孤独症干预团队之认证行为分析师的作用及培训思考

第一篇：孤独症干预团队之认证行为分析师的作用及培训思考

孤独症干预团队之

认证行为分析师的作用及培训思考

一、孤独症及干预团队构成

孤独症谱系障碍（ASD，简称孤独症或自闭症），以社会交流障碍、语言障碍以及刻板或异常行为为主要特征，并伴有不同程度的行为问题及情绪障碍。孤独症被认为与遗传因素关系密切，与父母亲的教养、家庭环境等因素无关。近些年来患病率急剧上升，2014年3月27日美国疾病预防控制中心公布的孤独症谱系障碍患病率约为1/68。有文献报道，儿童患孤独症的人数已经超过儿童患肿瘤、糖尿病、艾滋病三者的总和。

孤独症是儿童发育障碍中最为严重且伴随终身的疾病之一，被列为世界性医学难题，早期不予及时干预，多数孤独症儿童成年后不具备独立生活、学习和工作能力，将成为家庭和社会的沉重负担。但是，如果能及时发现并及时开展科学干预，几乎所有的孤独症儿童都可以获得不同程度的好转，相当部分的孤独症儿童成年后可以拥有独立生活学习和工作的能力，少部分孤独症人士成年后可以对社会做出重要贡献。

根据孤独症的特征和早期干预的相关理论及实证结果不难发现，孤独症的干预和康复教育是一个系统工程，其干预无法由某一类人士单独完成，没有任何单独的一方能够承担这个重任。国外的干预团队建设相对完善，能够吸纳不同专业背景的优势力量集中进行持续有效的干预，团队成员涵盖医生、治疗师、行为分析师、专业教师、社工和家长等等。反思国内的孤独症干预团队建设，尚存在诸多的问题。本文仅从认证行为分析师的作用及培训现状进行分析。

二、认证行为分析师及获取资格

应用行为分析（Applied Behavior Analysis, 简称ABA）是认知行为科学之下的一个专业应用领域。认证行为分析师（BCBA）是从事应用行为分析的专业人员，由国际行为分析师认证委员会(Behavior Analyst Certification Board，BACB)统一认证。其中，美国行为分析师认证委员会是国际公认的最权威和最具公信力的行为分析师从业资格认证组织。其认证的行为分析师和副行为分析师资质受到美国认证协会、国际分析协会、美国心理学会和欧洲行为分析协会的认可。

行为分析师分为三个等级，即副认证行为分析师(Board Certified Associate Behavior Analyst, 简称BCaBA)、认证行为分析师(Board Certified Behavior Analyst，简称BCBA)和认证行为分析师博士（Board Certified Behavior Analyst-Doctoral，简称BCBA-D）。行为分析师需要具备规定的条件，完成BACB认可的课程（包括理论、实务和督导课程），经考试合格后才能获得BACB发给的相应等级的行为分析师证书（即BCaBA、BCBA、BCBA-D）。

获得BCBA的资格需要具备硕士及以上学历，在职业道德、行为

理论、行为分析和干预策略、实验分析、行为测量和数据分析、行为改变程序和系统支持等方面具有深厚的理论功底；并长期从事广泛性发育障碍的前线治疗，教育计划的制定和学术研究，拥有丰富的实践经验；还要经过严格的笔试资格考试，通过后方可获得此资格。

三、认证行为分析师的作用及培训意义

经过数十年的科学研究及有效的实证案例证明，ABA已在美国及其它特殊教育先进国家成为特殊需要儿童，特别是孤独症谱系障碍人士（ASD）的主流康复教育理念和指导方法。ABA已经成功运用于各种年龄阶段学生的教育。在学术期刊上，至少有1000篇以上的学术论文记录了利用ABA成功治疗孤独症的个案。研究显示，目前还没有任何一种孤独症治疗手段的效果超过ABA。（Foxx，2008）。美国公共卫生部部长在1999年发表的报告中指出，“三十年的研究表明，ABA训练能够有效减少不恰当的行为，同时改善和增进交流、学习和恰当的社交行为”。

