Target Size Manipulations Affect Error-Processing Duration and Success Perceptions but not Behavioural Indices of Learning
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated if and how success perceptions, through target size manipulations, impact processes related to motor learning. This work was based on recent literature suggesting that expectations and self-efficacy exert a direct impact on learning. We measured arousal, kinematics, learner expectancies, motivation, and outcomes in a dart-throwing task. Novices (n = 29) were assigned to either a “Large-target” (horizontal target, 10-cm high) or “Small-target” (2-cm high) group for practice (t = 90), and both groups completed 24-h retention tests. The Small-target group took longer to plan and process feedback in the pre-throw and post-throw periods, respectively, and showed larger joint amplitudes early in practice compared to the Large-target group. As predicted, the Large-target group made more hits and had heightened outcome expectancies compared to the Small-target group. Surprisingly, only the Large-target group performed better than they expected. Despite the Large-target group having more target hits, enhanced expectancies, and more unexpected success, this group did not outperform the Small-target group on behavioural indices of performance and learning. This research questions assumptions and results related to success-related manipulations for task performance and mechanisms related to target size manipulations.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».