Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Effective learning involves the acquisition of information toward a goal and cessation upon reaching that goal. Whereas the process of learning acquisition is well understood, comparatively little is known about how or when learning ceases under naturalistic, open-ended learning conditions in which the criterion for performance is not specified. Ideally, learning should cease once there is no progress toward the goal, although this has never been directly tested in human learners. The present set of experiments explored the conditions under which college students stopped attempting to learn a series of inductive perceptual discrimination problems. Methods: Each problem varied by whether it was solvable and had a criterion for success. The first problem was solvable and involved a pre-determined criterion. The second problem was solvable, but with no criterion for ending the problem so that learners eventually achieved a highly accurate level of performance (overlearning). The third problem was unsolvable as the correct answer varied randomly across features. Measures included the number of trials attempted and the outcome of each problem. Results and Discussion: Results revealed that college students rarely ceased learning in the overlearning or unsolvable problems even though there was no possibility for further progress. Learning cessation increased only by manipulating time demands for completion or reducing the opportunity for reinforcement. These results suggest that human learners show laudable, but inefficient and unproductive, attempts to master problems they should cease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».