Spaced Repetition: towards more effective learning in STEM
Notice bibliographique
Résumé
The use of spaced repetition within a physics higher education thermodynamics module has been analysed for: its pattern of use by students; its effect on memory and performance in the end of module exam; and performance in a delayed test after the summer vacation. A custom-built web app with the facility to generate a personalised repetition timetable was used to deliver practice questions on the material throughout the module. Just over a quarter of students, spanning the whole ability range of the class, made use of the app in some way, about half using it in a spaced manner and half using it for massed practice just before the exam. Students who engaged in a spaced manner had an adjusted mean exam score of 70%, compared to 64% for massed usage and 61% for non-usage. The spaced usage represents a positive effect size of 0.47 over non-usage, which is statistically significant (p = 0.000056). For the delayed test the mean adjusted scores for spacers and non-users were 45% and 34% respectively. Whilst less material had been retained over the summer, this revealed a statistically significant (p = 0.021) positive effect size of 0.54. This work provides evidence and mechanisms to involve students in repetitive practice during the learning phase of a course to advantage their long term retention of material.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».