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.
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.
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.
Apprentissage par problèmesDans l'apprentissage par problèmes (APP), ou apprentissage par résolution de problèmes, les apprenants, regroupés par équipes, travaillent ensemble à résoudre un problème généralement proposé par l'enseignant, problème pour lequel ils n'ont reçu aucune formation particulière, de façon à faire des apprentissages de contenu et de savoir-faire, à découvrir des notions nouvelles de façon active (il s’instruit lui-même) en y étant poussé par les nécessités du problème soumis.
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.
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.
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.
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 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.
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.
Master's degreeA master's degree (from Latin magister) is a postgraduate academic degree awarded by universities or colleges upon completion of a course of study demonstrating mastery or a high-order overview of a specific field of study or area of professional practice. A master's degree normally requires previous study at the bachelor's level, either as a separate degree or as part of an integrated course.
Master of EducationThe Master of Education (MEd or M.Ed. or Ed.M.; Latin Magister Educationis or Educationis Magister) is a master's degree awarded by universities in many countries. This degree in education often includes the following majors: curriculum and instruction, counseling, school psychology, and administration. It is often conferred for educators advancing in their field. Similar degrees (providing qualifications for similar careers) include the Master of Arts in Education (MAEd or M.A.Ed. or M.A.E.
Master of ScienceLe Master of Science (MSc) ou la Maîtrise ès sciences (M.Sc.) au Canada francophone est un grade universitaire des études scientifiques existant dans les pays de tradition universitaire anglo-saxonne. Un diplôme en France porte le même nom. Toutefois, il s'inscrit dans un format totalement différent et ne doit pas être confondu avec cet homologue anglo-saxon. Ce grade universitaire est obtenu en un à deux ans après l’obtention d’un premier grade. Le Master of Science a été introduit pour la première fois à l'université du Michigan en 1858.
Service-learningService-learning is an educational approach that combines learning objectives with community service in order to provide a pragmatic, progressive learning experience while meeting societal needs. Service-learning involves students (k-12, higher ed) in service projects to apply classroom learning for local agencies that exist to effect positive change in the community. The National Youth Leadership Council defines service learning as "a philosophy, pedagogy, and model for community development that is used as an instructional strategy to meet learning goals and/or content standards.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Master of LawsLe Master of Laws est un diplôme universitaire de deuxième cycle spécialisé dans un domaine particulier du droit dans de nombreux pays notamment les pays anglophones ou anglo-saxons et les pays européens. Une licence en droit (ou son équivalent international le bachelor) au minimum est nécessaire afin d'intégrer un LL.M. Le terme Master of Laws, souvent abrégé en LL.M. (voire LLM ou LL.M) ou Magister Juris (notamment dans le cas de l'université d'Oxford), provient de l'expression latine Legum Magister (« Master of laws »).
Master of EngineeringA Master of Engineering (abbreviated MEng, ME, M.E. or M.Eng.) is a professional master's degree in the field of engineering. In Australia, the Master of Engineering degree is a research degree requiring completion of a thesis. Like the Master of Philosophy (M.Phil.), it is considered a lesser degree than Doctor of Philosophy (Ph.D.). It is not to be confused with Master of Engineering Science, Master of Engineering Studies or Master of Professional Engineering which are coursework master's degrees.
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.
