少年提供的居住设施中成为青少年。
他们将在裁决后被安置在设施中时被招募到研究中，以确保他们符合标准并在设施中停留足够长的时间以完成计划。
所有合格的青年将被邀请参加严重干预；一旦招募了一组青年来完成多基线设计，并且干预者可以自由（无需与其他参与者进行干预）与青年一起工作，干预周期就会开始。
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提高老年人阅读能力的策略。
Students (SERIOUS) 结合了两个以科学研究为基础的干预项目，每个项目都满足被拘留青年的特定需求：(1) 史蒂文森阅读项目，手动化，特别适合可能影响阅读的语音意识、注意力和记忆困难的学生； (2) Sharon Vaughn 博士的有据可查、经过验证的计划，专为年龄较大、严重阅读障碍的学生设计。
SERIOUS 还包括：(3) 用于自我调节学习的元认知策略，以及 (4) 智能手机干预的游戏化扩展，旨在加强单词级技能（例如，解码、自动性和词汇量），并包括功能对学习有效。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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从干预前（基线）到干预后一周阅读技能的变化
大体时间：变化评估将在干预前（基线）、干预前一周、干预四个星期后和干预后一周进行。
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阅读技能将作为考夫曼教育成就测试第三版 (KTEA-3) 的两个子测试的组合来衡量：
该标准分数将根据已发布的规范，根据分测验标准分数的总和得出。 |
变化评估将在干预前（基线）、干预前一周、干预四个星期后和干预后一周进行。
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从干预前（基线）到干预后一周解码技能的变化
大体时间：变化评估将在干预前（基线）、干预前一周、干预四个星期后和干预后一周进行。
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解码技能将作为考夫曼教育成就测试第三版 (KTEA-3) 的两个子测试的组合来衡量：
该标准分数将根据已发布的规范，根据分测验标准分数的总和得出。 |
变化评估将在干预前（基线）、干预前一周、干预四个星期后和干预后一周进行。
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从干预前（基线）到干预后一周阅读理解的变化
大体时间：变化评估将在干预前（基线）、干预前一周、干预四个星期后和干预后一周进行。
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阅读理解将作为考夫曼教育成就测试第三版 (KTEA-3) 的两个子测试的组合来衡量：
该标准分数将根据已发布的规范，根据分测验标准分数的总和得出。 |
变化评估将在干预前（基线）、干预前一周、干预四个星期后和干预后一周进行。
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从干预前（基线）到干预后一周的理解力变化
大体时间：变化评估将在干预前（基线）、干预前一周、干预四个星期后和干预后一周进行。
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理解力将作为考夫曼教育成就测验第三版 (KTEA-3) 的两个子测验的组合来衡量：
该标准分数将根据已发布的规范，根据分测验标准分数的总和得出。 |
变化评估将在干预前（基线）、干预前一周、干预四个星期后和干预后一周进行。
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阅读流利度从干预前（基线）到干预后一周的变化
大体时间：变化评估将在干预前（基线）、干预前一周、干预四个星期后和干预后一周进行。
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阅读效率测试，第二版 (TOWRE-2) 将用于衡量个人准确流利地发音印刷单词和音素规则非单词的能力。
标准分数将根据公布的规范获得。
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变化评估将在干预前（基线）、干预前一周、干预四个星期后和干预后一周进行。
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从干预前（基线）到干预后一周其他学术技能的变化
大体时间：变化评估将在干预前（基线）、干预前一周、干预四个星期后和干预后一周进行。
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其他学术技能将作为考夫曼教育成就测试第三版 (KTEA-3) 和 Woodcock-Johnson-IV 学术成就测试 (WJ-IV) 的剩余子测试的综合来衡量：
该标准分数将基于干预前子测试标准分数总和的 z 分数获得。 |
变化评估将在干预前（基线）、干预前一周、干预四个星期后和干预后一周进行。
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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干预后 1 年内再犯
大体时间：干预后 1 年内
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累犯将被计算为一个二分变量（是/否），表明个人是否在参与干预后 1 年内犯罪。
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干预后 1 年内
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干预后 1 年内再犯的天数
大体时间：干预后 1 年内
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对于在参与干预后 1 年内再次犯罪的个人，将计算到干预后第一次犯罪的天数。
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干预后 1 年内
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干预后 1 年内拘留
大体时间：干预后 1 年内
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该次要结果将计算为二分变量（是/否），指示个人是否在参与干预后 1 年内被拘留。
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干预后 1 年内
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干预后 1 年内拘留的天数
大体时间：干预后 1 年内
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对于在参与干预后 1 年内被拘留的个人，将计算到第一次干预后拘留的天数
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干预后 1 年内
