The Effect of Taking Different Types of Breaks During Online Lectures on Student Attention and Learning
Notice bibliographique
Résumé
Attention during lectures often declines due to high cognitive demands, challenging student learning. The increasing popularity of online education, especially since the COVID-19 pandemic, has added to the attention-sustaining difficulties students face during lectures. Online lecture breaks are a promising intervention to enhance attention and learning; however, there is limited research on how they should be designed. In the current study, I investigated the effects of break duration and frequency (Experiment 1) and break activity (Experiment 2) during an online lecture on student attention and learning. In both experiments, undergraduate students watched a 50-minute video-recorded online lecture and then completed an immediate comprehension quiz and a post-lecture survey that included questions about their lecture engagement and experiences. In Experiment 2, attention was measured through probes during the lecture, and a second comprehension quiz was administered one week later. Contrary to my predictions, findings from Experiment 1 revealed that taking three 2-minute open-ended lecture breaks led to significantly lower performance on the immediate quiz compared to taking one 6-minute open-ended lecture break or no breaks. Interestingly, participants in the combined break(s) conditions reported engaging in significantly more media multitasking behaviour and decreased levels of motivation during the lecture compared to the no breaks condition. Consistent with my predictions, Experiment 2 demonstrated that taking stretching breaks during an online lecture significantly improved immediate quiz performance compared to taking social media breaks or no breaks. These findings suggest that structuring online lectures with well-designed breaks can enhance learning outcomes, with stretching breaks showing particular promise. However, further research is needed to explore other factors that influence the quality and effectiveness of lecture breaks, as poorly designed breaks may inadvertently hinder learning.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 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 ».