可见，ABA是一种非常有效的教学理念，它指导下的训练方法 是当前最有效的孤独症康复训练方法。作为应用ABA的专业人员，BCBA在提高孤独症人士在童年、青少年时期及成人阶段的社交沟通、情绪情感、行为管理及生活质量上，扮演着重要的角色。BCBA拥有基本需要的课堂知识以及基本需要的经验小时，不仅可以制定、实行行为介入计划，采用科学的方法有效干预孤独症人士的情绪和行为问题，还可以教授他人实行行为介入计划。因此，BCBA在行为干预计划的制定和实施、情绪行为问题的分析和处理方面，可以扮演重要的

督导角色。此外，BCBA资质是被教育机构、保险公司以及消费者承认且认可的，是含金量很高的认证资格。

我国各康复机构也在广泛使用ABA训练方法。但由于缺乏专业和规范化培养体系，国内ABA运用水平、效果非常有限。目前中国的孤独症人群和家庭普遍急需高质量的专业化服务，专业技术和专业人才极为缺乏，因而多渠道地调动社会资源形成合力，系统地开展专业化培训已经成为中国孤独症服务行业亟待解决的一大课题，也是孤独症从业人员专业化成长的迫切愿望。为了促进国内ABA应用水平的提升，非常有必要引进国际ABA认证课程和考试体系，整合国际资源在国内开展规范化的师资培训，为孤独症及其家庭提供更专业服务。

从国家层面来看, 国家对特殊教育的重视和支持力度进一步扩大。随着特殊教育提升计划(2014—2016年)的公布，从中央到地方都加快了对未来3年特教工作任务和目标的落实。文件中明确提出：要“支持高等学校特殊教育师范专业建设，扩建教学设施，提高特教教师培养培训能力。鼓励有条件的地区试点建设孤独症儿童少年特殊教育学校(部)。”在有利的大环境的支持下，具有很强培训需求和培训价值的行为分析师培训显得更有必要性和紧迫性。

四、国内行为分析师培训现状及思考

应用行为分析培训课程和认证考核需要得到BACB的统一授权和管理。亚洲共四所高校获得授权，美国有一百余所高校获得授权开设

BCBA课程，中国大陆高等院校还没有获得BACB的授权，无法提供ABA认证课程和培训。

当前，我国只有中精协孤独症委员会获得此授权。2013年，中精协孤独症委员会开始创建本土化ABA师资培训和认证体系，即CABA丙级培训。并于同年8月获得授权在中国开展ABA认证培训和相关管理工作。中精协通过与美国展望教育中心的合作与支持，在中国组织推动国家ABA相关认证课程教学培训、考试申报、师资管理和实践对接工作。完成CABA丙级三阶段课程（初、中、高级）学习和督导实践，通过考试者可以获得中国精协CABA丙级资格证书，并取得进入今后CABA培训模式下BCaBA中文课程学习资格。中国ABA师资认证体系与国际ABA师资认证体系对接，分为：CABA丙级、CABA乙级（即BCaBA）和CABA甲级（即BCBA）。

此外，美国爱荷华大学教育学院准备在2014年秋面向中国学 生开设副认证行为分析师的课程（BCaBA）。课程总共4门课，12个学分，一年完成。全部以远程中文授课，课程外可以提供大学督导学习时间，最快在一年内可以完成课程并参加认证考试。其中，最后一门课程（2个学分）会以在中国参加会议工作坊的形式完成。通过该课程的学生可以同时积累BACB规定的督导实习时间，向BACB申请BCaBA考试资格，通过考试后，获得BCaBA资格。

中精协孤独症专业委员会获得授权资格，标志着中国孤独症人才培训体系进入了国际化渠道，对推动中国孤独症事业的发展具有重大意义。但是，已有的行为分析师培训面临以下主要挑战：

1、培训对象的学历层次和实践经验之间的矛盾。当前的现状是具有较为丰富的一线特教实践经验的老师学历层次不高，相关的特教理论及ABA理论知识较为薄弱，同时，学历层次和综合素质相对较好的大学生选择进入特教系统的人数本来就不多，也缺乏在一线长期实践的经验。

