Exercising choice over feedback schedules during practice is not advantageous for motor learning
Notice bibliographique
Résumé
The idea that there is a self-controlled learning advantage, where individuals demonstrate improved motor learning after exercising choice over an aspect of practice compared to no-choice groups, has different causal explanations according to the OPTIMAL theory or an information-processing perspective. Within OPTIMAL theory, giving learners choice is considered an autonomy-supportive manipulation that enhances expectations for success and intrinsic motivation. In the information-processing view, choice allows learners to engage in performance-dependent strategies that reduce uncertainty about task outcomes. To disentangle these potential explanations, we provided participants in choice and yoked groups with error or graded feedback (Experiment 1) and binary feedback (Experiment 2) while learning a rapid reaching task with spatial and timing goals. Across both experiments (N = 228 participants), we did not find evidence to support a self-controlled learning advantage. Exercising choice during practice did not increase perceptions of autonomy, competence, or intrinsic motivation, nor did it lead to more accurate error estimation skills. Both error and graded feedback facilitated skill acquisition and learning, whereas no improvements from pre-test performance were found with binary feedback. Finally, the impact of graded and binary feedback on perceived competence highlights a potential dissociation of motivational and informational roles of feedback. Although our results regarding self-controlled practice conditions are difficult to reconcile with either the OPTIMAL theory or the information-processing perspective, they are consistent with a growing body of evidence that strongly suggests self-controlled conditions are not an effective approach to enhance motor performance and 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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».