Notice bibliographique
Résumé
Detecting and correcting motor execution errors is a challenging process as the underlying source of errors is often ambiguous and difficult to assign. This difficulty results from having to rely on noisy and delayed sensory information. Feedback from an external source like a coach can aid assignment processes. However, the scheduling of this feedback has a strong influence on the motor learning process. Over the last 25 years, it has been shown that allowing the learner to decide when they receive feedback during practice, termed self-controlled feedback, is an effective scheduling technique compared to externally-imposed yoked schedules and gold-standard schedules. Currently, discrepancies exist regarding whether self-controlled practice conditions are advantageous for motor learning due to motivational or informational factors. We have posited, from an information-processing perspective, that these learning advantages arise from participants engaging in performance-contingent strategies such as error estimation, which enhance feedback processing and reduce uncertainties about response outcomes. My presentation will highlight the use of behavioural manipulations to gain insight into the underlying processes contributing to self-controlled learning advantages. These studies highlight how error estimation processes on delayed tests of learning are influenced by the timing of the feedback decision and the processing of response produced feedback during the feedback-delay interval. I will also discuss various limitations and outstanding issues in the self-controlled literature. Taken together, this work suggests that although motivational factors may contribute to the learning advantages, information-processing activities related to the development of independent error detection and correction abilities seems to be more influential.
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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 | 0,004 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».