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Cambiamento di paradigma (o scienza rivoluzionaria) è l'espressione coniata da Thomas Kuhn nella sua importante opera La struttura delle rivoluzioni scientifiche (1962) per descrivere un cambiamento nelle assunzioni basilari all'interno di una teoria scientifica dominante. Il concetto di scienza rivoluzionaria è messo in contrasto con la sua idea di scienza normale.

La sociologia è la scienza sociale che studia i fenomeni della società umana, indagando i loro effetti e le loro cause, in rapporto con l'individuo e il gruppo sociale; un'altra definizione, più restrittiva, definisce la sociologia come lo studio scientifico della società. Altre definizioni storiche includono quella di Auguste Comte che la definisce uno strumento di azione sociale, quella di Émile Durkheim, cioè la scienza dei fatti e dei rapporti sociali, infine quella di Max Weber, scienza che punta alla comprensione interpretativa dell'azione sociale (interpretativismo).

L’apprendimento automatico (nella letteratura di lingua anglosassone machine learning) è una branca dell'intelligenza artificiale che raccoglie metodi sviluppati negli ultimi decenni del XX secolo in varie comunità scientifiche, sotto diversi nomi quali: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati. Nell'ambito dell'informatica, l'apprendimento automatico è una variante alla programmazione tradizionale nella quale in una macchina si predispone l'abilità di apprendere qualcosa dai dati in maniera autonoma, senza istruzioni esplicite. Arthur Samuel, che coniò il termine nel 1959, in linea di principio identifica due approcci distinti. Il primo metodo, indicato come rete neurale, sviluppa macchine ad apprendimento automatico per impiego generale il cui comportamento è appreso da una rete di commutazione connessa casualmente, a seguito di una routine di apprendimento basata su ricompensa e punizione (apprendimento per rinforzo). Il secondo metodo, più specifico, consiste nel riprodurre l'equivalente di una rete altamente organizzata progettata per imparare solo attività specifiche. La seconda procedura, che necessita di supervisione e richiede la riprogrammazione per ogni nuova applicazione, è molto più efficiente dal punto di vista computazionale. L'apprendimento automatico è strettamente legato al riconoscimento di pattern e alla teoria computazionale dell'apprendimento ed esplora lo studio e la costruzione di algoritmi che possano apprendere da un insieme di dati e fare delle predizioni su questi, costruendo in modo induttivo un modello basato su dei campioni. L'apprendimento automatico viene impiegato in quei campi dell'informatica nei quali progettare e programmare algoritmi espliciti è impraticabile; tra le possibili applicazioni citiamo il filtraggio delle email per evitare spam, l'individuazione di intrusioni in una rete o di intrusi che cercano di violare dati, il riconoscimento ottico dei caratteri, i motori di ricerca e la visione artificiale. L'apprendimento automatico è collegato, e spesso si sovrappone, alla statistica computazionale, che si occupa dell'elaborazione di predizioni tramite l'uso di computer. L'apprendimento automatico è anche fortemente legato all'ottimizzazione matematica, che fornisce metodi, teorie e domini di applicazione a questo campo. Per usi commerciali, l'apprendimento automatico è conosciuto come analisi predittiva.

In informatica la programmazione funzionale è un paradigma di programmazione in cui il flusso di esecuzione del programma assume la forma di una serie di valutazioni di funzioni matematiche. Il punto di forza principale di questo paradigma è la mancanza di effetti collaterali (side-effect) delle funzioni, il che comporta una più facile verifica della correttezza e della mancanza di bug del programma e la possibilità di una maggiore ottimizzazione dello stesso. Un uso particolare del paradigma, per l'ottimizzazione dei programmi, è quello di trasformare gli stessi per utilizzarli nella programmazione parallela. La programmazione funzionale pone maggior accento sulla definizione di funzioni, rispetto ai paradigmi procedurali e imperativi, che invece prediligono la specifica di una sequenza di comandi da eseguire. In questi ultimi, i valori vengono calcolati cambiando lo stato del programma attraverso delle assegnazioni; un programma funzionale, invece, è immutabile: i valori non vengono trovati cambiando lo stato del programma, ma costruendo nuovi stati a partire dai precedenti.

La didattica (dal greco διδάσκω, cioè "insegnare"), indica la teoria e la pratica dell'insegnamento. Si può dividere in didattica generale, che riguarda i criteri e le caratteristiche generali della pratica educativa, e in didattica speciale che riguarda invece i singoli insegnamenti o le diverse caratteristiche (età, capacità specifiche, ambiente) dei soggetti dell'apprendimento.

La festa degli insegnanti è una festività laica celebrata in molti Stati del mondo tesa ad incentivare l'apprezzamento nei confronti degli insegnanti e può includere manifestazioni in onore dei loro contributi in una particolare comunità. La data in cui si celebra questa giornata è variabile; la giornata mondiale degli insegnanti, che ricorre in tutto il mondo, si celebra il 5 ottobre di ogni anno a partire dal 1994.

Una scuola è un'istituzione destinata all'educazione e all'istruzione di studenti e allievi sotto la guida di varie tipologie di figure professionali appartenenti al settore dei lavoratori della conoscenza. Il termine deriva dalla parola latina schola, Il termine greco significava inizialmente "tempo libero", per poi evolversi: da "tempo libero" è passato a descrivere il "luogo in cui veniva speso maggiormente il tempo libero", cioè il luogo in cui si tenevano discussioni filosofiche o scientifiche durante il tempo libero, per poi descrivere il "luogo di lettura", fino a descrivere il luogo d'istruzione per eccellenza.