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.
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.
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.
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.
