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5.7 : Écoute et prise de notes - Mathématiques


5.7 : Écoute et prise de notes - Mathématiques

Prendre des notes

Prendre des notes (parfois écrit comme prendre des notes ou alors prendre des notes) est la pratique consistant à enregistrer des informations provenant de différentes sources et plateformes. En prenant des notes, l'écrivain enregistre l'essence de l'information, libérant son esprit d'avoir à tout se rappeler. [1] Les notes sont généralement tirées d'une source transitoire, telle qu'une discussion orale lors d'une réunion ou une conférence (les notes d'une réunion sont généralement appelées procès-verbaux), auquel cas les notes peuvent être le seul enregistrement de l'événement.


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Prendre des notes en anglais – PARTIE 5 sur 7 : Sténographie

Dans le dernier post, je vous ai présenté 4 systèmes de prise de notes. Il est maintenant temps d'aborder une technique que vous pouvez utiliser pour écrire des informations plus rapidement, qui est une forme simple de raccourci utilisant des abréviations et des symboles.

Lorsque vous essayez d'écrire rapidement, il n'y a souvent tout simplement pas assez de temps pour écrire le mot en entier, surtout si le mot est long. Regardez le mot « reconstruction ». Cela prend beaucoup de temps à écrire, vous devriez donc le raccourcir. Maintenant, le moyen le plus court d'écrire ce mot est probablement simplement d'écrire « R ». Mais si vous regardez vos notes plus tard, saurez-vous ce que signifie « R » ? Probablement pas, donc ce n'est pas une bonne idée.

Cependant, si vous savez avant que l'instructeur ne commence à parler que le sujet du cours sera entièrement consacré à la « reconstruction », vous pouvez probablement deviner que la « reconstruction » sera répétée plusieurs fois par l'enseignant. Si tel est le cas, alors je vous suggère d'écrire « R = reconstruction » en haut de votre page, puis d'utiliser « R » dans vos notes. Ensuite, vous saurez ce que cela représente lorsque vous reviendrez sur vos notes, et vous pourrez prendre des notes beaucoup plus rapidement. Cependant, si « reconstruction » n'est pas souvent utilisé dans le cours, il est probablement préférable d'utiliser une abréviation comme « rec. » que vous pourrez peut-être comprendre en contexte.

Certains mots sont si courants dans la langue anglaise que des abréviations bien connues ont été créées. C'est une bonne idée d'apprendre et d'utiliser certains d'entre eux :

N'oubliez pas que la façon dont vous utilisez les majuscules et la ponctuation n'est pas si importante, tant que vous pouvez comprendre. L'utilisation de symboles est une autre façon d'écrire plus efficacement. Ceux-ci sont également couramment utilisés lors de la prise de notes. Certains d'entre eux tirent leur sens des mathématiques :

Selon le sujet que vous étudiez, il existe également des abréviations qui pourraient vous être utiles car le vocabulaire utilisé dans ce domaine d'étude est répété fréquemment. Ci-dessous, vous pouvez également trouver quelques abréviations courantes qui pourraient être utilisées dans l'histoire européenne, par exemple :

Maintenant, vous pouvez également envisager d'utiliser des abréviations ou des symboles dans votre propre langue ou dans une autre langue, si vous la connaissez. Par exemple, les caractères japonais et chinois prennent souvent beaucoup moins de temps à écrire qu'ils ne le feraient en anglais pour exprimer certaines significations. Je ne suis pas un locuteur natif japonais, mais j'utilise parfois des caractères japonais parce qu'ils sont très pratiques. Par exemple, j'utilise souvent 人 pour les gens, 中 pour dedans, まで pour jusqu'à, 大 pour grand et 小 pour petit, et j'utilise aussi des kanji pour les jours de la semaine : 月火水木金土日. Les caractères kanji ou chinois sont clairement beaucoup plus rapides dans certains cas, si vous les connaissez.

Mais de manière générale, faut-il prendre des notes dans sa langue maternelle ? Eh bien, si vous débutez dans la prise de notes, il vous sera probablement très difficile d'écrire uniquement en anglais, il est donc normal d'écrire un peu dans votre propre langue au début. Cependant, si vous vous souciez de vos compétences en anglais, faites un effort pour écrire de plus en plus en anglais.

Si le contenu que vous écoutez est plus important que le fait qu'il soit en anglais, alors vous pourriez penser que vous n'avez pas à vous inquiéter autant et que vous pouvez écrire dans votre langue, n'est-ce pas ? Mais en réalité, ce n'est pas nécessairement vrai. Vous devez être prudent, car lorsque vous écoutez en anglais et écrivez dans une autre langue, votre cerveau est très stressé car il doit traduire. C'est quelque chose à considérer.

Maintenant, il y a beaucoup plus d'abréviations que vous pouvez utiliser (voir les liens à la fin de cet article). Vous n'avez pas besoin de vous en souvenir de tous. Choisissez simplement ce qui fonctionne pour vous, et progressivement, vous pourrez en utiliser de plus en plus. Et bien sûr, c'est bien si vous créez vos propres abréviations et symboles. Vos notes sont pour vous, après tout ! Vous pouvez même dessiner des images :

Ne devenez pas fou, cependant. Si vous ne vous souvenez pas de la signification de votre abréviation ou symbole d'origine, vous serez alors très confus et frustré lorsque vous retournerez étudier vos notes ! Il est probablement préférable de s'en tenir aux abréviations et symboles courants au début.

N'oubliez pas de ne pas abuser des abréviations et des symboles au début. Lorsque vous les apprenez pour la première fois, vous ne pourrez peut-être pas vous en souvenir et les écrire assez rapidement pour qu'ils soient utiles. Il pourrait être plus rapide d'écrire le mot en entier !

