S'engage dans l'utilisation de 'Piazza' pour améliorer les résultats d'apprentissage par une rétroaction asynchrone dans des scénarios d'enseignement hybrides.
Couvre les objets fibreux, le levage des cornes, et l'adjonction entre quasi-catégories et complexes kan, ainsi que la généralisation des catégories et complexes kan.
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.
Insiste sur les compétences clés pour une remise en question efficace de l'enseignement et sur les stratégies visant à engager les élèves dans l'apprentissage actif.
Explore la quantification de l'incertitude et la détection d'erreurs d'étiquetage dans l'apprentissage profond pour la segmentation sémantique, en mettant l'accent sur les défis et les méthodes de détection d'erreurs.
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.
Plongez dans les bases de l'apprentissage par renforcement, en discutant des états, des actions, des récompenses, des politiques et des applications de réseaux neuronaux.
Plonge dans le constructivisme, l'apprentissage basé sur l'enquête et les conflits cognitifs, soulignant l'importance des simulations et du soutien externe.