Styles d'apprentissageLes styles d’apprentissage constituent une gamme de théories concurrentes et contestées qui, à partir d’un concept commun selon lequel les apprenants diffèreraient dans la façon d’acquérir leur connaissances, vise à tenir compte desdites différences d’acquisition supposées chez les apprenants. Bien que ces diverses théories divergent dans leurs vues sur la façon dont lesdits styles doivent être définis et classés, ces théories suggèrent que tous les apprenants pourraient être étiquetés en fonction d’un « style » d’apprentissage particulier comme « visuel », « auditif », « kinesthésique », « tactile », etc.
Apprentissage moteur. Les approches basées sur les théories de l’apprentissage moteur tiennent habituellement compte de quatre variables principales: les étapes d’apprentissage, le type de tâche à réaliser, la pratique et le feedback. Le processus d’apprentissage moteur comprend trois stades. Le premier est le stade cognitif, c’est-à-dire que l’individu connaît chaque séquence de la tâche à réaliser, mais il ne sait pas exactement comment l’exécuter. Ensuite, il y a le stade associatif, qui correspond au raffinement des habiletés motrices et à la diminution d’erreurs.
ApprentissageL’apprentissage est un ensemble de mécanismes menant à l'acquisition de savoir-faire, de savoirs ou de connaissances. L'acteur de l'apprentissage est appelé apprenant. On peut opposer l'apprentissage à l'enseignement dont le but est de dispenser des connaissances et savoirs, l'acteur de l'enseignement étant l'enseignant.
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.
Motor skillA motor skill is a function that involves specific movements of the body's muscles to perform a certain task. These tasks could include walking, running, or riding a bike. In order to perform this skill, the body's nervous system, muscles, and brain have to all work together. The goal of motor skill is to optimize the ability to perform the skill at the rate of success, precision, and to reduce the energy consumption required for performance. Performance is an act of executing a motor skill or task.
Bras manipulateurvignette|Bras manipulateur d'un robot industriel Kuka en 2003. Un bras manipulateur est le bras d'un robot généralement programmable, avec des fonctions similaires à un bras humain. Les liens de ce manipulateur sont reliés par des axes permettant, soit de mouvement de rotation (comme dans un robot articulé) et/ou de translation (linéaire) de déplacement. Dans le cas d'une imitation complète d'un bras humain, un bras manipulateur a donc de rotation et de translation sur son élément terminal.
Robotiquethumb|upright=1.5|Nao, un robot humanoïde. thumb|upright=1.5|Des robots industriels au travail dans une usine. La robotique est l'ensemble des techniques permettant la conception et la réalisation de machines automatiques ou de robots. L'ATILF donne la définition suivante du robot : « il effectue, grâce à un système de commande automatique à base de microprocesseur, une tâche précise pour laquelle il a été conçu dans le domaine industriel, scientifique, militaire ou domestique ».
Fine motor skillFine motor skill (or dexterity) is the coordination of small muscles in movement with the eyes, hands and fingers. The complex levels of manual dexterity that humans exhibit can be related to the nervous system. Fine motor skills aid in the growth of intelligence and develop continuously throughout the stages of human development. Motor skills are movements and actions of the bone structures. Typically, they are categorised into two groups: gross motor skills and fine motor skills.
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.
Developmental roboticsDevelopmental robotics (DevRob), sometimes called epigenetic robotics, is a scientific field which aims at studying the developmental mechanisms, architectures and constraints that allow lifelong and open-ended learning of new skills and new knowledge in embodied machines. As in human children, learning is expected to be cumulative and of progressively increasing complexity, and to result from self-exploration of the world in combination with social interaction.
Model aircraftA model aircraft is a small unmanned aircraft. Many are replicas of real aircraft. Model aircraft are divided into two basic groups: flying and non-flying. Non-flying models are also termed static, display, or shelf models. Aircraft manufacturers and researchers make wind tunnel models for testing aerodynamic properties, for basic research, or for the development of new designs. Sometimes only part of the aircraft is modelled.
