It Pays to Go Off-Track: Practicing with Error-Augmenting Haptic Feedback Facilitates Learning of a Curve-Tracing Task
Notice bibliographique
Résumé
Researchers in the domain of haptic training are now entering the long-standing debate regarding whether or not it is best to learn a skill by experiencing errors. Haptic training paradigms provide fertile ground for exploring how various theories about feedback, errors and physical guidance intersect during motor learning. Our objective was to determine how error minimizing, error augmenting and no haptic feedback while learning a self-paced curve-tracing task impact performance on delayed (1 day) retention and transfer tests, which indicate learning. We assessed performance using movement time and tracing error to calculate a measure of overall performance - the speed accuracy cost function. Our results showed that despite exhibiting the worst performance during skill acquisition, the error augmentation group had significantly better accuracy (but not overall performance) than the error minimization group on delayed retention and transfer tests. The control group's performance fell between that of the two experimental groups but was not significantly different from either on the delayed retention test. We propose that the nature of the task (requiring online feedback to guide performance) coupled with the error augmentation group's frequent off-target experience and rich experience of error-correction promoted information processing related to error-detection and error-correction that are essential for motor learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».