Pretesting versus posttesting: Comparing the pedagogical benefits of errorful generation and retrieval practice.
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
The use of practice tests to enhance learning, or test-enhanced learning, ranks among the most effective of all pedagogical techniques. We investigated the relative efficacy of pretesting (i.e., errorful generation) and posttesting (i.e., retrieval practice), two of the most prominent practice test types in the literature to date. Pretesting involves taking tests before to-be-learned information is studied, whereas posttesting involves taking tests after information is studied. In five experiments (combined n = 1,573), participants studied expository text passages, each paired with a pretest or a posttest. The tests involved multiple-choice (Experiments 1-5) or cued recall format (Experiments 2-4) and were administered with or without correct answer feedback (Experiments 3-4). On a criterial test administered 5 min or 48 hr later, both test types enhanced memory relative to a no-test control, but pretesting yielded higher overall scores. That advantage held across test formats, in the presence or absence of feedback, at different retention intervals, and appeared to stem from enhanced processing of text passage content (Experiment 5). Thus, although the benefits of posttesting are more well-established in the literature, pretesting is highly competitive with posttesting and can yield similar, if not greater, pedagogical benefits. These findings have important implications for the incorporation of practice tests in education and training contexts. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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