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Enregistrement W4402905749 · doi:10.1167/jov.24.10.1317

Fast-tracking improvements of metacognitive assessments of visual working memory

2024· article· en· W4402905749 sur OpenAlexaff
Hana Yabuki, Caitlin J. I. Tozios, Susanne Ferber, Keisuke Fukuda

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIntelligent Tutoring Systems and Adaptive Learning
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetacognitionTracking (education)Cognitive psychologyPsychologyEye trackingComputer scienceArtificial intelligenceCognitionNeurosciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Not only is visual working memory (VWM) limited in capacity, some VWM representations may be maintained inaccurately even though we feel confident about them. Given that such confident errors can cause severe costs (e.g., traffic accidents), we tested a new approach to improve observers’ insights into the accuracy of their representations. Previously, we successfully reduced confident errors through a 1.5-hour-long VWM training during which participants received performance feedback based on the accuracy of metacognitive assessment of their VWM representations. Participants remembered a briefly presented array of six colored squares, then reported each item with their confidence in the accuracy of their report. Critically, they received 10, 5, or 0 points for an accurate VWM report coupled with high, low, or no confidence, respectively. Conversely, they lost 10, 5, or 0 points for inaccurate responses coupled with high, low, or no confidence. This training reduced the occurrence of confident errors (i.e., errors coupled with high confidence). Interestingly, training benefits emerged in the first several minutes of training. Thus, in the current study, we tested whether shorter training (10 mins) was sufficient to produce a training benefit that also generalizes across different stimulus types. Specifically, participants (n = 78) performed two VWM tasks (10 mins each) where they remembered an array of six colored squares or oriented bars and reported each item with their confidence (high, low, or no confidence). After measuring baseline performance, participants repeated the color or orientation VWM task with feedback. Participants then repeated the two VWM tasks without feedback to assess the training benefit and its stimulus generalizability. Here, despite a shorter training session, participants reduced confident errors during and after training relative to baseline. This benefit also generalized to the untrained stimulus. Taken together, our results demonstrate rapid and stimulus-general improvement of metacognitive assessment of VWM representations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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