Curso Livre

Extensões Contemporâneas da RFT

Aprofunde sua prática profissional com as bases mais atuais da RFT! Este curso avançado em HDML, MDML e RDT capacita você a analisar relações, vieses e processos comportamentais complexos com rigor científico e aplicação prática.

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O curso aprofunda as extensões contemporâneas da Teoria das Molduras Relacionais (RFT), com foco no modelo HDML e no MDML, seus níveis analíticos e dimensões. Aborda o modelo DAARRE e a unidade de análise ROE-M, ampliando a compreensão funcional dos processos de orientação, evocação e motivação. Inclui ainda a Teoria da Densidade Relacional (RDT), seus princípios, fundamentos teóricos e metodologias experimentais, bem como a comparação entre RDT e RFT. O curso apresenta aplicações práticas, análises de viés relacional e ferramentas como MDS e SDS para investigação de relações entre estímulos.

Objetivos

Compreender o HDML e o MDML como modelos avançados da RFT.
Analisar os níveis, dimensões e processos envolvidos no comportamento relacional derivado.
Entender o modelo DAARRE e a unidade ROE-M como ferramentas funcionais de análise.
Conhecer os fundamentos, princípios e implicações teóricas da RDT.
Comparar RDT, RFT e BMT, reconhecendo suas diferenças conceituais e aplicacionais.
Interpretar evidências experimentais sobre viés, massa relacional e auto-organização comportamental.
Utilizar ferramentas de análise relacional como MDS e SDS em contextos de pesquisa e aplicação prática.

O que vou aprender?

- - Antecessores do HDML – MDML (Multi-Dimensional, Multi-Level)
- - Nível 1 do MDML: Implicar Mutuamente
- - Nível 2 do MDML: Emoldurar Relacional
- - Nível 3 do MDML: Reticular Relacional
- - Nível 4 do MDML: Relacionar Relações
- - Nível 5 do MDML: Relacionar Redes Relacionais
- - Dimensões do MDML: Coerência, Complexidade, Derivação, Flexibilidade
- - Entendendo a função de orientação
- - Entendendo a função de evocação
- - Entendendo o papel da motivação
- - Unidade de Análise ROE-M (Relacionar, Orientar, Evocar, Motivar)
- - HDML (Hierarchical Dimensional Multilevel)
- - Introdução à RDT
- - Necessidade da RDT
- - Princípios da RDT – Propriedades de Ordem Superior
- - Princípios da RDT – Propriedades de Auto-organização
- - Diferença entre RDT e Teoria do Momentum Comportamental (BMT)
- - Implicações da RDT: explicação de esquemas, crenças centrais e ampliação de teorias cognitivas
- - Estudos Experimentais e Metodologias da RDT
- - RDT vs. RFT: comparação dos principais aspectos
- - Estudo de Sickman (2022): viés, preconceito, discriminação e massa relacional
- - Procedimento de Escalonamento Multidimensional (MDS): representação de relações, entrada e saída de dados
- - Escala Diferencial Semântica (SDS): definição e exemplo de uso

Com quem vou aprender?

Natalie Brito Araripe

Superintendente de Desenvolvimento e Formação

Diretora da Luna ABA, psicóloga (CRP 11/6605), BCBA e QBA – analista do comportamento certificada pela BACB© e pela QABA©, mestre em psicologia pela UFC, master em ABA pelo ABA Espanha, certificada PEERS para adolescentes, trabalha há mais de 10 anos com análise do comportamento aplicada ao autismo e atualmente se dedica ao estudo e intervenção com pré-adolescentes e adolescentes autistas.

Lorrayne Paula Martins Bragança

Psicóloga

Possui graduação em Psicologia pela Universidade Federal de Minas Gerais (2021). Atua como autônoma na área de análise do comportamento aplicada ao autismo e outros transtornos do neurodesenvolvimento. Foi membro do laboratório de Estudo Extensão em Autismo e Desenvolvimento (LEAD) – UFMG e monitora da disciplina Análise Experimental do Comportamento II – UFMG. Tem interesse na área de Teoria das Molduras Relacionais, Comportamento Verbal e Autismo.

Certificação

Certificado de Conclusão de Curso emitido pela Luna Educação contendo a carga horária total.
Válido como créditos educacionais da QABA, IBAO e BACB.

R$ 110

Mensal

Acesso a plataforma durante 12 meses
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Curso Livre

Extensões Contemporâneas da RFT

Objetivos

O que vou aprender?

1. Extensões da RFT: HDML

2. DAARRE Model e Unidade de Análise ROE-M

3. Teoria da Densidade Relacional (RDT)

4. Ferramentas Analíticas