Does random practice impair motor skill consolidation
Notice bibliographique
Résumé
Consolidation processes taking place between practice sessions are known to stabilize motor skills and improve performance without further practice (Trempe & Proteau, 2012). The recent consolidation theory also suggests that motor skills should be practiced in isolation from one another to minimize interference between the skills and optimize learning (Walker et al., 2003). This suggestion however challenges one of the most prominent theories of the 20th century suggesting that random practice (i.e., practicing two different skills alternatively during the same practice session) leads to better learning than blocked practice (i.e., practicing two different motor skills separately; Shea & Morgan, 1979). To address this discrepancy, we used a finger-sequence task in which participants had to learn in the same practice session two different sequences of finger movements. Participants either practiced the sequences in alternate order (random practice group) or separately (blocked practice group) before being retested 24 hours later. A control group also practiced only one sequence. As in previous reports, consolidation effects were measured by comparing the number of successfully completed sequences at the end of the practice session with the number of successfully completed sequences during the retention test (Walker et al., 2003). Our results revealed that the blocked practice schedule led participants to perform both sequences significantly faster during the retention test, whereas the random practice schedule led to a speed improvement of the first sequence only. Thus, random practice impaired the consolidation of the second sequence.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».