Above-Real-Time Training (ARTT) Improves Transfer to a Simulated Flight Control Task
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
OBJECTIVE: The aim of this study was to measure the effects of above-real-time-training (ARTT) speed and screen resolution on a simulated flight control task. BACKGROUND: ARTT has been shown to improve transfer to the criterion task in some military simulation experiments. We tested training speed and screen resolution in a project, sponsored by Defence Research and Development Canada, to develop components for prototype air mission simulators. METHOD: For this study, 54 participants used a single-screen PC-based flight simulation program to learn to chase and catch an F-18A fighter jet with another F-18A while controlling the chase aircraft with a throttle and side-stick controller. Screen resolution was varied between participants, and training speed was varied factorially across two sessions within participants. Pretest and posttest trials were at high resolution and criterion (900 knots) speed. RESULTS: Posttest performance was best with high screen resolution training and when one ARTT training session was followed by a session of criterion speed training. CONCLUSION: ARTT followed by criterion training improves performance on a visual-motor coordination task. We think that ARTT influences known facilitators of transfer, including similarity to the criterion task and contextual interference. APPLICATION: Use high-screen resolution, start with ARTT, and finish with criterion speed training when preparing a mission simulation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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