Self-control of augmented information: Evidence for a learning disadvantage?
Notice bibliographique
Résumé
The learning advantages associated with a learner controlled practice context has extended our understanding of the cognitive processes underlying skill acquisition. Recently, learners controlling the availability of task-related information either before (proactive) or after (retroactive) a motor trial demonstrated equivalent learning (Patterson & Lee, 2010). Yet, recent motor learning theory suggests learning is expedited in practice contexts where the cognitive processes of the learner are continually challenged. Thus, we examined whether allowing learners the choice to either receive task information proactively or retroactively for a particular trial (termed the "hybrid" condition) would facilitate superior learning compared to those participants controlling task information only proactively or only retroactively during skill acquisition. Participants practiced 18 key-pressing sequences, ranging between 2 and 4 key presses in response to a motor prime. The dependent variable of interest was motor recall success (RS) of the key pressing patterns. The hybrid condition requested task information on 92% of the acquisition trials compared to the retroactive (67%) and proactive (66%) conditions. The results of the retention test showed the proactive (M=0.58) and retroactive (M=0.65) conditions demonstrated greater proportion RS compared to the hybrid condition (M=0.31). The RS of the hybrid condition in the retention test were opposite to our prediction, suggesting the amount of choice provided to these participants undermined the advantages of a learner defined practice context. The theoretical and practical implications of these findings in reference to motor skill acquisition will be discussed.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».