Doodle Away: Exploring the Effects of Doodling on Recall Ability of High School Students
Notice bibliographique
Résumé
Doodling is often misinterpreted as a distraction to students in an academic setting– a hindrance to learning. However, recent research has shown that doodling may be beneficial to learning and memory retention. The current study expands upon previous research by investigating the impact of structured and unstructured doodling on auditory recall. This experiment was designed using a multi-method quantitative approach with an experiment that consisted of a control, structured doodling, and unstructured doodling group, and a questionnaire to assess students’ doodling experience. A group of 39 high school juniors were chosen for this study. In all three conditions, students listened to a history lecture in their normal classroom circumstances and took a quiz over the information afterward. Students doodled in both experimental conditions– they shaded a structured doodling sheet in the first condition and doodled in a blank, white A4 sheet in the second condition. The results indicated that those in the structured and unstructured doodling group performed significantly better than those in the control group, with structured doodling scoring the highest out of the three. The Post Doodling Questionnaire indicated that the majority of students experienced less daydreaming and increased recall while doodling; furthermore, the majority of students reported doodling naturalistically.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».