Cognitive skillCognitive skills, also called cognitive functions, cognitive abilities or cognitive capacities, are brain-based skills which are needed in acquisition of knowledge, manipulation of information and reasoning. They have more to do with the mechanisms of how people learn, remember, solve problems and pay attention, rather than with actual knowledge. Cognitive skills or functions encompass the domains of perception, attention, memory, learning, decision making, and language abilities.
Sciences cognitivesthumb|283x283px|Les six disciplines scientifiques constituant les sciences cognitives et leurs liens interdisciplinaires, par l'un des pères fondateurs du domaine, G. A. Miller. Les traits pleins symbolisent les disciplines entre lesquelles existaient déjà des liens scientifiques à la naissance des sciences cognitives ; en pointillés, les disciplines entre lesquelles des interfaces se sont développées depuis lors.
CognitionLa cognition est l'ensemble des processus mentaux qui se rapportent à la fonction de connaissance La cognition est l'ensemble des processus mentaux qui se rapportent à la fonction de connaissance et mettent en jeu la mémoire, le langage, le raisonnement, l'apprentissage, l'intelligence, la résolution de problèmes, la prise de décision, la perception ou l'attention. Ces processus cognitifs ont été mis au jour par un petit groupe de psychologues de Harvard dans les années 1955-1960, notamment autour de Jerome Bruner et de George Miller dans ce qui a été désigné comme la « révolution cognitive ».
Psychologie cognitiveLa psychologie cognitive, ou psychologie de la connaissance, étudie les grandes fonctions psychologiques de l'être humain que sont la mémoire, le langage, l'intelligence, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception, l'attention et, , les émotions, inhérentes à la psychologie cognitive. La psychologie cognitive est l'étude de l'ensemble des états mentaux et l'ensemble des processus psychiques, en résumé : l'étude des activités mentales, qui fournissent à l'homme une représentation interne, une analyse de données externes, et ce, à des fins de prise de décisions et/ou d'actions.
Modèle cognitifUn modèle cognitif est une représentation simplifiée visant à modéliser des processus psychologiques ou intellectuels. Leur champ d'application est principalement la psychologie cognitive et l'intelligence artificielle à travers la notion d'agent. Les sciences cognitives se servent de manière récurrente de modèles cognitifs : devant la complexité des processus permettant d'expliquer les raisonnements et les comportements, il est en effet pratique de passer par des hypothèses simplificatrices sous forme de modèles.
Experiential learningExperiential learning (ExL) is the process of learning through experience, and is more narrowly defined as "learning through reflection on doing". Hands-on learning can be a form of experiential learning, but does not necessarily involve students reflecting on their product. Experiential learning is distinct from rote or didactic learning, in which the learner plays a comparatively passive role. It is related to, but not synonymous with, other forms of active learning such as action learning, adventure learning, free-choice learning, cooperative learning, service-learning, and situated learning.
Neurosciences cognitivesLes neurosciences cognitives sont le domaine de recherche dans lequel sont étudiés les mécanismes neurobiologiques qui sous-tendent la cognition (perception, motricité, langage, mémoire, raisonnement, émotions...). C'est une branche des sciences cognitives qui fait appel pour une large part aux neurosciences, à la neuropsychologie, à la psychologie cognitive, à l' ainsi qu'à la modélisation.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Pédagogie coopérativeLe terme de pédagogie coopérative recouvre des pratiques très diverses qui ont toutes en commun de promouvoir une part d’action commune entre élèves dans le cadre des apprentissages. La pédagogie coopérative s'inscrit dans l'ensemble des pédagogies collaboratives dont une des plus anciennes est l'enseignement mutuel. Parmi les modèles de pédagogie coopérative les plus fréquemment cités, on peut citer la pédagogie de Célestin Freinet, les expérimentations de Roger Cousinet, celles de Sylvain Connac ou de Jim Howden, qui diffèrent à la fois sur le plan technique, par leurs fondements théoriques et par leurs résultats.
Asymétrie cérébraleEn neurosciences cognitives, l'asymétrie cérébrale est l'inégale implication des deux hémisphères du cerveau dans les différentes fonctions mentales. Dans leur anatomie générale, les deux hémisphères sont très semblables mais il existe un certain nombre de caractéristiques plus fines qui les distinguent l'un de l'autre. Le lien entre ces différences structurelles et les différences fonctionnelles reste mal compris.
Syndrome du cerveau scindéLe syndrome du cerveau scindé ou divisé ou callosum (en anglais split-brain) est un syndrome résultant de la déconnexion des deux hémisphères. La raison est l'absence de corps calleux à la naissance (malformation congénitale) ou la conséquence de sa destruction accidentelle ou chirurgicale. Le corps calleux relie les deux hémisphères du cerveau. L'association de symptômes est produite par la perturbation ou l'interférence de la connexion entre les hémisphères du cerveau.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Teaching methodA teaching method is a set of principles and methods used by teachers to enable student learning. These strategies are determined partly on subject matter to be taught and partly by the nature of the learner. For a particular teaching method to be appropriate and efficient it has take into account the learner, the nature of the subject matter, and the type of learning it is supposed to bring about. The approaches for teaching can be broadly classified into teacher-centered and student-centered.
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Learning rateIn machine learning and statistics, the learning rate is a tuning parameter in an optimization algorithm that determines the step size at each iteration while moving toward a minimum of a loss function. Since it influences to what extent newly acquired information overrides old information, it metaphorically represents the speed at which a machine learning model "learns". In the adaptive control literature, the learning rate is commonly referred to as gain. In setting a learning rate, there is a trade-off between the rate of convergence and overshooting.
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
Cerveau humainLe 'cerveau humain' a la même structure générale que le cerveau des autres mammifères, mais il est celui dont la taille relative par rapport au reste du corps est devenue la plus grande au cours de l'évolution. Si la baleine bleue a le cerveau le plus lourd avec contre environ pour celui de l'homme, le coefficient d'encéphalisation humain est le plus élevé et est sept fois supérieur à celui de la moyenne des mammifères.
Functional specialization (brain)In neuroscience, functional specialization is a theory which suggests that different areas in the brain are specialized for different functions. History of neuroscience Phrenology, created by Franz Joseph Gall (1758–1828) and Johann Gaspar Spurzheim (1776–1832) and best known for the idea that one's personality could be determined by the variation of bumps on their skull, proposed that different regions in one's brain have different functions and may very well be associated with different behaviours.
Distorsion cognitiveUne distorsion cognitive est un schéma de pensée exagéré ou irrationnel impliqué dans l'apparition et la perpétuation d'états psychopathologiques, en particulier ceux qui sont plus influencés par des facteurs psychosociaux, tels que la dépression et l'anxiété. Le psychiatre Aaron T. Beck, en approfondissant les travaux d'Albert Ellis et sa thérapie rationnelle émotive, a posé les bases de l'étude de ces distorsions et son élève David D. Burns a poursuivi ses recherches sur le sujet.
