Supplementary material from "Collaborative learning of new information in older age: a systematic review"
Notice bibliographique
Résumé
Ageing is accompanied by a multitude of changes in cognitive abilities, which in turn affect learning. Learning collaboratively may benefit older adults by negating some of these age-related changes. However, studies on collaborative learning in older age differ in their methodology and findings. This systematic review provides an overview of the current research on collaborative learning in older age, exploring what factors influence collaborative learning in this age group. The titles and abstracts of imported 6629 works were screened, as well as four works added manually, which resulted in 29 studies. These studies were conducted across five countries (Canada, United States, United Kingdom, Switzerland and Belgium) between 1993 and 2023. Most studies were quantitative with a non-randomized (n = 16) design. Of the 29 studies, almost all studied collaboration in pairs (n = 28). The results suggest that the benefits of collaborating in older age may depend on the type of learning material, that familiarity between partners does not affect learning, and that age differences appear to decrease or disappear when older adults are provided with adequate time or trials. In addition, this systematic review identifies several gaps in the literature that future research should investigate further.This study was preregistered prior to its commencement on 21 January 2022. The accepted Stage 1 manuscript, unchanged from the point of in-principle acceptance, may be viewed at https://osf.io/tj4w7/. The data and materials of this study can be found at https://osf.io/8xvqf/.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,617 | 0,037 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».