Observational learning of a mixed model is subject to contextual interference effects
Notice bibliographique
Résumé
The evidence that a portion of the neurophysiological processes that are involved in performing an action are also involved during observation of that action (Higuchi et al., 2012) supports the idea that skill learning is enhanced by skill observation (Hayes et al., 2010). Recent research on this phenomenon indicates that skill learning through observation is optimized when the observation includes a combination of expert and novice models (Rohbanford and Proteau, 2011). The experts demonstrate blueprints of the task, while novices demonstrate the mistakes that may occur. In this study we explored whether mixed-model observational learning is subject to contextual interference effects. Contextual interference refers to manipulations of cognitive events during learning that facilitate skill retention (Lee and Magill, 1983). Three groups of participants engaged in an observational learning study of a precision bi-manual endoscopic task, which involved picking up a bean with a grasper implement, transferring it to another, and placing it into a small pot all within the confines of simulated minimal access surgical environment. Skill practice involved sets of physical practice (3 blocks; 6 trials/block) that were interspersed with sets of observational practice (4 blocks; 10 trials/block). The first group’s (Blocked; n=15) observational sets were organized such that the first 2 blocks consisted of expert content followed by 2 blocks of novice content. The observational sets for the second group (Semi-Interleaved; n=15) were organized to include interleaving expert and novice content that alternated every 5 attempts, within each set. The third group’s (Interleaved; n=15) observational set consisted of expert and novice content alternating after each attempt. All three groups werer counterbalanced. All participants performed post-practice, retention, and transfer tests. Preliminary analyses indicate that organizing mixed-model observational practice in an interleaved order elicits increased transfer of skill learning (F1,18= 4.34, p=0.052). Acknowledgments: SIM-one, Ontario Simulation Network
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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 | 0,019 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».