Explore la charge cognitive, la métacognition, les environnements d'apprentissage et le raisonnement inductif, avec des exemples de questions d'examen et la ville de Godthåb.
Discute de l'influence des connaissances antérieures sur l'apprentissage, couvrant l'organisation, la pratique, la mémoire et des stratégies efficaces de compréhension et de rétention.
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.
Dépasse les limites de la capacité de traitement, les avantages des répétitions espacées et l'importance de la métacognition pour améliorer l'apprentissage.
Comparer l'utilisation de la mémoire et les performances entre les listes Python et Numpy Arrays, démontrant ainsi l'amélioration significative de la vitesse de Numpy.
