S'engager dans la modélisation de l'apprenant, en soulignant l'importance de comprendre les comportements des élèves pour améliorer les activités d'apprentissage.
Couvre l'intégration de l'apprentissage automatique avec la microscopie à sonde à balayage pour une automatisation et une efficacité améliorées dans les flux de travail scientifiques.
Explorer la durée d'exécution des requêtes pour les moteurs de base de données compilés par JIT en utilisant l'apprentissage actif et les résultats expérimentaux.
Explorer des scénarios et des stratégies d'enseignement flexibles pour améliorer la qualité de l'enseignement et l'apprentissage des élèves dans un environnement hybride.