Mistakes as stepping stones: Effects of errors on episodic memory among younger and older adults.
Notice bibliographique
Résumé
The memorial costs and benefits of trial-and-error learning have clear pedagogical implications for students, and increasing evidence shows that generating errors during episodic learning can improve memory among younger adults. Conversely, the aging literature has found that errors impair memory among healthy older adults and has advocated for the use of errorless learning to rehabilitate memory. However, there is evidence that errors are not always beneficial for younger adults, nor always harmful for older adults. We propose that differences in the learning paradigms used in the younger and older adult literatures may account for these conflicting recommendations, namely that they typically engender conceptual and nonconceptual processing, respectively. In this study, we had younger and older adults study words under errorless and trial-and-error learning instructions and based either on conceptual (a flower--tulip) or lexical (ho___--house) cues. We found that relative to errorless learning, trial-and-error learning increased target memory in the conceptual condition but decreased it in the lexical condition. Critically, both age groups showed this pattern, implying that aging does not influence how we learn from mistakes. We suggest that conceptual guesses act as "stepping stones" toward the target whereas lexical guesses simply create retrieval noise. This suggestion was supported by the fact that participants of both ages remembered their prior guesses better in the conceptual than lexical condition and that memory for guesses mediated differences in target performance. These findings are discussed within the framework of current theories on the effects of error generation on episodic memory.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».