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干预后 1 年内的裁决
大体时间：干预后 1 年内
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该次要结果将计算为二分变量（是/否），指示个体是否在参与干预后 1 年内被裁定。
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干预后 1 年内
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干预后 1 年内做出裁决的天数
大体时间：干预后 1 年内
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对于在参与干预后 1 年内被裁定的个人，将计算到干预后第一次裁定的天数。
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干预后 1 年内
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其他结果措施
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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智能手机应用程序评估的解码技能变化
大体时间：参与者将在 14 周的游戏时间内使用智能手机应用程序。数据将在游戏过程中收集。
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智能手机应用程序将用于评估解码技能在 14 周游戏期间的变化。
具体来说，解码技能的变化将通过跟踪参与者在智能手机游戏中达到的水平来衡量。
级别由词频（难度的代表）决定。
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参与者将在 14 周的游戏时间内使用智能手机应用程序。数据将在游戏过程中收集。
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智能手机应用程序评估的单词阅读自动化的变化
大体时间：参与者将在 14 周的游戏时间内使用智能手机应用程序。数据将在游戏过程中收集。
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智能手机应用程序将用于评估 14 周游戏期间单词阅读自动化的变化。
具体来说，将通过跟踪参与者能够就智能手机游戏中出现的单词的拼写和发音做出决定的速度来衡量单词阅读的自动化程度
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参与者将在 14 周的游戏时间内使用智能手机应用程序。数据将在游戏过程中收集。
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智能手机应用程序评估的词汇广度变化
大体时间：参与者将在 14 周的游戏时间内使用智能手机应用程序。数据将在游戏过程中收集。
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智能手机应用程序将用于评估 14 周游戏期间词汇广度的变化。
具体来说，将通过跟踪参与者在智能手机游戏中完成词汇任务的正确百分比来衡量词汇量。
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参与者将在 14 周的游戏时间内使用智能手机应用程序。数据将在游戏过程中收集。
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合作者和调查者
合作者
调查人员
- 首席研究员：Elena L Grigorenko, PhD、BCM
出版物和有用的链接
一般刊物
- Grigorenko EL. Learning disabilities in juvenile offenders. Child Adolesc Psychiatr Clin N Am. 2006 Apr;15(2):353-71, viii. doi: 10.1016/j.chc.2005.11.001.
- Archwamety, T. & Katsiyannis, A. Academic remediation, parole violations, and recidivism rates among delinquent youths. Remedial and Special Education 21, 161-170 (2000).
- Walker, H. M. & Sprague, J. R. The path to school failure, delinquency, and violence: Causal factors and some potential solutions. Intervention in School and Clinic 35, 67-73 (1999).
- Edmonds MS, Vaughn S, Wexler J, Reutebuch C, Cable A, Tackett KK, Schnakenberg JW. A Synthesis of Reading Interventions and Effects on Reading Comprehension Outcomes for Older Struggling Readers. Rev Educ Res. 2009 Mar 1;79(1):262-300. doi: 10.3102/0034654308325998.
- Wexler, J., Pyle, N., Flower, A., Williams, J. L. & Cole, H. A synthesis of academic interventions for incarcerated adolescents. Review of Educational Research 84, 3-46 (2014).
- U.S. Department of Education, O. o. E. T. Enhancing teaching and learning through educational data mining and learning analytics: An issue brief. (U.S. Department of Education, Washington, DC, 2012)
- Baker, R. S. J. D. & Yacef, K. The state of educational data mining in 2009: A review and future visions. Journal of Educational Data Mining 1, 3-16 (2009).
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (预期的)
研究完成 (预期的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
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