Observation of a skilled model in a self-controlled learning environment facilitates learning of a novel motor skill irrespective of frequency of modeling
Notice bibliographique
Résumé
Observation of a model has been shown to facilitate motor learning, yet the optimal frequency of modeling combined with physical practice has not been well studied. Under an experimenter-controlled learning environment, an alternating schedule of one physical practice trial followed by one observational practice trial (100% frequency) was shown to be the most effective, with a 10% frequency providing no learning gains. When participants self-controlled the scheduling of observational practice, however, participants selected a 10% frequency schedule but still yielded the same observational learning benefits as those in the experimenter-imposed 100% group. Due to these conflicting results, the aim here was to explore whether higher self-controlled observation frequencies would generate greater learning. Forty-eight participants were tasked with learning the pirouette en dehors while assigned to one of four groups with differing constrained self-controlled observation frequencies: (1) 25%, (2) 50%, (3) 75%, or (4) no constraint imposed. Participants received 60 practice trials divided into four blocks of 15. Physical performance assessments were completed at pre-test, after acquisition blocks 1, 2, 3, and 4, and at a 24-hour post-test. Participants' performance increased throughout acquisition (p
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».