Pédagogies activesLa pédagogie active a pour objectif de rendre l'élève acteur de ses apprentissages. Si la pédagogie active est traduite dans le monde scientifique par le terme d'Active learning, l'expression dans le monde francophone peut également désigner les méthodes actives portées par des pédagogues comme Célestin Freinet et Maria Montessori.
Apprentissage par cœurvignette|250px|Un tableau de Nikolaos Gysis de 1883, « apprendre par cœur ». L'apprentissage par cœur ou par cœur est une technique de mémorisation basée sur la répétition. L'idée est que plus l'individu répète une notion, plus il va rapidement être en mesure de rappeler celle-ci. Certaines des alternatives à l'apprentissage par cœur comprennent l'apprentissage par le sens, l'apprentissage associatif, et l'apprentissage actif.
Pédagogie de projetLa pédagogie de projet est une pratique de pédagogie active qui permet de générer des apprentissages à travers la réalisation d'une production concrète. Le projet peut être individuel (comme un exposé ou une maquette) ou collectif (l'organisation d'une fête, d'un voyage, d'un spectacle). Il est semblable à une En effet, lors de la démarche de projet, l’élève est placé en situation de résolution de problèmes, participant de fait au processus d’apprentissage.
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.
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.
Inquiry-based learningInquiry-based learning (also spelled as enquiry-based learning in British English) is a form of active learning that starts by posing questions, problems or scenarios. It contrasts with traditional education, which generally relies on the teacher presenting facts and their knowledge about the subject. Inquiry-based learning is often assisted by a facilitator rather than a lecturer. Inquirers will identify and research issues and questions to develop knowledge or solutions.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Learning spaceLearning space or learning setting refers to a physical setting for a learning environment, a place in which teaching and learning occur. The term is commonly used as a more definitive alternative to "classroom," but it may also refer to an indoor or outdoor location, either actual or virtual. Learning spaces are highly diverse in use, configuration, location, and educational institution. They support a variety of pedagogies, including quiet study, passive or active learning, kinesthetic or physical learning, vocational learning, experiential learning, and others.
Modèle de mélangeIn statistics, a mixture model is a probabilistic model for representing the presence of subpopulations within an overall population, without requiring that an observed data set should identify the sub-population to which an individual observation belongs. Formally a mixture model corresponds to the mixture distribution that represents the probability distribution of observations in the overall population.
Lifelong learningLifelong learning is the "ongoing, voluntary, and self-motivated" pursuit of knowledge for either personal or professional reasons. It is important for an individual's competitiveness and employability, but also enhances social inclusion, active citizenship, and personal development. In some contexts, the term "lifelong learning" evolved from the term "life-long learners", created by Leslie Watkins and used by Clint Taylor, professor at CSULA and Superintendent for the Temple City Unified School District, in the district's mission statement in 1993, the term recognizes that learning is not confined to childhood or the classroom but takes place throughout life and in a range of situations.
Empirisme logiqueL'empirisme logique (parfois nommé positivisme logique, néo-positivisme, ou empirisme rationnel) est une école philosophique principalement illustrée par le Cercle de Vienne, fondée par un groupe réunissant des scientifiques et philosophes viennois dans les années 1920. Le Cercle de Vienne était avant tout un lieu de discussion entre scientifiques (Niels Bohr et Einstein y sont occasionnellement intervenus) et philosophes qui ne partageaient pas les mêmes convictions.
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.
Variational Bayesian methodsVariational Bayesian methods are a family of techniques for approximating intractable integrals arising in Bayesian inference and machine learning. They are typically used in complex statistical models consisting of observed variables (usually termed "data") as well as unknown parameters and latent variables, with various sorts of relationships among the three types of random variables, as might be described by a graphical model. As typical in Bayesian inference, the parameters and latent variables are grouped together as "unobserved variables".
Uncertainty quantificationUncertainty quantification (UQ) is the science of quantitative characterization and estimation of uncertainties in both computational and real world applications. It tries to determine how likely certain outcomes are if some aspects of the system are not exactly known. An example would be to predict the acceleration of a human body in a head-on crash with another car: even if the speed was exactly known, small differences in the manufacturing of individual cars, how tightly every bolt has been tightened, etc.
Chaîne de Markovvignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).
Incertitude de mesurevignette|Mesurage avec une colonne de mesure. En métrologie, une incertitude de mesure liée à un mesurage (d'après le Bureau international des poids et mesures). Elle est considérée comme une dispersion et fait appel à des notions de statistique. Les causes de cette dispersion, liées à différents facteurs, influent sur le résultat de mesurage, donc sur l'incertitude et in fine sur la qualité de la mesure. Elle comprend de nombreuses composantes qui sont évaluées de deux façons différentes : certaines par une analyse statistique, d'autres par d'autres moyens.
