Couvre l'essentiel de la régression linéaire, en se concentrant sur l'utilisation de multiples variables explicatives quantitatives pour prédire un résultat quantitatif.
Explore la mémoire, l'apprentissage, la charge cognitive et les stratégies de résolution de problèmes pour améliorer l'apprentissage et la performance cognitive.
Explore l'éducation numérique, les plateformes en ligne, les simulations, le soutien au travail d'équipe et les technologies émergentes dans l'apprentissage.
Introduit le test t pour l'évaluation des effets catégoriques sur les résultats quantitatifs, couvrant les tests d'hypothèses, les hypothèses et les tests alternatifs.
Présente la plate-forme d'apprentissage en ligne de l'EPFL et enseigne aux étudiants comment créer des leçons ouvertes en utilisant Graasp et Firefox Drawing.
Explore l'apprentissage de la maîtrise, le comportement et la conception pédagogique, en mettant l'accent sur l'instruction personnalisée et l'efficacité des systèmes de tutorat intelligents.
Explore les défis expérimentaux de conception en sciences sociales, en mettant l'accent sur la formulation d'hypothèses, le contrôle variable et l'atténuation des biais.
Déplacez-vous dans les conflits cognitifs comme un mécanisme d'apprentissage clé dans le constructivisme, en mettant l'accent sur la conception et la réflexion prudentes des ensembles de données.
