Explore les approches et les défis modernes en matière d'acquisition de données pour l'apprentissage de contrôleurs optimaux au moyen de démonstrations et de méthodes axées sur les données.
Examine la charge cognitive, les limites d'attention et les résultats d'apprentissage en fonction de l'attention sélective et du nombre magique de Miller 7 + 2.
Couvre l'apprentissage observationnel, l'apprentissage implicite de modèle, l'apprentissage d'enquête, l'apprentissage procédural et les fonctions de mémoire de travail.
Discute de la possibilité de marché Navigator et de sa combinaison avec la méthodologie Lean Startup pour former un puissant processus de validation de stratégie.
Explore l'impact de la configuration spatiale sur l'enseignement des interactions dans les salles de classe, l'analyse de la disposition des sièges et des mouvements des enseignants.
Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.
Plonge dans le constructivisme, l'apprentissage basé sur l'enquête et les conflits cognitifs, soulignant l'importance des simulations et du soutien externe.
Compare la prise de notes à la main longue et à l'ordinateur portable pour l'apprentissage, en mettant l'accent sur les effets néfastes de la transcription textuelle sur la compréhension et la conservation.
Explore le potentiel de transformation de la recherche sur les bourses d'études en enseignement et en apprentissage, en mettant l'accent sur la pratique réfléchie et l'engagement collaboratif.
Explorez l'interaction homme-robot, l'engagement des étudiants et l'analyse de l'apprentissage à l'aide de données multimodales pour améliorer les processus éducatifs.
Partage des anecdotes percutantes d'expériences de robotique éducative, présentant le réengagement des élèves et la surprise des enseignants lors d'un festival de robotique.
