Effects of error-altering feedback on learning a contour-tracing task
Notice bibliographique
Résumé
Recent technological developments are allowing rehabilitation practitioners to use robotic therapies and haptic interfaces to support clients in (re)learning motor skills. However, reports of effectiveness have been inconsistent and many of the underlying concepts are not fully understood. A better understanding of the relevant motor learning principles in healthy individuals may help to advance practice in the rehabilitative context. Haptic training researchers are now designing systems and conducting experiments to explore the benefits of learning with and without the experience of errors. Even though this question of the role of errors in motor learning is an old one, there is no widely accepted answer. While haptic training has traditionally employed error-minimization (“errorless practice”) approaches, haptic interface systems can typically provide not only regular practice of a task but “errorful” practice conditions in which errors are visually and/or haptically augmented. However, there has been no comprehensive evaluation of errorless and errorful learning approaches for haptic training of tracing – a closed-loop, self-paced task. We conducted two experiments to determine how these two approaches impact on learning a contour-tracing task. In the first experiment, we compared conditions of error-minimizing and error-augmenting haptic feedback with naturally occurring errors. Analysis of movement time and tracing error demonstrated that while error-minimization produced superior performance during practice, this group fared worst on transfer tests. Further, there were no differences in learning between the two groups that experienced errors (regular practice and error-augmented practice). In the second experiment, we are comparing conditions of error-minimizing and error-augmenting haptic feedback, each provided under two tolerances for error (tight and wide bandwidths). Data collection is on-going. We relate our findings from experiment 1 to the role of errors in motor learning and issues of feedback frequency and task difficulty.Acknowledgments: This research was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».