The ShadowBox Approach to Cognitive Skills Training
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
Unlike behavioral skills training, cognitive skills training attempts to impart concepts that typically depend on tacit knowledge. Subject-matter experts (SMEs) often deliver cognitive training, but SMEs are expensive and in short supply, causing a training bottleneck. Recently, Hintze developed the ShadowBox method to overcome this limitation. As part of the Defense Advanced Research Projects Agency’s Social Strategic Interaction Modules, Klein, Hintze, and Saab adapted the ShadowBox approach to train large numbers of trainees without relying on expert facilitators. As part of this program, we used the ShadowBox approach to train warfighters on the social cognitive skills needed to successfully manage civilian encounters without creating hostility or resentment. ShadowBox training was evaluated in two studies. Evaluation 1 provided 3 hr of nonfacilitated, paper-based training to Marines at Camp Pendleton and Camp Lejeune ( N = 59), and improved performance (i.e., match to the SME rankings) by 28% compared to a control group. Evaluation 2 provided 1 hr of nonfacilitated training, administered via Android tablet, to soldiers at Fort Benning ( N = 30) and improved performance by 21%. These results, both statistically significant, suggest ways to use scenario-based training to develop cognitive skills in the military.
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.
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 | 0,000 |
| 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