End-point trajectory matching as a method for teaching kicking skills
Notice bibliographique
Résumé
The aim in this experiment was to determine whether demonstrations that focus on end-point related information, in this case, ball-trajectory information (BALL), are more effective in teaching motor skills than more traditional demonstrations which focus on movement technique (BODY). Nineteen participants with low-level soccer experience practised a left-footed, soccer-chip shot, which required them to land a ball on a target, while clearing a height barrier. Information concerning how to achieve the task goal was manipulated. Participants either received demonstrations of an expert performing the skill (i.e., BODY, n=10) or they received a demonstration of the expert's ball flight path (BALL, n=9). The participants were asked to match the criterion flight or form to achieve the task goal. Feedback concerning ball flight and movement form was controlled, although all participants received KR. Trials were videotaped for analyses and feedback and movement kinematics were collected using 3D cameras on a selection of trials. Both groups improved during acquisition although there was no significant difference between the groups in terms of outcome attainment (i.e., height success and radial error). In retention, the BALL group showed more accurate performance relative to the BODY group, when demonstrations and feedback were withheld (p <05). Only in acquisition were any differences between the two groups noted in terms of movement kinematics. The BODY group showed a closer approximation to the model in terms of how various joint displacement angles were obtained (but not the actual angles) in comparison to the BALL group. These results provide initial evidence to support the use of end-point template matching strategies for teaching complex movement skills, such as those common in sports which require the accurate displacement of some external object (such as a ball or disc).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».