Retrieval Practice for Improving Long-Term Retention in Anatomical Education: A Quasi-Experimental Study
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
Abstract It is generally assumed by students that learning takes place during repeated episodes of rereading and rote memorization of course materials. Over the past few decades, however, research has increasingly indicated that the said notion can and should be enhanced with learning paradigms such as retrieval practice (RP). RP occurs when students practice retrieving their consolidated semantic memories by informally testing themselves. This strategy results in the re-encoding and re-consolidation of existing semantic memories, thus strengthening their schemas. The purpose of this quasi-experimental design was to assess the effects of the implementation of RP on student performance on the final exam in a large, undergraduate Gross Anatomy course. It was hypothesized that student participation in RP during class would improve their performance on the final exam in the course. The participants ( N = 248) were mainly in Life Sciences, Kinesiology, and Physical Education programs. They answered RP questions using TopHat©, an online educational software platform. The results of this study indicated that student performance on the final exam was enhanced when students engaged in RP. It was concluded that the use of RP effectively enhances learning and long-term retention of semantic memory. In addition to the traditional testing ‘of’ learning, teachers are encouraged to implement testing, in the form of RP, in their classrooms ‘for’ learning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle