Robotic guidance with variability of practice can improve the learning of a golf putting task
Notice bibliographique
Résumé
Although robotic guidance has yielded limited effectiveness in improving motor functions in neurologically intact and patient populations (e.g., Krishnan et al., 2012; Kummel et al., 2014), it has typically employed constant practice. Employing variability of practice principles, our lab has previously employed robotic guidance to acutely improve movement smoothness of a discrete trajectory (see Manson et al., 2014). The purpose of the current study was to investigate the impact of physical guidance involving variability of practice on the learning of a sequential movement, namely a golf putt. The current study employed a pre-test, a training phase, followed by an immediate and a 24-hr post-test. During the pre-test, the kinematic data from the club head was collected and converted into robotic coordinates to be executed using a robot arm, which is highly accurate, consistent, and smooth (see Manson et al., 2014). During training, three groups of novice participants performed putts towards 3 targets (i.e., 192, 213, & 234 cm amplitudes), benefiting from robot guidance on 0%, 50% or 100% of training trials. Only the group that trained with the robot 50% of the trials significantly reduced the endpoint distance and variability between the pre-test and the immediate and/or 24-hr post-test. This study demonstrates that-following a single acquisition session-the combination of unassisted and robot assisted practice represents the most optimal approach to facilitating short-term learning of a sequential movement. Such work could be relevant to improving putting performance and other sport skills in addition to other practical areas (e.g., rehabilitation).Acknowledgments: Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), Canada Foundation for Innovation (CFI), Ontario Research Fund (ORF), University of Toronto
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».