OK, j'ai passé en revue quelques abréviations et symboles courants que vous pouvez utiliser pour vous aider à écrire plus rapidement. Je vous ai également conseillé d'en utiliser progressivement de plus en plus. Dans le prochain article de cette série, nous allons examiner et prévisualiser vos notes de cours. Ceci est particulièrement important si vous voulez vraiment solidifier (ou rendre permanentes) les informations et votre compréhension de celles-ci dans votre cerveau. Bien sûr, cela vous préparera également à bien réussir les examens.


En train d'étudier

L'une des raisons les plus directes pour lesquelles les compétences de prise de notes sont importantes est que des notes efficaces constituent généralement l'une de vos meilleures aides à l'étude pour les tests. Des notes organisées et détaillées vous permettent de revoir les points clés discutés en classe. Bien que la lecture de textes soit importante, les notes prises pendant le cours et pendant la lecture présentent généralement une vue plus concise des concepts clés. Marquer des notes de cours spécifiques comme « importants » ou « à apparaître sur le test » vous aide à comprendre où concentrer l’énergie d’étude.


Ressources en vedette

    : Cette fiche de travail, qui s'adresse aux étudiants, explique la nature en trois parties de ce projet et de cet article.
  • Steinbeck John. uvres non fictionnelles américaines et américaines et sélectionnées. Susan Shillinglaw et Jackson J. Benson, éd. New York : Penguin Books, 2012 : Dans cet essai de 1966, Steinbeck présente une image des Américains comme paradoxale et se demande si le rêve américain est même possible. Une version éditée de cet essai peut être trouvée sur http:// Politicalsystems.homestead.com/ParadoxAndDream.html
  • Sidel, Ruth. Seule : grandir dans l'ombre du rêve américain. New York : Viking, 1990 : Sidel explore l'impact du rêve américain sur les jeunes femmes dans les années 1980 et 1990.

Corrélats cognitifs de la note de cours prenant la vitesse d'écriture et l'attention.

La prise de notes est une activité complexe impliquant le traitement, l'enregistrement, la condensation et l'intégration d'informations provenant d'une ou de plusieurs sources, et elle est essentielle dans les milieux éducatifs et professionnels. Dans l'enseignement supérieur, par exemple, la majorité des étudiants s'engagent dans une certaine forme de prise de notes pendant les cours. Bien que les notes des étudiants aient généralement tendance à être incomplètes, elles représentent systématiquement une meilleure performance aux examens (Armbruster, 2009 DiVesta & Gray, 1972 Kiewra & Benton, 1988 Kiewra, Benton, & Lewis, 1987 McIntyre, 1992 Peverly, Garner, & Vekaria, 2014 Peverly et al., 2007 Peverly et al., 2012 Haynes, McCarley et amp Williams, 2015). De toute évidence, les notes prises en classe fournissent une mémoire externe stable facilement disponible pour une utilisation ultérieure, par exemple lors de la révision et de l'étude pour les tests (Boch & Piolat, 2005). De plus, la prise de notes soutient l'encodage, l'élaboration et la réflexion sur le contenu du cours : même s'ils ne sont pas autorisés à réviser leurs notes avant un test, les étudiants qui prennent des notes obtiennent de meilleurs résultats que ceux qui ne le font pas (Armbruster, 2009 DiVesta & Gray, 1972 Kiewra et al ., 1991). Dans l'ensemble, dans certains contextes, par exemple les cours magistraux, la prise de notes peut constituer la seule composante d'apprentissage actif d'un processus d'enseignement autrement unidirectionnel et passif (Armbruster, 2009).

La prise de notes engage le système cognitif à plusieurs niveaux. Loin d'être une simple transcription par cœur sous dictée, la prise de notes nécessite l'exécution parallèle de plusieurs tâches : prêter attention à ce que dit le conférencier, en extraire l'essentiel, reformuler le contenu sous une forme plus concise, l'intégrer aux connaissances préalablement acquises, rédiger et surveiller simultanément les informations entrantes (Piolat, Olive, & Kellogg, 2005). En effet, les procédures à double et triple tâches, obligeant les participants à prendre des notes tout en s'occupant simultanément d'une ou deux tâches supplémentaires, ont montré que l'effort cognitif consacré à la prise de notes est plus élevé que l'effort cognitif impliqué dans la simple lecture, l'écoute ou la mémorisation d'informations ( Piolat et al., 2005).

Compte tenu de la complexité et de la consommation élevée de ressources cognitives impliquées dans la prise de notes, on pourrait supposer que l'inefficacité dans un ou plusieurs des processus composants énumérés ci-dessus entraînerait des difficultés, telles que ne pas être en mesure de suivre le rythme de la conférence, manquer des idées importantes ou des transitions de sujet, ou ne pas enregistrer avec précision ce qui a été dit. Comprendre dans quelle mesure les différences individuelles dans ces processus composants sont liées à la qualité des notes enregistrées pourrait informer le développement d'aides pédagogiques ciblées ou de programmes de formation pour soutenir la prise de notes réussie dans la population étudiante générale et pour les étudiants ayant des difficultés d'apprentissage spécifiques (Maydosz & Raver, 2010 Boyle & Forchelli, 2014).

Des recherches récentes sur les prédicteurs cognitifs de la performance de prise de notes ont mis l'accent sur les rôles de la vitesse d'écriture (Peverly et al., 2007 Peverly et al., 2012 Peverly et al., 2014), de la mémoire de travail (Cohn, Cohn, & Bradley, 1995 Hadwin, Kirby, & Woodhouse, 1999 Kiewra et al., 1987 Kiewra & Benton, 1988 Peverly et al. 2007) et, dans une certaine mesure, la régulation de l'attention dans la prise de notes (Peverly et al., 2014). Cependant, les différences individuelles de cognition liées à une prise de notes habile font toujours l'objet d'un débat. Ces contributions à la recherche sont passées en revue ci-dessous, en mettant l'accent sur les domaines nécessitant encore des recherches plus approfondies et sur leur lien avec les objectifs de la présente étude.

La vitesse d'écriture est fortement corrélée à la qualité de la production écrite chez les enfants et les adultes. Des études sur des élèves du primaire et du secondaire indiquent que les écrivains plus rapides ont tendance à produire des essais plus créatifs et mieux structurés (Graham et al., 1997 Jones & Christensen, 1999, Étude 1). De plus, l'amélioration de l'automaticité orthographique grâce à la formation est parallèle à l'amélioration du contenu écrit (Jones & Christensen, 1999, Étude 2 voir Peverly, 2006, pour une revue). De même, la vitesse d'écriture prédit la qualité de la dissertation chez les étudiants avec et sans dyslexie (Connelly et al., 2006).

Sans surprise, la vitesse d'écriture est fondamentale pour une prise de notes réussie. En effet, des études récentes ont démontré une relation positive entre la qualité des notes de cours et la vitesse d'écriture mesurée par le nombre de lettres consécutives de l'alphabet que les participants ont pu écrire en 30 secondes (r = 0,34 r = 0,23 r = 0,33 respectivement pour Peverly et al. ., 2007 Peverly et al., 2012 Peverly et al., 2014). Cependant, la contribution de la vitesse graphomotrice non linguistique au processus de prise de notes n'est toujours pas claire. En effet, les tâches de vitesse d'écriture ne permettent pas de dissocier la capacité graphomotrice pure des processus de nature plus verbale (par exemple, rapidité d'accès aux formes des lettres et conversion lettre-graphème). Dans une tentative de révéler le rôle des processus composant l'écriture manuscrite dans la prise de notes, Peverly et al. (2007 2014) ont inclus dans leur protocole une tâche de copie de symboles non linguistiques et une tâche de tapotement du doigt pour mesurer la vitesse de la motricité fine, en plus des tâches d'écriture de l'alphabet et de génération de mots couramment utilisées. Bien que les mesures de vitesse d'écriture manuscrite les plus typiques prédisent la qualité des notes, les tâches de performance de copie de symboles et de tapotement du doigt n'ont pas prédit la qualité des notes (Peverly et al., 2007 2014), peut-être en raison d'un effet plafond dû à la facilité relative de ces tâches pour le collège. participants étudiants. La modification de l'administration des tâches de la vitesse d'écriture manuscrite non linguistique pour la rendre plus difficile pour les écrivains adultes fournirait des données plus précises sur la relation entre la capacité graphomotrice « pure » et la prise de notes.

Mémoire de travail et attention

Intuitivement, les capacités à garder l'information à l'esprit, à rester vigilant et à se concentrer sur l'environnement semblent fondamentales pour une prise de notes de haute qualité. En effet, pour acquérir une compréhension approfondie des composantes cognitives de la prise de notes, les chercheurs se sont intéressés au rôle de la mémoire de travail, et plus récemment, à l'attention. La mémoire de travail est définie comme un système neurocognitif consacré à la mémorisation temporaire des informations pendant le traitement de ces informations (Baddeley, 2012 Baddeley & Hitch, 1974). Le fonctionnement de la mémoire de travail est devenu un prédicteur des performances scolaires dans différents domaines, tels que la compréhension du langage (Daneman & Merikle, 1996 McVay & Kane, 2011), les capacités mathématiques (Raghubar, Barnes, & Hecht, 2010) et l'écriture de texte (voir Olive 2012, pour une revue). Il a été émis l'hypothèse que la mémoire de travail joue un rôle dans la prise de notes de cours, car ce système est vraisemblablement responsable de la gestion du flux d'informations auquel un preneur de notes est exposé pendant un cours, et de garder ces informations actives lorsqu'elles sont filtrées, comprises , et enregistré (Bui & Myerson, 2014 Piolat et al., 2005). Pourtant, les tentatives d'enquêter sur la relation entre la mémoire de travail verbale et la quantité et la qualité des notes de cours ont produit des résultats incohérents. Bien que certaines études aient rapporté des corrélations positives significatives entre la qualité des notes de cours et les mesures de la mémoire de travail (Bui, Myerson, & Hale, 2013 Kiewra et al., 1987 Kiewra & Benton, 1988), d'autres n'ont pas reproduit une telle corrélation (Cohn, Cohn , & Bradley, 1995 Hadwin et al., 1999 Peverly et al., 2007 Peverly et al., 2012).

De même, l'exploration de la relation entre l'attention et la prise de notes n'a pas produit de résultats cohérents. Peverly et al. (2012) ont inclus une mesure du contrôle exécutif (la tâche de dénomination des couleurs Stroop Stroop, 1938) dans leur étude sur les prédicteurs de la performance de prise de notes, et n'ont trouvé aucune corrélation avec la qualité des notes. D'autre part, une étude ultérieure du même groupe (Peverly et al., 2014) et deux thèses non publiées (Gleason, 2012 Vekaria, 2011) ont démontré que la qualité des notes de cours était prédite par la performance sur une tâche d'attention soutenue exigeant des participants pour surveiller une liste de chiffres et de lettres afin de détecter un nombre cible à 2 chiffres (r = 0,33 dans Peverly et al., 2014 r = 0,26 dans Vekaria. 2011). Bien que les études actuelles sur le thème de la relation entre l'attention et la qualité des notes aient donné des résultats globalement encourageants, les incohérences examinées ci-dessus (Gleason, 2012 Peverly et al., 2012 Peverly et al., 2014 Vekaria, 2011), reflétant peut-être la nature de la les tâches d'attention étant utilisées, nécessitent des recherches supplémentaires.

La présente étude vise à clarifier et à élargir les résultats précédents sur les prédicteurs cognitifs de la capacité à prendre des notes chez les jeunes adultes. Pour combler les lacunes dans la littérature sur la vitesse d'écriture manuscrite décrite ci-dessus, nous avons utilisé des mesures de fluidité de la transcription similaires à celles précédemment utilisées dans la recherche sur la prise de notes, mais nous avons adapté les protocoles d'administration et de notation pour éviter les effets de plafond qui pourraient expliquer le manque de résultats significatifs dans études antérieures (par exemple, Peverly et al., 2007). Plus précisément, nous avons administré la tâche d'écriture de l'alphabet (adapté de Berninger et al., 1997) en demandant aux participants d'alterner entre les lignes de lettres majuscules et minuscules et en étendant l'intervalle à 60 secondes pour permettre une variation accrue des performances des participants. Nous avons également inclus une tâche de copie de symboles (adapté de Wechsler, 1997) et nous avons mesuré le temps d'exécution pour capturer les différences interindividuelles. Enfin, nous avons inclus une tâche de copie de phrases (adaptée de Wallen, Bonney, & Lennox, 1996) en tant que tâche d'écriture manuscrite plus complexe et écologiquement valable, qui engageait l'écriture par cœur tout en minimisant l'effort inhérent à la génération de mots utilisée par Peverly et ses collègues (2007 ).

Le deuxième objectif était de clarifier le rôle du fonctionnement de l'attention dans la prise de notes. Selon un modèle neurocognitif populaire (Posner et al., 2012), l'attention est mieux conceptualisée comme un ensemble de sous-composantes neurocognitives interdépendantes : l'alerte, l'orientation et le contrôle exécutif, qui sont chargés de maintenir le système cognitif prêt à traiter les informations entrantes, à se désengager et à rediriger l'attention au besoin et exclure les distractions et les informations contradictoires. L'alerte, l'orientation et le contrôle exécutif peuvent jouer des rôles différents dans la prise de notes : en assurant la vigilance et la réceptivité à ce qui est dit par le conférencier, en soutenant le traitement soutenu des informations pertinentes, en basculant entre l'écriture et l'écoute, et en permettant aux preneurs de notes d'inhiber distractions, pensées intrusives ou associations sémantiques non pertinentes pour la tâche de prise de notes en cours.

Ainsi, pour permettre une évaluation plus intégrée et fondée sur la théorie des fonctions d'attention, nous avons utilisé l'Attention Network Test (ANT Fan et al., 2002), une tâche de temps de réaction informatisée administrée individuellement, développée à dessein pour fournir une mesure globale de vitesse de traitement et estimations d'alerte, d'orientation et de contrôle exécutif au sein d'une même tâche. De plus, afin de capturer les différences individuelles dans le style de fonctionnement attentionnel qui pourraient ne pas être ciblées par des tâches de laboratoire objectives, nous avons inclus trois mesures d'auto-évaluation de la pleine conscience, des échecs cognitifs perçus et de la distraction (voir la section Méthode, pour plus de détails). Il a été démontré que les mesures d'auto-évaluation du fonctionnement attentionnel prédisent les résultats de différentes tâches académiques et professionnelles (Davidson et al., 2012 Levy et al., 2012). Cependant, leur relation avec la prise de notes, qui semble intuitivement fortement affectée par la distraction, n'a pas été étudiée jusqu'à présent.

Les participants étaient 64 étudiants de premier cycle dans deux collèges d'arts libéraux de la région métropolitaine de New York. L'âge moyen était de 21,7 (SD = 4,3). 73,4% étaient des femmes, la majorité (87,5 %) étaient droitières. La race/l'ethnicité de l'échantillon était diverse : Blanc (46,9 %), Noir/Afro-américain (23,4 %), Hispanique (23,4 %), Asiatique (1,6 %) et Autre (4,7 %).

Environ la moitié des participants (53,1%) étaient inscrits dans des majeures en psychologie ou en sciences du comportement 15,6% en sciences sociales ou en sciences juridiques, 15,6% en majeures en sciences de la santé et les 12,5% restants en affaires, en sciences humaines ou en majeures non déclarées. Dans l'ensemble, les étudiants de l'échantillon avaient en moyenne 5,81 semestres d'études collégiales (SD = 3,0) avec une moyenne pondérée cumulative déclarée de 3,05 (SD = 0,48).

Les participants n'ont signalé aucun trouble d'apprentissage, troubles psychiatriques ou neurologiques ou déficiences sensorielles auto-identifiés. Ils ont reçu un choix de 30 $ ou un crédit supplémentaire pour leur participation.

Le protocole comprenait des extraits de conférences audio-visuelles, trois tâches de vitesse d'écriture, un test d'attention informatisé et trois questionnaires d'auto-évaluation. Vous trouverez ci-dessous une description détaillée des tâches et de leurs critères de notation.

Conférences. Deux cours d'introduction simulés de niveau collégial en zoologie ("Récifs coralliens" 8 min 15 sec) et en géologie ("Modèles d'irrigation" 4 min 34 sec) ont été sélectionnés à partir de matériel de pratique pour le Test d'anglais comme langue étrangère (TOEFL Educational Testing Service, 2009). Chaque conférence enregistrée était racontée par un professeur fictif et comprenait jusqu'à trois diapositives pour fournir une illustration supplémentaire d'une partie du contenu sous forme graphique. Plus précisément, la conférence de zoologie comprenait quatre diagrammes, chacun illustrant l'un des trois types de récifs coralliens discutés. Le cours de géologie contenait quatre diagrammes, chacun illustrant l'un des quatre types de réseaux de drainage décrits. Les diagrammes étaient de simples dessins au trait et n'affichaient pas de texte. De plus, chaque conférence comprenait une question d'un étudiant d'un public fictif, qui a demandé une clarification du contenu, qui a été suivie de la réponse du professeur. Les participants ont reçu un bloc-notes en papier ligné et un stylo, et ont reçu des instructions pour prendre des notes comme s'ils étaient dans une salle de classe réelle et devraient être testés sur le matériel plus tard.

