The learning benefits of self-controlled feedback schedules are modulated by strategy choice: A mixed-methods approach
Notice bibliographique
Résumé
Allowing learners to control aspects of their practice environment enhances the learning of motor skills relative to yoked groups. To explore the strategies learners use when provided “self-control” during practice, we employed a mixed-methods experimental design. Participants practiced a linear sliding task with self-controlled knowledge of results (KR) on day one, then completed a retention and transfer test 24-hours later. During the middle and at the end of the acquisition phase, participants completed an open-ended questionnaire that asked why they chose to request feedback on the previous trials. Inductive thematic content analysis was conducted on the questionnaire data resulting in the emergence of five themes (strategies): 1) establish a baseline understanding, 2) evaluate a change in (motor) strategy, 3) confirm a perceived “good” trial (CGT), 4) confirm a perceived “bad” trial, and 5) schedule KR based on trial. Extant literature suggests that learners tend to prefer feedback after relatively good trials. Further, researchers have also shown that feedback provided after relatively good trials, as compared to poor trials, benefits motor learning. Therefore, in the second level of analysis, we investigated the effect of utilizing a CGT strategy on subsequent retention and transfer performance. Participants who reported using the CGT strategy were compared to those who reported using other strategies and to a yoked group. Consistent with previous suggestions, participants who reported using the CGT strategy during the second half of practice performed significantly better at retention than those who did not or who were in a yoked group, F(2,32) = 4.81, p = .016, ηp2 = .25. Interestingly, participants that used strategies other than CGT performed similarly at retention to those in the yoked group, suggesting that the advantage of self-control may in part depend on the learner’s strategy for requesting KR.Acknowledgments: This research was funded by SSHRC and NSERC.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».