E‐learning, dual‐task, and cognitive load: The anatomy of a failed experiment
Notice bibliographique
Résumé
The rising popularity of commercial anatomy e-learning tools has been sustained, in part, due to increased annual enrollment and a reduction in laboratory hours across educational institutions. While e-learning tools continue to gain popularity, the research methodologies used to investigate their impact on learning remain imprecise. As new user interfaces are introduced, it is critical to understand how functionality can influence the load placed on a student's memory resources, also known as cognitive load. To study cognitive load, a dual-task paradigm wherein a learner performs two tasks simultaneously is often used, however, its application within educational research remains uncommon. Using previous paradigms as a guide, a dual-task methodology was developed to assess the cognitive load imposed by two commercial anatomical e-learning tools. Results indicate that the standard dual-task paradigm, as described in the literature, is insensitive to the cognitive load disparities across e-learning tool interfaces. Confounding variables included automation of responses, task performance tradeoff, and poor understanding of primary task cognitive load requirements, leading to unreliable quantitative results. By modifying the secondary task from a basic visual response to a more cognitively demanding task, such as a modified Stroop test, the automation of secondary task responses can be reduced. Furthermore, by recording baseline measures for the primary task as well as the secondary task, it is possible for task performance tradeoff to be detected. Lastly, it is imperative that the cognitive load of the primary task be designed such that it does not overwhelm the individual's ability to learn new material.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».