Evaluation of Cognitive Loads Imposed by Traditional Paper-Based and Innovative Computer-Based Instructional Strategies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Strategies of presenting instructional information affect the type of cognitive load imposed on the learner's working memory. Effective instruction reduces extraneous (ineffective) cognitive load and promotes germane (effective) cognitive load. Eighty first-year students from two veterinary schools completed a two-section questionnaire that evaluated their perspectives on the educational value of a computer-based instructional program. They compared the difference between cognitive loads imposed by paper-based and computer-based instructional strategies used to teach the anatomy of the canine skeleton. Section I included 17 closed-ended items, rated on a five-point Likert scale, that assessed the use of graphics, content, and the learning process. Section II included a nine-point mental effort rating scale to measure the level of difficulty of instruction; students were asked to indicate the amount of mental effort invested in the learning task using both paper-based and computer-based presentation formats. The closed-ended data were expressed as means and standard deviations. A paired t test with an alpha level of 0.05 was used to determine the overall mean difference between the two presentation formats. Students positively evaluated their experience with the computer-based instructional program with a mean score of 4.69 (SD=0.53) for use of graphics, 4.70 (SD=0.56) for instructional content, and 4.45 (SD=0.67) for the learning process. The mean difference of mental effort (1.50) between the two presentation formats was significant, t=8.26, p≤.0001, df=76, for two-tailed distribution. Consistent with cognitive load theory, innovative computer-based instructional strategies decrease extraneous cognitive load compared with traditional paper-based instructional strategies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle