How Working Memory Moderates Function Learning Behaviour: A Dual-Task Paradigm
Notice bibliographique
Résumé
A breadth of research has demonstrated that many cognitive phenomena can be explained by a dual-processing account.However, little research has attempted to apply a dual-task paradigm to function learning.The present thesis aims to fill this gap in the literature by exploring the relationship between working memory and function learning behaviour.Eighty Carleton University students were randomly assigned to learn either a linear or bilinear function.Moreover, participants were randomly assigned to complete training and transfer under either single-or dual-task conditions.It was hypothesized that the secondary task would hinder performance resulting in a dependency on exemplar-based learning.Using a novel classification approach, the results showed that the secondary task reduced the stability of learning approach.However, the results remain inconclusive due to low power.Therefore, additional research is required to determine whether dual-task paradigms can be used to distinguish between rule-and exemplar-based processing in function learning.A Dual-Task Paradigm iii Acknowledgments To my colleagues, who have helped me through the highs and lows of my master's degree.To Guy, who's tutelage shaped the man I have become.To my mom Awatef, who was never short on love and support.Finally, to Fay for helping me keep my eyes on the stars and my feet on the ground.Thank you.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».