Providing knowledge of results based on an absolute performance bandwidth results in illusions of competency
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Previous research that provided knowledge of results (KR) based on relative performance showed learning was enhanced when KR was given after the 3 best, rather than the 3 worst trials in a 6 trial block (Chiviacowsky & Wulf, 2007). However, a distinction based on relative performance is problematic for 2 reasons: 1) similar learning experiences are afforded between groups based on KR content and, 2) KR presented as worst may not truly reflect a bad trial and vice-versa. The present study addressed this issue by using an absolute distinction between bad and good trials in a dart throwing task where vision was removed upon release of the dart. The task goal was to hit the bullseye (12pts) and groups either received KR after Bad trials (1-5pts) only or Good trials (8-12pts) only. Judgments of learning were made by participants after each practice block and prior to all learning tests to examine metacognitive predictions of the degree to which the task had been mastered. There were no performance differences between groups in all experimental phases (p's >.05); however, groups differed in perceptions of learning. In all phases, the KR-Good group showed illusions of competence (Jacoby et al., 1994) with an inflated sense of learning, yet a depressed perception was found in the KR-Bad group (p's
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle