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Enregistrement W4414733249 · doi:10.3389/fspor.2025.1653334

The impact of video performance technology and peer-to-peer learning on table tennis skill acquisition in elementary students

2025· article· en· W4414733249 sur OpenAlexaff
Di Feng, Victor Rodrigues Amaral Cossich, Emad Abdelrasoul, Alexandre Monte Campelo, Larry Katz

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTable (database)Dreyfus model of skill acquisitionKnowledge acquisitionElectronic learningVideo recordingEducational technology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Peer-to-peer (P2P) learning promotes collaboration, critical thinking, and active student participation, with recognized benefits in classroom settings. However, its integration into physical education (PE), particularly in combination with video performance technology-tools for learners to record and evaluate motor skills through structured video feedback-remains underexplored. Multimedia tools like video feedback have shown promise in enhancing motor skill acquisition, but their effectiveness in PE environments is not yet fully understood. Thus, we aimed to evaluate the impact of combining video performance technology with P2P learning on the table tennis skills. Methods: A quasi-randomized control trial was conducted with 73 Grade 6 students from four PE classes. Participants were divided into four groups: Instruction Sheets Group, iPad Camera Group, Instructed Video Group (using the Move Improve® app), and a Traditional Learning Group. Over 2 weeks, all groups completed seven 45-minute table tennis sessions focusing on grip, stance, forehand, and backhand strokes. Pre- and post-assessments were conducted, and a mixed-design ANOVA was used to evaluate performance improvements across groups. Results: All groups demonstrated significant skill improvements. The Instructed Video Group and Traditional Learning Group showed the greatest skill improvements. The Move Improve® app, which provides structured video demonstrations and guided peer feedback, helped students effectively analyze and refine their movements. Conclusion: Integrating video technology with P2P learning can match the effectiveness of expert-led instruction and provides additional benefits such as improved engagement and self-assessment. These findings support the broader use of multimedia tools to enhance skill development in PE, especially where expert instruction is limited.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,257

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 savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,385 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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