2、培训内容缺乏系统化和有效性，与国际接轨的BCaBA资格考试要求相比，尚有一定的距离。原因主要在于，一是能够参与的培训对象本身素质良莠不齐，较难统一安排合适的课程，二是授课的方式难以保证培训效果的达成。中国本土尚没有能够提供相应培训的师资，只能邀请台湾或者国外的培训老师，因地域的限制会使得集中面授的时间过短，同时，采用的视讯督导的方式难以保证督导效果，使得培训效果大打折扣。

3、培训的费用过高。中精协提供的丙级资格培训的预计成本为33000元/人。尽管我们充分认可合格的BCBA的价值，但是这个价格对绝大多数的特教学校、机构都是不小的开支，对大学生而言，更是要慎重考虑其价值和实用性，因而会更多考虑投入和获益的成效。

4、培训授权。中国大陆高等院校还没有获得国际行为分析师认证委员会的授权，无法提供ABA认证课程和培训，使得相应的资格培训在师资配备、督导实践、课程设置、认证考试等方面的资源无法进行有效的整合。

BCBA认证资格培训是一项非常有意义的工作，对推动国内孤独症干预团队的专业化成长，提升孤独症康复训练整体水平和相关的科

研水平有着重要的意义。因此，我们期待国内BCBA认证资格培训能够改进督导的方式，提升培训效果，同时也期待国内的高等院校也可以承担起培养高素质的特教师资的责任，开展系统化、有效性的BCBA认证资格培训。参考资源：

1、特殊教育提升计划（2014-2016年），国务院办公厅转发，国办发 〔2014〕1号。

2、中国精协国际行为分析师认证与课程体系研讨会，2013年8月报道。

3、美国爱荷华大学认证行为分析师的课程介绍，华又佳，“合作.发展”—— 2013年中国孤独症康复教育专业交流会，2013年12月。

第二篇：A15 CDA数据分析师认证之数据挖掘实战培训

CDA数据分析师认证之数据挖掘实战培训

【授课对象】

本课程为参加CDAII（建模分析师）认证的数据分析与数据挖掘专业人员，为数据挖掘高级班，要求有一定的数学基础，掌握概率论和统计理论基础，有一定的数据分析经验。

适合于如下人员：数据分析师、大数据系统研发人员、大数据系统架构师、业务支撑部等对业务数据分析与挖掘有专业要求的相关人员。【课程目标】

CDA（Certified Data Analyst）全称“注册数据分析师”，由“CERTIFIED DATA ANALYST INSTITUTE（CDA数据分析师协会）”发起成立的职业简称，旨在培养正规化、科学化、专业化的数据分析人才队伍，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续快速发展。CDA数据分析师面向商业职场数据分析，分为三个等级，在国内由人大经济论坛主办资格考试，通过考试者可以获得CDA协会颁发的数据分析师资格证书，此证书代表数据分析师人才技能水平，为企业事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。

本课程为CDAII（建模分析师）课程培训大纲。本课程基于CDA的认证知识要求，围绕商业问题，全面介绍了数据挖掘的标准流程，数据预处理，数据挖掘方法，数据挖掘模型，模型评估，模型参数优化，等等，使得学员掌握数据挖掘的方法、模型、工具。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、了解数据分析与数据挖掘的基本知识，理解大数据思维方式。

2、掌握数据挖掘的基本过程和步骤，掌握数据挖掘的思路和框架。

3、能够理解分析模型原理，掌握模型应用场景，能够利用模型解决复杂的商业问题。

4、掌握常用的数据模型，能够根据商业问题选择合适的分析模型。

5、熟悉SPSS基本操作，掌握分析操作，能够解读分析结果，并转化为业务策略。

【授课时间】

4~5天时间 【学员要求】

1、每个学员自备一台便携机(必须)。

2、便携机中事先安装好Excel 2013软件。

3、便携机中事先安装好SPSS v19软件。注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。【授课方式】

