Transcranial direct current stimulation applied to primary motor cortex does not enhance the learning benefits of self-controlled KR schedules
Notice bibliographique
Résumé
A distinct learning advantage has been shown when participants control their knowledge-of-results (KR) scheduling during practice compared to when the same KR schedule is imposed on the learner without choice (i.e., yoked). Although this learning advantage is well-documented, the brain regions contributing to these advantages remain unknown. Using transcranial direct current stimulation (tDCS), which can increase (anodal) or decrease (cathodal) cortical excitability and thus modulate subsequent behaviour, we investigated whether increased primary motor cortex excitability mediates the learning advantages of self-controlled KR schedules. Participants practiced a waveform matching task in one of four groups using a factorial combination of choice (Self-Controlled versus Yoked) and tDCS (Anodal versus Sham). Testing occurred on two consecutive days with spatial and temporal accuracy measured on both days. Learning was assessed using 24-hour retention tests with and without KR, as well as a no-KR transfer test. All groups improved their performance across practice blocks; however, no significant group differences were found on either retention test (p's > .05). Greater temporal accuracy was found for the self-controlled groups compared to the yoked-KR groups on the transfer test (p = .001, ?2p = .26); thus, practicing with a self-controlled KR schedule, independent of tDCS, resulted in an enhanced ability to generalize one's learning to novel temporal demands. Although a trend for greater temporal accuracy in transfer was noted for those receiving anodal-tDCS relative to sham-tDCS (p = .24), this lack of a significant effect for tDCS suggests that primary motor cortex may not be strongly implicated in self-controlled KR learning benefits. Acknowledgments: Supported by 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 ».