Examining the Preferred Self-Controlled KR Schedules of Learners and Peers During Motor Skill Learning
Notice bibliographique
Résumé
In many practical situations, learners are provided with feedback in the form of knowledge of results (KR) by a peer. However, when peers provide KR is currently unknown. When given the opportunity to request KR in a self-controlled manner, some participants have reported a preference for requesting KR after good performances. Alternatively, peers may provide KR in a different fashion. Subsequently, a discrepancy between the learner's desire to receive KR and when a peer provides KR may arise. In our study, peer- and self-controlled KR schedules were compared. Participants were peers who controlled KR (PC; 8), learners with peers (P-L; 8), or learners with self-control (SC; 8). Participants in the two learning groups (P-L and SC groups) completed a serial-timing task with a goal time of 2500 ms. Absolute error data on KR and no-KR trials along with self-reports indicate that participants with self-control preferred KR after good trials and peers preferred to provide KR after both good and bad trials equally. Results from the delayed retention test indicated that peer-controlled learners were more consistent (i.e., in terms of variable error) than the self-control group.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».