Catalyst Client

Key Tampok ng Catalyst Client:

❤ Hindi pantay na kakayahang umangkop sa koleksyon ng data: Nag -aalok ng isang malawak na hanay ng mga pamamaraan ng pagkolekta ng data, kabilang ang mga discrete trial, pagtatasa ng gawain, data ng echoic, mga tala sa banyo, at higit pa, ang kliyente ng katalista ay nagbibigay ng pinaka -komprehensibo at madaling iakma na teknolohiya ng koleksyon ng data na magagamit.

❤ naka -streamline na kahusayan at pag -iimpok ng oras: Magpaalam sa papel at manu -manong pagpasok ng data! Ang app na ito ay nakakatipid ng mahalagang oras at binabawasan ang basura ng papel. Ang mga tagapamahala ng programa, kabilang ang mga BCBA, ay nakakakuha ng mas mabilis at mas mahusay na pag -access sa kritikal na data.

❤ Seamless Online Portal Pagsasama: Higit pa sa koleksyon ng data ng iOS, ang kliyente ng katalista ay nagtatampok ng isang malakas na online system para sa pag -iimbak ng data, pamamahala, graphing, at pagsusuri. Awtomatikong naka -sync ang Offline Data Collection na may portal sa muling pagkonekta.

❤ Mga awtomatikong alerto at abiso: Ipasadya ang iyong mga setting ng abiso. Ang app ay maaaring awtomatikong alerto ka sa mga milestone, mga lugar ng problema, at mga umuusbong na mga uso, pag -minimize ng oras ng pagsusuri at pag -maximize ang pagiging epektibo ng programa.

Mga Tip at Trick ng Gumagamit:

❤ Mga Personalized na Data Views: Paggamit ng online graphing engine upang lumikha ng mga pasadyang view ng data sa real time. Pagsunud -sunurin ang data sa pamamagitan ng tagapagturo, tagal ng oras, pag -uugali ng target, at higit pa para sa isang masusing pagsusuri at pagkakakilanlan ng mga pattern.

❤ Annotation para sa pinahusay na kalinawan ng istatistika: Gumamit ng tampok na annotation upang magdagdag ng mga average, mga halaga ng data point, mga linya ng kondisyon, at iba pang mga detalye ng istatistika nang direkta sa iyong mga graph, pagpapabuti ng visual na representasyon at interpretasyon.

❤ Advanced Diagnostic Data Sorting: Gumamit ng mga tool sa pag -uuri ng data ng diagnostic upang tukuyin ang mga timeframes, graph antecedents para sa mga tiyak na pag -uugali, tingnan ang mga pagkakalat, at ibukod ang iba pang mga nauugnay na variable para sa isang mas malalim na pag -unawa sa mga correlations ng data at mga kadahilanan na sanhi.