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Enregistrement W2736128058

Utilizing a bandwidth protocol to determine the opportunities for self-controlled knowledge of results during motor skill learning

2014· article· en· W2736128058 sur OpenAlexaff
Matthew McRae, Jae T. Patterson, Barbi Law, Steve Hansen

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBandwidth (computing)Knowledge of resultsDreyfus model of skill acquisitionComputer scienceMotor learningPsychologyAudiologyTask (project management)MedicineComputer networkEngineeringNeuroscience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bandwidth protocols reduce KR opportunities and have been proven beneficial for skill acquisition. However, traditional bandwidth procedures do not provide learners with the ability to self-control their KR frequency. When learners are able to request KR in a self-controlled manner, learning benefits are apparent. The purpose of this experiment was to determine the impact of providing learners with the ability to self-control their KR schedule when their performance fell within a pre-determined performance criterion. Due to the fact that learners prefer to request KR after good trials, we predicted that learners who could only request KR after good performances (Bandwidth Inside) would outperform learners who could only request KR after poor performances (Bandwidth Outside). Participants were asked to complete a key-pressing series (3-1-2-4-3-1) in a goal of 2500 ms. Learners (48) completed the task under Bandwidth Inside (12), Bandwidth Outside (12), Yoked with Self-Control Inside (12), or Yoked with Self-Control Outside (12) conditions. Acquisition was 80 trials and retention, time transfer, and pattern transfer tests were conducted 24hrs later. Contrary to our predictions, the bandwidth outside group outperformed the bandwidth inside group in acquisition, F(1,22) = 5.34, p< 0.05, and outperformed both the bandwidth inside group, F (1,22) = 6.26, p< 0.05, and their self-controlled counterparts in retention, F(1,22) = 5.61, p< 0.05. Thus, the results of this study suggest that providing learners with the opportunity to self-control KR when performance falls outside of an instructor-determined range is superior in facilitating skill acquisition. In other words, good retention should result for novice learners when the instructor asks the performer if they would like feedback when the performance was perceived to be poor by the instructor. Overall, these results are commensurate with early theoretical beliefs pertaining to the informational role of KR in correcting movement errors, rather than reinforcing ‘correct’ trials.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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