Espaces Apprenants Cycle Innovation Pédagogique

Ce cours vise à familiariser les apprenants avec le langage de programmation Python, en mettant l'accent sur ses caractéristiques, sa syntaxe et ses applications.

Les appareillages orthopédiques sont un ensemble de moyens et de matériaux mis en oeuvre pour améliorer le quotidien de patients porteurs de différentes pathologies de l'appareil locomoteur. Leur port peut être à titre provisoire ou définitif. Ils sont prescrits et réalisées par une équipe médicale et paramédicale suivant un protocole stricte. Les chaussures thérapeutiques sur mesure dites aussi chaussures orthopédiques en font une partie intégrante.

A la fin de ce cours l'apprenant sera capable de :

1.  Définir les chaussures orthopédiques;

2.  Déterminer les particularités anatomiques des chaussures orthopédiques;

3.  Distinguer les classes et identifier les indications des chaussures orthopédiques;

4.  Décrire les étapes de la confection des chaussures orthopédiques.

Ce cours de développement web avec React est conçu pour les étudiants souhaitant acquérir des compétences avancées en création d'interfaces utilisateur interactives. Vous apprendrez à utiliser React, une bibliothèque JavaScript populaire pour la construction d'applications web modernes et dynamiques. Au cours de ce programme, vous explorerez les concepts fondamentaux de React tels que les composants, le routage, la gestion de l'état et les appels d'API. À la fin du cours, vous serez en mesure de créer des applications web réactives et performantes.

A l’issue de ce module, les étudiants seront capables de :

Graph theory provides powerful mathematical tools to model and analyze brain connectivity. In this approach, the brain is represented as a graph, where nodes correspond to brain regions and edges represent functional or structural connections between them. Key graph-based measures help uncover network properties, such as:

• Degree & Strength: Measure how connected a brain region is.

• Clustering Coefficient: Indicates how locally connected nodes are, reflecting modularity.

• Path Length & Efficiency: Evaluate how efficiently information travels across the brain network.

• Small-World Properties: Reveal a balance between segregation and integration in brain networks.

• Centrality Measures (e.g., Betweenness, Eigenvector): Identify hub regions crucial for communication.

Graph-based methods are widely used in neuroscience to study brain disorders, cognitive functions, and developmental changes, offering insights into both normal and pathological brain states.