Explore la conception de scénarios d'intégration pour l'apprentissage inversé et mélangé avec du matériel numérique, mettant l'accent sur l'apprentissage actif et les environnements structurés.
Dépasse les limites de la capacité de traitement, les avantages des répétitions espacées et l'importance de la métacognition pour améliorer l'apprentissage.
Se penche sur l'utilisation de la mémoire spatiale dans les agents RL pour les tâches de navigation labyrinthe, montrant des performances améliorées avec des repères visuels, mais des résultats incohérents dans le choix du chemin.
Explore comment les oscillations corticales lentes dans le cortex frontal coordonnent les réseaux cérébraux et impactent les processus de mémoire, en mettant l'accent sur le contrôle cognitif et le vieillissement en bonne santé.
