S'insère dans la connaissance sociale dans l'éducation, mettant l'accent sur les avantages de l'apprentissage collaboratif, les pièges et les tendances futures.
Se penche sur l'apprentissage fondé sur l'enquête au moyen de simulations, mettant l'accent sur la génération d'hypothèses, la conception d'expériences et l'interprétation des résultats.
Explore l'ANOVA, la modération et les méthodes d'analyse statistique dans l'éducation numérique, en soulignant leur importance dans la recherche éducative.
S'engager dans la modélisation de l'apprenant, en soulignant l'importance de comprendre les comportements des élèves pour améliorer les activités d'apprentissage.
Se penche sur la mesure des effets de l'apprentissage dans l'éducation numérique et l'analyse, couvrant les questions de recherche, les variables, la conception expérimentale et les solutions de biais.
Plonge dans le constructivisme, l'apprentissage basé sur l'enquête et les conflits cognitifs, soulignant l'importance des simulations et du soutien externe.
Souligne l'importance de détailler les processus de conception et de consolider l'apprentissage grâce à des activités engageantes et à une analyse critique des fonctionnalités.
Explorer la conception expérimentale pour mesurer les résultats d'apprentissage et discuter des biais, de l'équivalence de groupe et des conceptions à l'intérieur des sujets.
Couvre les bases de la conception et de l'analyse expérimentales, en mettant l'accent sur les techniques statistiques comme l'ANOVA, la régression, la médiation et la modération.
