The Differential Effects of Handwritten and Typed Academic Notetaking: Finding the right advice for students to optimize durable learning
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
It is uncontroversial that lecture notetaking influences academic success (Dunkel & Davy, 1989). However, the influence of modality (i.e., handwriting vs. typing) on this association remains contentious (e.g., Bui et al., 2013; Gaudreau et al., 2014; Kutta, 2017; Manzi et al., 2017; Morehead et al., 2019a; Mueller & Oppenheimer, 2014). This research aimed to provide a comprehensive examination of the effects of notetaking modality and method (i.e., transcription vs. paraphrasing) on academic performance. The first set of experiments evaluated the recall performance for handwritten, typed, and drawn words, delving into the underlying cognitive processes. The second part of the research deployed a simulated-lecture experiment to analyze the impact of notetaking modality and method on information retention, considering relevant factors such as review, working memory, typing proficiency, and note quantity. Finally, an Academic Experience Survey study assessed nearly 600 students’ academic behaviours and notetaking strategies throughout the forced-shift to online learning during the COVID-19 pandemic. Overall, the findings did not show a reliable retention advantage for handwritten notes over typed ones concerning the encoding of information. Instead, the evidence pointed towards computers as potentially more effective tool for capturing reference materials for review, thereby highlighting the importance of the external storage benefit to notetaking. Interestingly, students reported a preference for paraphrasing via handwriting, possibly due to perceived retention benefits. However, a predominant inclination toward passive note review was observed, which could compromise the external storage advantage. Researchers, educators, and students should focus their efforts on developing efficient active note review habits that will optimize student learning and ultimately their success.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle