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Dans cette étude, nous avons examiné l'efficacité de l'enseignement de trois stratégies(essai-erreur, manuel et combinaison) via un environnement d'apprentissage par ordinateur (CBLE) qui enseigne l'installation de maisons intelligentes (SHiB). Cent vingt-cinq participants ont été assignés au hasard à l'une des stratégies et testés avec le CBLE SHiB. Les résultats ont révélé que les participants à la condition de combinaison ont obtenu des résultats significativement meilleurs que ceux du groupe de manuels (contrôle) avec une taille d'effet moyenne(g = 0,70). Les participants plus âgés du groupe " essai-erreur" ont obtenu des résultats significativement meilleurs que ceux du groupe "contrôle" avec une taille d'effet importante(g = 0,89). Les participants plus jeunes dans la condition de combinaison ont obtenu des résultats significativement meilleurs que ceux de la condition de contrôle avec une taille d'effet moyenne(g = 0,70). Les résultats suggèrent que les stratégies d'enseignement ont eu des effets différentiels en fonction des groupes d'âge.
1er février 2023
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Lisez ce document de recherche, co-écrit par Russ Greiner, boursier et titulaire de la chaire d'IA de l'ICRA au Canada : Vers un système de santé apprenant basé sur l'intelligence artificielle pour la prédiction de la mortalité au niveau de la population à l'aide d'électrocardiogrammes
31 janvier 2023
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20 janvier 2023
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