La notation des notes a suivi la procédure décrite dans Peverly et al. (2007). Dans la phase de conception de l'étude, les unités d'idées principales pour chaque cours ont été identifiées (18 unités dans le cours de géologie et 20 unités dans le cours de zoologie). Ensuite, lors de la phase de notation, deux assistants de recherche ont évalué les notes des participants sur chaque unité d'idée sur une échelle de 0 (l'idée n'est pas mentionnée ou est mal enregistrée) à 3 (l'idée est expliquée clairement). Les notes allaient de 0 à 54 pour le cours de géologie et de 0 à 60 pour le cours de zoologie. Après avoir noté chaque protocole individuel, un score composite de qualité des notes a été calculé en faisant la moyenne des scores en pourcentage pour les deux notes de cours. L'accord inter-juges a été calculé en utilisant la corrélation bivariée de Pearson sur les scores des 25 premiers participants fournis par deux correcteurs indépendants. La fiabilité était élevée (r = 0,95), par conséquent, un seul marqueur a été utilisé pour le reste de l'étude.

Vitesse d'écriture. La vitesse d'écriture a été évaluée à l'aide de trois tâches basées sur des mesures existantes (Berninger et al., 1997 Wallen et al., 1996 Weschsler, 1997), dont l'administration a été adaptée pour augmenter le niveau de défi et éviter les effets de plafond. Dans la tâche Alphabet (adapté de Berninger et al., 1997), les participants devaient écrire les lettres de l'alphabet de A à Z, d'abord en majuscules puis en minuscules, et en répétant le processus autant de fois qu'ils le pouvaient dans 60 secondes. Le score de la tâche a été calculé comme le nombre total de lettres produites. La tâche de copie de phrases (basée sur le test de vitesse d'écriture manuscrite de Wallen et al., 1996) nécessitait de copier cinq fois une phrase donnée de 13 mots. La performance a été mesurée par le nombre de secondes qu'il a fallu pour terminer la tâche. Enfin, le Symbol Copying Task (adapté du WAIS-III Weschsler, 1997) a été utilisé pour obtenir une mesure de la fluidité de la transcription non linguistique. La tâche nécessitait de copier une chaîne de douze symboles à plusieurs reprises dix fois. La performance a été mesurée par le nombre de secondes qu'il a fallu pour terminer la tâche. Les instructions pour les trois tâches d'écriture manuscrite mettaient l'accent sur la lisibilité et les participants ont été informés que des points seraient marqués uniquement pour la production écrite lisible. Les protocoles pour toutes les tâches de vitesse d'écriture ont été évalués par deux correcteurs indépendants. Les écarts de notation mineurs ont été réglés par consensus.

Attention. Des mesures objectives de l'attention ont été obtenues à l'aide de l'Attention Network Test (ANT Fan et al., 2002 https://www.sacklerinstitute.org/cornell/assays_and_tools/). ANT est un test d'attention informatisé en accès libre, qui fournit une mesure globale de la vitesse de traitement et permet d'estimer les scores des participants sur trois sous-systèmes d'attention spécifiques : le réseau d'alerte, le réseau d'orientation et le réseau de contrôle exécutif. On a présenté aux participants une rangée de cinq flèches pointant latéralement et on leur a demandé de répondre à la direction de la flèche centrale (gauche ou droite) le plus rapidement possible, tout en ignorant les flèches latérales. L'apparition des stimuli à l'écran était précédée d'un signal informatif dans le temps (avertissant les participants qu'une rangée de flèches était sur le point d'être affichée, voir la figure 1A), un signal informatif dans l'espace (orientant les participants qu'une rangée de flèches était à peu près à présenter dans une zone spécifique de l'écran, voir la figure 1B) ou pas de repère (voir la figure 1C). Les flankers sont apparus sur l'écran pointant soit dans la même direction de la cible, soit dans la direction opposée (à savoir, conditions congruentes ou incongrues, voir la figure 1D).

Les temps de réaction moyens (RT) dans les conditions ont fourni une mesure globale de l'attention et de la vitesse de traitement. De plus, la soustraction des temps de réaction de différentes conditions de signalement et de stimulation a fourni une estimation de l'alerte, de l'orientation et du contrôle exécutif. L'alerte, la capacité de devenir alerte ou réceptif à un stimulus à venir, a été calculée en soustrayant les RT sur les essais précédés d'un signal temporel des RT sur les essais non signalés. L'orientation, indiquant la capacité de focaliser l'attention là où la cible est sur le point d'apparaître, a été calculée en soustrayant les RT sur les essais précédés d'un indice spatialement informatif des RT sur les essais dans lesquels un indice spatial n'était pas donné, mais seulement un indice temporel l'était. Le contrôle exécutif, indiquant à quel point les participants sont sensibles aux informations contradictoires et distrayantes, et à quelle vitesse ils peuvent résoudre un tel conflit cognitif, a été mesuré en soustrayant les RT sur les essais congruents des RT sur les essais incongrus. L'ANT comprenait un total de 24 essais pratiques et 288 essais expérimentaux (72 essais par condition de sélection, présentés dans un ordre randomisé) et prenait environ 30 minutes à administrer. Le temps de réaction médian et les taux de précision pour chaque type d'essai ont été obtenus pour chaque participant, puis les scores de soustraction ont été calculés pour chaque participant sur la base des définitions d'alerte, d'orientation et de contrôle exécutif données ci-dessus. La fiabilité test-retest pour les temps de réaction ANT se situe dans la plage modérée à élevée (r = 0,87 Fan et al., 2002).

De plus, les participants ont été invités à évaluer leur niveau de fonctionnement cognitif quotidien, de pleine conscience et de distraction à l'aide de trois instruments d'auto-évaluation validés. Le Cognitive Failures Questionnaire (CFQ Broadbent et al. 1982) comprenait 25 items tels que « N'entendez-vous pas les gens vous parler lorsque vous faites autre chose ? » Les participants ont été invités à répondre à chaque énoncé en utilisant une échelle de Likert à 5 points, allant de Très souvent (4) à Jamais (0). Des scores plus élevés indiquent une incidence plus élevée d'échecs cognitifs, avec un score maximum de 100 points. Le CFQ a une cohérence interne modérée à élevée (alpha = 0,89) et une stabilité test-retest (0,71 à 0,82) (Bridger, Johnsen, & Brasher, 2013 Broadbent et al., 1982).

L'échelle des activités dissociatives (SODAS Mayer & Farmer, 2003) comprenait 35 éléments visant à saisir la tendance des participants à éprouver des états dissociatifs et la distraction, tels que « Il y a des occasions où j'ai l'expérience de me regarder et de me sentir comme si je regardais un autre personne." Chaque élément pourrait être approuvé sur une échelle de Likert à 5 points allant de Très fréquemment (4) à Jamais (0), avec un score d'échelle maximum de 140 points. Dans l'étude de validation originale, le SODAS s'est avéré avoir une cohérence interne élevée ([alpha] = .95) et une fiabilité test-retest modérée (r = .77 sur un intervalle moyen de 38 jours Mayer & Farmer, 2003).

Enfin, le questionnaire Five Facets of Mindfulness (FFMQ Baer et al., 2006) comprenait 39 items, par exemple, « Je fais attention aux sensations, comme le vent dans mes cheveux ou le soleil sur mon visage. Les participants ont évalué chaque élément sur une échelle de Likert à 5 points, allant de très souvent / toujours vrai (5) à jamais / très rarement vrai (1), résultant en cinq scores distincts, chacun reflétant un aspect différent de la pleine conscience : observer, décrire, agir avec conscience, sans jugement et sans réactivité. Une cohérence interne élevée a été signalée pour cet instrument ([alpha] = 0,85 de Bruin et al., 2012).

Le protocole de collecte de données était composé de deux blocs d'une durée de 45 minutes chacun. Les participants ont été évalués un par un, dans une pièce calme. Après avoir signé le formulaire de consentement et rempli le questionnaire démographique, ils ont rempli les trois mesures d'auto-évaluation. Ensuite, les participants ont regardé les conférences vidéo sur un ordinateur portable avec des écouteurs et ont pris des notes simultanément. Après une courte pause, le deuxième bloc d'activités comprenait le test du réseau d'attention (ANT) et les trois tâches d'écriture manuscrite décrites ci-dessus. Les participants ont ensuite été débriefés et indemnisés. L'ordre de présentation des deux blocs et des tâches au sein de chaque bloc a été contrebalancé entre les participants, résultant en 12 rotations différentes.

Le tableau 1 présente des statistiques descriptives pour toutes les mesures recueillies dans l'étude. Dans l'ensemble, les notes moyennes en pourcentage de la qualité des notes étaient faibles (M = 40,4 %, SD = 12,4) et variaient largement de 8 % à 70 %. Le tableau 2 montre les intercorrélations entre toutes les mesures.

La qualité des notes n'était pas significativement corrélée avec les semestres d'études collégiales terminés [r = 0,16 p = 0,2] et la corrélation entre la moyenne cumulative et la qualité des notes était marginalement significative [r = 0,27 p = 0,08]. Ces premières analyses ont confirmé que la prise de notes n'est pas simplement comprise en termes d'expérience collégiale et de réussite globale et qu'une recherche plus fine de ses prédicteurs cognitifs de base est nécessaire.

Compte tenu du nombre de scores pour chaque groupe de prédicteurs pertinents pour les questions de recherche (vitesse d'écriture, attention objective et subjective), une stratégie d'analyse des données en deux étapes a été adoptée. Nous avons d'abord examiné la relation entre la qualité des notes et chaque groupe de mesures, puis nous avons évalué les contributions des prédicteurs les plus forts dans l'analyse de régression finale.

Les trois mesures de la vitesse d'écriture manuscrite étaient significativement corrélées à la qualité des notes ainsi qu'entre elles (voir le tableau 2), indiquant que des notes de meilleure qualité étaient associées à un plus grand nombre de lettres produites dans la tâche Alphabet et à un temps de copie plus rapide des phrases et des symboles. Pour évaluer les contributions des différentes mesures de la vitesse d'écriture, une analyse de régression multiple utilisant la méthode enter a été menée, avec la qualité des notes comme variable de résultat et les trois mesures de vitesse d'écriture comme prédicteurs. Le modèle a donné des résultats significatifs [R = .51, [R.sup.2] = .26, [R.sup.2.sub.Adjusted] = .22, F (3,63) = 7,04, p = .0001 ]. Comme le montre le tableau 3, la copie de phrases est apparue comme un prédicteur significatif de la qualité des notes.

Table 2 shows the intercorrelations among notes quality and the five performance indices extracted from the Attention Network Test (ANT): mean reaction time, accuracy, and the alerting, orienting and executive subscores. The ANT mean reaction time was significantly correlated to notes quality [r = -.26, p < .05], indicating that better notes were associated with faster times in responding to the arrow orientation, regardless of cuing condition or flanker orientation.

A multiple regression analysis (enter method) using the ANT indices to predict notes quality was marginally significant [R = .39, [R.sup.2] = .15, [R.sup.2.sub.Adjusted] = .08, F (5,63) = 2.07, p = .08]. ANT mean reaction time emerged as a significant predictor of note quality. Table 4 shows a summary of the regression parameters.

The bottom portion of Table 2 shows the intercorrelations among notes quality and the subjective measures of attention, namely the Five Facets of Mindfulness Questionnaire (FFMQ), the Cognitive Failures Questionnaire (CFQ) and the Scale of Dissociative Activities (SODAS). Notes quality significantly correlated with the Observe subscore of the FFMQ [r = .27 p < .05]. Also, a marginally significant negative correlation was found between notes quality and the Cognitive Failures Questionnaire [r = -.22 p = .08]. Overall, these results suggested that better quality notes were associated with a higher sense of being present and observant, and with less frequent self-reported cognitive failures.

A multiple regression analysis (enter method) on this cluster of predictors resulted not significant [F (7,63) = 1.03, p = .42] (see summary of regression parameters in Table 5).

Lastly, a multiple regression analysis was conducted on notes quality scores using the predictors emerged from the first regression analyses: Sentence Copying and ANT mean reaction time. The regression model was significant [R = .51, [R.sup.2] = .27, [R.sup.2.sub.Adjusted] = .23, F (2,61) = 10.5, p < .0001]. Sentence Copying emerged as the only significant predictor is this analysis (see summary of regression parameters in Table 6) thus, providing the evidence for the primary role of handwriting speed in predicting the quality of notes.

This study aimed at identifying the predictors of note taking quality by examining the relationship between note taking performance and handwriting speed, objective and subjective measures of attention. Some of our results replicated previously established findings, while others extended previous findings by reporting on attentional measures never used before in the context of note taking research. Below we discuss our results and their implication for education.

Handwriting speed has been found to be strongly related to the quantity and quality of written output in both children's and adults' essays and summaries of reading material (Connelly et al., 2006 Graham et al. 1997 Jones & Christensen, 1999, Study 1). This factor has also been found to predict the quality of lecture notes in college students (Peverly et al., 2007 Peverly et al., 2012 Peverly et al., 2014) and to differentiate note-taking performance of male and female students (Reddington, Peverly, & Bock, 2015). In line with previous findings, our results confirmed handwriting speed to be the strongest predictor of the quality of notes.

Understandably, when handwriting is fast, effortless and automated, more resources are available for use by other processes necessary for note taking, such as sustained attention, gist extraction, and integration of lecture content with previously existing knowledge. Conversely, slow and effortful writing reduces the chances of fully attending to explanations and topic transitions, thus resulting in fragmented and/or inaccurate notes (for a similar argument on essay writing from a developmental perspective, see Kellogg, 2008). The design of the present study included measures of handwriting speed, all of which required fine motor skills but differently engaged the language system: the alphabet task and the sentence copying task required dexterity and access to linguistic codes (phoneme-to-grapheme conversion) whereas the symbol copying task selectively measured fine motor skills with no connection to language. Although all three measures significantly correlated with notes quality, only sentence copying time remained a significant predictor in the regression analysis. Similarly, Peverly and colleagues (2007 2014) did not report a correlation between notes quality and fine graphomotor skills measured with two relatively easy tasks. Here we further confirmed their results with a symbol copying task modified to be more challenging in order to minimize ceiling effects. It is worth pointing out that in the present as well as in the previous studies (for example, Peverly et al. 2007 2014), handwriting speed measures were highly intercorrelated and thus, multicollinearity might have interfered with teasing apart the contributions of each component of handwriting speed to notes quality.

Interestingly, the scientific evidence on the importance of handwriting in learning and note taking is coming at a time of decreased use of writing by hand in educational contexts and in everyday life. In the United States, cursive training is being phased out, and the availability of computers, laptops and handheld devices in classrooms, at home and on-the-go, makes typing a preferred modality for recording written information. Nevertheless, evidence shows that handwriting has advantageous effects on cognition. For example, cognitive neuroscience research has demonstrated that the process of writing by hand rather than typing promotes the acquisition of visual recognition of letters in children (Longcamp et al., 2005) and in adults that are acquiring a novel alphabet system (Longcamp et al., 2008). Neuroimaging evidence indicates that such advantage of writing over typing is due to distinctive neural signatures produced in the motor cortex when each character is produced compared to the more "generic" motor command associated with pressing the character's key on the keyboard (Longcamp et al., 2008). Moreover, Mueller and Oppenheimer (2014) have recently shown that notes taken by hand tend to be more complete and have a more conceptually organized structure possibly because longhand allows note takers to easily and quickly update previously written day information, going back to what was previously noted down to add details, examples or clarifications. Instead, typed notes tend to be more verbatim and follow the linearity of the lecture, making note taking in this medium less active and engaging (Mueller & Oppenheimer, 2014). Nevertheless, Bui, Myerson, and Hale (2013) found that students recorded more lecture idea units when taking their notes by typing compared to writing by hand. Future research will need to address how the advantages and disadvantages of taking notes using handwriting and typing will shift over time, as new generations of learners will become exposed to typing increasingly earlier in their literacy training and as new digital devices become available, that allow typing, stylus handwriting and touch-screen technology to be integrated seamlessly. Despite not comparing typing and handwriting note-taking specifically, our study adds to the existing body of evidence on the advantageous effects of handwriting on information processing and provides additional support for the continued use of handwriting in education.

Attention allows the cognitive system to focus on task-relevant information through alertness, orienting to the relevant aspects of the stimuli, and inhibiting distractions and interferences. Given the multitasking nature of note taking, we hypothesized that some aspects of attention would be related to the quality of notes taken during lecture. Indeed, participants who recorded notes of higher quality tended to have faster reaction times on the Attention Network Test (Fan et al., 2002). The predictive role of ANT reaction times on notes quality is in line with results reported by Peverly et al. (2014), who demonstrated that participants' scores at a sustained attention task predicted notes quality. In our study no significant correlations emerged between notes quality and the accuracy, alerting, orienting, and executive control scores of the ANT. Similarly, two previous studies (Peverly et al., 2012 Peverly et al., 2014) reported no significant correlations between notes quality and either group-administered or individually-administered measures of executive control, despite the importance of executive control in regulating attention in tasks relevant to academic performance (Diamond, 2013).

Several explanations for the lack of an effect of specific attention measures are possible. First, the size of our sample, as the size of the sample used by Peverly et al. (2014), might have limited the statistical power of the analyses employed. In addition, the nature of the attention tasks used, which required processing simple visual, non-linguistic stimuli, might have been too simple to account for the complexity involved in the process of note taking. Overall, the present results suggest that general attentional processing speed is more important for note taking than specific attentional functions measured using computerized tasks.

In addition to the reaction-time based ANT, our study employed subjective, self-report measures of mindfulness, absentmindedness and cognitive failures intended to capture more complex aspects of attention related to feeling present, observant and consciously aware of one's actions in the environment. Better notes were produced by the participants who reported feeling more observant and mindful in their everyday lives, as reflected by a significant correlation between the Observe scores on the Five Facet of Mindfulness Questionnaire (FFMQ Baer et al., 2006) and notes quality. However, in a regression analysis no subjective attention measure significantly predicted note-taking quality, possibly due to the high number of predictors and small sample size.

Limitations, implications and future directions

Simulating complex academic tasks in a controlled laboratory setting poses clear limitations thus, our results should be interpreted with caution. Indeed, the simulated lecture employed in the present research, as is the case with previous note taking studies, was not a part of a formally graded academic assignment and, therefore, did not expose participants to the motivating pressure that they might naturally experience in the class. Also, the relatively short duration of the audiovisual lectures used, the individual delivery via headphones, and the lack of an opportunity for interaction with classmates or lecturer separates the lecture simulation from the real classroom experience. Finally, the lack of a retention test due to time-limits constraints in our design, does not allow us to relate note-taking quality to performance at a later test, although this has been extensively documented in the literature (Armbruster, 2009 DiVesta & Gray, 1972 Haynes, McCarley, & Williams, 2015 Kiewra & Benton, 1988 Kiewra, Benton, & Lewis, 1987 McIntyre, 1992 Peverly, Garner, & Vekaria, 2014 Peverly et al., 2007 Peverly et al., 2012). Nevertheless, the present study strengthened and extended the knowledge base on the importance of handwriting speed for successful note taking.

We hope that our findings will provide an evidence base for the development of pedagogical interventions that might result in students' improved notes. Students should be informed of the advantageous functions of note taking in the learning process and should be encouraged to self-assess their strengths and weaknesses with regard to the core skills that support note taking. Instructors should keep in mind the importance of handwriting speed, processing speed (that is, attention reaction times) and mindfulness in note taking. Partial or "skeletal" outlines rather than complete verbatim lecture handouts should be provided to encourage students to take notes and scaffold the note taking process while leaving them responsible for the recording of their own notes (DeZure, Kaplan, & Deerman, 2001). Indeed, some evidence indicates that partial outlines and handwriting are associated with deeper processing and higher retention of lecture information (Konrad, Joseph, & Eveleigh, 2009 Marsh & Sink, 2010 Russell et al., 1983). Other evidence-based strategies for instructors to support the component processes of note taking include monitoring the speed of lecture delivery, adapting lecture speed according to the novelty and complexity of the material, and pausing to allow students to catch up (DeZure et al., 2001). Providing specific feedback on how to discern relevant from irrelevant words in a lecture (Williams et al., 2016) as well as encouraging comparison with peer students' notes and assigning notes restructuring at the end of the lecture (Cohen et al., 2013) may also be helpful in compensating for the limitations of slow handwriting and fluctuating attention. Finally, when note-taking difficulties require remedial intervention, a targeted training to improve writing fluency might be indicated together with explicit instruction on the use of symbols and abbreviations to reduce the load on the graphomotor component of the note-taking process (Boyle & Rivera, 2012). In situations where handwriting is entirely replaced by typing (for example in computer-aided instruction) or for those students who prefer typing due to the lack of penmanship training, typing speed should be assessed and, if necessary, typing instructions should be provided. Regardless of the level of proficiency with technology, students should be advised that certain note taking tasks would be more fruitful if carried out on paper.

Future applied research should address the potential effects of cognitive training of attention and mindfulness practices on the component processes of note taking and whether these techniques may result in increased performance. Computerized training protocols targeting specific cognitive functions, for example, working memory, are being piloted in remedial interventions and performance augmentation in reading and math (Chein & Morrison, 2010 Loosli et al., 2012 Witt, 2011). Moreover, pilot studies introducing contemplative practices in mainstream education have documented improved attention and academic performance (Eberth & Sedlmeier 2012). It could be hypothesized that elevating attention processing speed and fostering presence through training would result in improved engagement in the lecture experience, better notes and successful learning. However, this approach is speculative, and generalizability of cognitive training to academic tasks is a matter of debate and does not warrant an endorsement as a best practice at this time (Noack, Lovden, & Schmiedek, 2014).

We hope that our findings together with those from related studies will contribute to initiating educational reforms and mitigating the temptation to supplant traditional methods of instruction with more recent, technological-driven ones whose appeal might not translate into better skill acquisition and educational outcomes. Ideally, the fast pace of technological advancement will soon produce devices that easily allow the integration of typing and handwriting on touchscreens of high sensitivity, therefore making handwriting a feasible, and hopefully preferred, alternative to typing when using electronic devices, and reviving the declining art of note taking.

Alberto Manzi, Steven Martinez

Borough of Manhattan Community College, CUNY.

Author info: Correspondence should be sent to: Alberto Manzi, Ph.D., School of Social and Behavioral Sciences, Mercy College, 555 Broadway, Dobbs Ferry, NY 10522 or [email protected]

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Authors' notes: The authors would like to thank Mr. David Goldstein, Mr. David Ryan, & Ms. Kaitlyn Friedlander for their assistance in recruitment of participants and data collection. Funding for this project was provided by a Mercy College Faculty Development Grant and by grant P20MD002717 from the National Institute on Minority Health and Health Disparities (NIMHD) to the Mercy College Research Infrastructure in Minority Institutions--Career Opportunities in Research (RIMI-COR) Program.

Caption: FIGURE 1. Attention Network Test (ANT)

Please note: Illustration(s) are not available due to copyright restrictions.


2. IELTS Listening Actual Test

The book includes a collection of real exams from 2008 – 2013, ebooks are only available until 2013, and you can go to bookstores to buy the latest updates in recent years.

Who should practice this series?
This is a test preparation exam, for all subjects. However, ITN encourages you band 5.0 and above – that is, have certain listening skills. If you do not reach this level, you should start listening before starting to work to get the best effect.

How to make the best use of the series?
– If you have time, do it again at least 2 times.
– Don’t just watch the key. Note the transcript to know why I am wrong, learn more vocab and even the expression of native speakers.

LINK DOWNLOAD BOOKS: https://bit.ly/2BCVpk3


Voir la vidéo: Ø#4 Un travail optimal en classe de mathématiques (Décembre 2021).