Effects of Basic Versus Cloze Flashcard Formats on Learning Using Anki Software
Notice bibliographique
Résumé
Prior research has found that flashcards are an effective study technique because they employ practice testing and distributed practice (Dunlosky et al., 2013). However, little research has examined whether different flashcard formats impact memory recall. The present study compares Basic (front/back) and Cloze (fill-in-the-blank) flashcard types using the flashcard software Anki. The population of interest is university students. A nonrandom convenience sample of 10 participants from the University of Alberta studied 30 imaginary country-capital pairs using either format, reviewing at spaced intervals before a recall test. It was hypothesized that the Cloze format would enhance recall due to the dual encoding of sentence fluency. Results showed that the Cloze group recalled 77% of items on average, compared to 58% in the Basic group. A Mann-Whitney U test indicated a significant difference (p = .035), and Bayesian logistic regression confirmed moderate evidence for the Cloze format (BF₁₀ = 4.26), with a posterior difference of 17.3% (95% CrI [6.6%, 27.9%]). These results support the hypothesis that Cloze flashcards enhance memory by leveraging sentence fluency and dual encoding. Implications are relevant for anyone who wants to study effectively, particularly those who use flashcards. Further research with larger and more diverse samples is needed to confirm and generalize these findings.
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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 | 0,004 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».