基础知识精讲+案例讲解 + 操作演练+ 实际业务问题分析 + SPSS实际操作 本课程突出数据挖掘的实际应用，结合行业的典型应用特点，从实际问题入手，引出相关知识，进行大数据的收集与处理；引导学员思考，构建分析模型，进行数据分析与挖掘，以及数据呈现与解读，全过程演练操作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。【课程大纲】

第一部分：数据集基础知识（了解你的数据集）

1、数据集概述

2、数据集的类型

3、数据集属性的类型

 标称  序数  度量

4、数据质量三要素

 准确性  完整性  一致性

5、数据预处理的内容

 数据清理（缺失值、离群值的处理方法） 数据归约（维灾难、维归约、主成分分析） 特征子集选择  特征创建/属性构造  数据离散化和二元化  属性/变量转换

6、数据探索性分析

 统计汇总  可视化

演练：描述性分析（频数、描述、探索、分类汇总）

第二部分：数据挖掘流程（基础，决定你的高度）

1、数据挖掘概述

2、数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）

 商业理解  数据准备  数据理解  模型建立  模型评估  模型应用

案例：4G终端营销项目挖掘过程分析 案例：客户匹配度模型—数据建模

3、常用数据统计指标

 集中程度：均值、中位数、众数  离开程度：方差、标准差、极差  分布趋势：偏度、峰度

 理解分布：正态分布、T分布、F分布

4、SPSS基本操作（预处理）

 数据导入

 数据排序（排序个案）

 重复数据处理（标识重复个案） 缺失值处理（替换缺失值）

 生成新变量（计算变量、重新编码） 数据分组（分类汇总） 数据合并（合并文件）演练：SPSS基本操作

第三部分：数据挖掘实战篇

1、参数检验分析（样本均值检验）

商业问题：如何验证营销效果的有效性？  参数检验概述

 单样本T检验  两独立样本T检验  两配对样本T检验  参数检验原理以及步骤  参数检验适用场景

案例：电信运营商的ARPU值评估分析（单样本）案例：信用卡消费金额评估分析（单样本）

案例：营销方式与产品销量的影响分析（两独立样本）案例：吸烟与胆固醇升高的分析（两独立样本）案例：营销方式有效性评估（两配对样本）案例：减肥效果评估（两配对样本）

2、非参数检验分析（样本分布检验）

商业问题：这些属性数据的分布情况如何？如何从数据分布中看出问题？

 非参数检验概述

 单样本检验  两独立样本检验  两相关样本检验  两配对样本检验  非参数检验原理

 卡方检验、二项分布、游程检验的原理及适用场景 案例：死亡分布检验（单样本-卡方检验）案例：产品合格率检验（单样本-二项分布）案例：身高分布差异检验（单样本-KS检验）案例：设备正常工作检验（单样本-随机分布）案例：制造工艺差异检验（两独立样本-MW检验）

案例：训练新方法有效性检验（两配对样本-符号/秩检验）案例：促销方式效果检验(多相关样本-Friedman检验)案例：客户满意度差异检验(多相关样本-Cochran Q检验)案例：评委评判黑幕检验（多相关样本-Kendall W检验）

3、相关分析（相关程度计算）

商业问题：这两个属性是否会相互影响？影响程度大吗？  相关分析概述  计算相关系数的三个公式

案例：家庭生活开支的相关分析（Pearson简单相关系数）案例：营销费用与销售额的相关分析 案例：哪些因素与汽车销量有相关性 案例：腰围与体重的相关分析（偏相关分析）

4、方差分析（影响因素分析）

商业问题：哪些才是影响销量的关键因素？  方差分析原理  方差分析的步骤  方差分析适用场景  如何解读方差分析结果

案例：终端陈列位置对终端销量的影响分析（单因素）案例：广告形式、地区对销量的影响因素分析（多因素）案例：2015年大学生工资与父母职业的关系 案例：饲料对生猪体重的影响分析（协方差分析）

5、回归分析（预测分析）

商业问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？  回归分析概述及适用场景  回归分析的检验过程  如何选择最优回归模型  解读回归分析结果

