Can self-assessment and augmented feedback improve performance and learning retention in manual therapy: results from an experimental study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to investigate how feedback and self-assessment strategies affect performance and retention of manual skills in a group of chiropractic students. METHODS: Seventy-five students participated in two spinal manipulation (SM) learning sessions using a force-sensing table. They were recruited between May and November 2022 during HVLA technical courses. Students were randomly assigned into three different groups: participants in group 1 received visual feedback, those in group 2 received visual feedback after self-assessment, and participants in group 3 (C) received no feedback. During the first session, participants started with one block of 3 familiarization trials, followed by two blocks of 6 SM HVLA (high velocity low amplitude) posterior-to-anterior thoracic SM trials, with 3 trials performed with a target force of 450 N and 3 others at 800 N. They received feedback according to their group during the first block, but no feedback was provided during the second block. All participants were invited to participate in a second session for the retention test and to perform a new set SM without any form of feedback. RESULTS: Results showed that visual feedback and visual feedback in addition to self-assessment did not improve short-term SM performance, nor did it improve performance at the one-week retention test. The group that received visual feedback and submitted to self-assessment increased the difference between the target force and the peak force applied, which can be considered a decrease in performance. CONCLUSION: No learning effects between the three groups of students exposed to different feedback and self-assessment learning strategies were highlighted in the present study. However, future research on innovative motor learning strategies could explore the role of external focus of attention, self-motivation and autonomy in SM performance training.
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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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».