Retrieval Practice for Improving Long-Term Retention in Anatomical Education: A Quasi-Experimental Study
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.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».