案例：推广费用、办公费用与销售额的关系（线性回归）

案例：人均现金消费支出对人均食品消费支出的影响（曲线回归） 带分类变量的回归分析

 比如，如何预测随着季节性变化的销量情况 案例：员工工龄、性别与终端销售的关系分析 案例：产品销量的季节性变化预测

6、逻辑回归分析（预测分析）

商业问题：如果评估用户购买某产品的概率？  逻辑回归分析原理  逻辑回归分析的适用场景

案例：客户购买预测分析（二元逻辑回归）案例：品牌选择预测分析（多项逻辑回归）

7、时间序列分析（预测分析）

商业问题：随着时间变化，未来的销量变化趋势如何？  时序分析概述

 移动平均MA模型  指数平滑ES模型

 自回归滑动平均ARIMA模型  季节分解模型  时序分析适用场景

案例：汽车销量预测分析（指数平滑）案例：上交所指数收益率预测分析（ARIMA）

案例：服装销售数据季节性趋势预测分析（季节分解）

第四部分：高级数据挖掘方法

1、聚类分析（Clustering）

商业问题：我们的客户有几类？各类特征是什么？  聚类方法原理介绍  聚类方法适用场景

 系统聚类（层次聚类）算法原理  如何判定最佳聚类类别数量

案例：数据聚类分析--小康指数划分（Q型聚类）案例：变量聚类分析--裁判标准一致性分析（R型聚类） K均值聚类（快速聚类）算法原理 案例：移动三大品牌细分市场合适吗？ 案例：如何评选优秀员工（固定聚类中心）演练：如何选择新产品试销地点？

2、决策树分类分析（Classification）

商业问题：这类客户有什么特征？有什么潜在销售机会？  决策树原理介绍

 构建决策树的三个关键问题

 如何选择最佳属性来构建节点  如何分裂变量  修剪决策树  选择最优属性

 熵、基尼索引、分类错误  属性划分增益  如何分裂变量

 多元划分与二元划分

 连续变量离散化（最优划分点） 修剪决策树

 剪枝原则  预剪枝与后剪枝  如何评估分类性能

案例：银行低信用客户特征分析（决策树分类）

3、基于规则的分类

 基于规则分类原理介绍  评估规则的质量

 构建分类规则：顺序覆盖法  规则增长策略

4、最近邻分类

5、朴素贝叶斯分类

 贝叶斯分类原理  计算类别属性的条件概率  估计连续属性的条件概率  预测分类概率（计算概率）案例：评估银行用户拖欠货款的概率

6、人工神经网络（ANN）

 神经网络基本原理  神经网络的结构  ANN关键问题  MLP与RBF 案例：评估银行用户拖欠货款的概率

7、判别分析

 判别分析原理  距离判别法  典型判别法  贝叶斯判别法

案例：MBA学生录取判别分析 案例：上市公司类别评估

8、关联分析（Association）

商业问题：购买A产品的顾客还常常要购买其他什么产品？  关联规则原理介绍  关联规则的两个关键参数

 支持度  置信度  Apriori算法介绍  FP-Growth算法介绍  关联规则适用场景

案例：商品套餐设计、商品交叉销售（关联分析）

9、客户价值评估RFM模型

商业问题：如何评估客户的价值？不同价值客户的营销策略有什么区别？

 RFM模型介绍

 RFM模型用户分类与业务策略  RFM与客户活跃度分析

案例：客户价值如何评估（什么才是VIP用户）案例：如何选择促销用户（响应模型与促销）案例：回头客用户特征分析（决策树分析）

10、主成分分析

 主成分分析方法介绍  主成分分析基本思想  主成分分析步骤

案例：评估汽车购买者关注的哪些因素

第五部分：统计图表篇（看图说话）

1、柱状图/线图/饼图/高低图/箱图/散点图/直方图

2、图形的表达及适用场景 案例：各种图形绘制

实战1：客户流失预警与客户挽留之真实数据分析实践 实战2：银行信用风险分析

结束：课程总结与问题答疑。