Semiparametric modelIn statistics, a semiparametric model is a statistical model that has parametric and nonparametric components. A statistical model is a parameterized family of distributions: indexed by a parameter . A parametric model is a model in which the indexing parameter is a vector in -dimensional Euclidean space, for some nonnegative integer . Thus, is finite-dimensional, and . With a nonparametric model, the set of possible values of the parameter is a subset of some space , which is not necessarily finite-dimensional.
Statistical parameterIn statistics, as opposed to its general use in mathematics, a parameter is any measured quantity of a statistical population that summarises or describes an aspect of the population, such as a mean or a standard deviation. If a population exactly follows a known and defined distribution, for example the normal distribution, then a small set of parameters can be measured which completely describes the population, and can be considered to define a probability distribution for the purposes of extracting samples from this population.
ParameterA parameter (), generally, is any characteristic that can help in defining or classifying a particular system (meaning an event, project, object, situation, etc.). That is, a parameter is an element of a system that is useful, or critical, when identifying the system, or when evaluating its performance, status, condition, etc. Parameter has more specific meanings within various disciplines, including mathematics, computer programming, engineering, statistics, logic, linguistics, and electronic musical composition.
Robotique en essaimLa robotique en essaim est une branche de la robotique appliquant les méthodes d'intelligence distribuée aux systèmes à plusieurs robots. Il s'agit généralement d'utiliser des robots simples, voire simplistes, et peu coûteux, d'un intérêt individuel assez limité, mais qui ensemble (par exemple via des capacités d'autoassemblage ou d'auto-organisation) forment un système complexe et robuste. La robotique en essaim cherche à étudier la conception et le comportement des robots.
Paramètres SLes paramètres S (de l'anglais Scattering parameters), coefficients de diffraction ou de répartition sont utilisés en hyperfréquences, en électricité ou en électronique pour décrire le comportement électrique de réseaux électriques linéaires en fonction des signaux d'entrée. Ces paramètres font partie d'une famille de formalismes similaires, utilisés en électronique, en physique ou en optique : les paramètres Y, les paramètres Z, les paramètres H, les paramètres T ou les paramètres ABCD.
Impedance parametersImpedance parameters or Z-parameters (the elements of an impedance matrix or Z-matrix) are properties used in electrical engineering, electronic engineering, and communication systems engineering to describe the electrical behavior of linear electrical networks. They are also used to describe the small-signal (linearized) response of non-linear networks. They are members of a family of similar parameters used in electronic engineering, other examples being: S-parameters, Y-parameters, H-parameters, T-parameters or ABCD-parameters.
Admittance parametersAdmittance parameters or Y-parameters (the elements of an admittance matrix or Y-matrix) are properties used in many areas of electrical engineering, such as power, electronics, and telecommunications. These parameters are used to describe the electrical behavior of linear electrical networks. They are also used to describe the small-signal (linearized) response of non-linear networks. Y parameters are also known as short circuited admittance parameters.
Self-reconfiguring modular robotModular self-reconfiguring robotic systems or self-reconfigurable modular robots are autonomous kinematic machines with variable morphology. Beyond conventional actuation, sensing and control typically found in fixed-morphology robots, self-reconfiguring robots are also able to deliberately change their own shape by rearranging the connectivity of their parts, in order to adapt to new circumstances, perform new tasks, or recover from damage.
Teacher educationTeacher education or teacher training refers to programs, policies, procedures, and provision designed to equip (prospective) teachers with the knowledge, attitudes, behaviors, approaches, methodologies and skills they require to perform their tasks effectively in the classroom, school, and wider community. The professionals who engage in training the prospective teachers are called teacher educators (or, in some contexts, teacher trainers). There is a longstanding and ongoing debate about the most appropriate term to describe these activities.
