Spaced Learning: The Design, Feasibility and Optimisation of SMART Spaces
Notice bibliographique
Résumé
This report describes the development and pilot evaluation of SMART Spaces.This programme aims to boost GCSE science outcomes by applying the principle that information is more easily learnt when it is repeated multiple times, with time passing between the repetitions.This approach is known as 'spaced learning' and is contrasted with a 'massed learning' approach, where content is learnt all at once with no spacing.The development of the programme was led by a team from the Hallam Teaching School Alliance (HTSA).SMART Spaces prepares Year 9 and 10 students for GCSE examinations at the end of Year 10.Teachers were trained to deliver three lessons focused on chemistry, physics, and biology curriculum content, which were repeated over three consecutive days.Pupils did an unrelated physical activity in the spaces between intensive repetitions of science content.Teachers received one day of training and were provided with PowerPoint slides to deliver during the lessons.The Centre for Evidence and Social Innovation (CESI) at Queen's University Belfast (QUB) worked with HTSA to develop SMART Spaces, test its feasibility, and test three different approaches to arranging the spaced learning across the three days (see Table 1).
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».