Kurikulum tersembunyi
Kurikulum tersembunyi atau kurikulum terselubung, secara umum dapat dideskripsikan sebagai “hasil (sampingan) dari pendidikan dalam latar sekolah atau luar sekolah, khususnya hasil yang dipelajari tetapi tidak secara tersurat dicantumkan sebagai tujuan”. Beragam definisi lain telah dikembangkan berdasarkan pada perspektif yang luas dari mereka yang mempelajari peristiwa ini. Segala bentuk pendidikan, termasuk aktivitas rekreasional dan sosial tradisional, dapat mengajarkan bahan-bahan pelajaran yang sebetulnya tak sengaja karena bukan berhubungan dengan sekolah tetapi dengan pengalaman belajar. Tetapi umumnya, kurikulum tersembunyi mengacu pada berbagai jenis pengetahuan yang diperoleh dalam sekolah dasar dan menengah, biasanya dengan suatu konotasi negatif yang mengacu pada ketidaksamaan yang muncul sebagai akibat hal tersebut. Sikap ini berasal dari komitmen sistem sekolah yang mempromosikan demokrasi dan memastikan pengembangan kecerdasan yang sama. Sasaran tersebut dihalangi oleh pelajaran-pelajaran yang tak terukur ini.. Dalam konteks ini, kurikulum tersembunyi disebut sebagai memperkuat ketidaksamaan sosial dengan mendidik siswa dalam berbagai persoalan dan perilaku menurut kelas dan status sosial mereka. Sama halnya seperti adanya ketidaksamaan distribusi modal budaya di masyarakat, berupa distribusi yang berhubungan dalam pengetahuan di antara para siswa. Kurikulum tersembunyi juga dapat merujuk pada transmisi norma, nilai, dan kepercayaan yang disampaikan baik dalam isi pendidikan formal dan interaksi sosial di dalam sekolah-sekolah ini. Kurikulum tersembunyi sukar untuk didefinisikan secara eksplisit karena berbeda-beda antar siswa dan pengalamannya serta karena kurikulum itu selalu berubah-ubah seiring berkembangnya pengetahuan dan keyakinan masyarakat.
Pembelajaran dalam
Pembelajaran Dalam () atau sering dikenal dengan istilah Pembelajaran Struktural Mendalam () atau Pembelajaran Hierarki () adalah salah satu cabang dari ilmu Pembelajaran mesin () yang terdiri algoritme pemodelan abstraksi tingkat tinggi pada data menggunakan sekumpulan fungsi transformasi non-linear yang ditata berlapis-lapis dan mendalam. Teknik dan algoritme dalam Pembelaran dalam dapat digunakan baik untuk kebutuhan pembelajaran terarah ("supervised learning"), pembelajaran tak terarah ("unsupervised learning") dan semi-terarah ("semi-supervised learning") dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan citra, pengenalan suara, klasifikasi teks, dan sebagainya. Model pada Pembelaran Dalam pada dasarnya dibangun berdasarkan Jaringan saraf tiruan, yang risetnya sudah berlangsung sejak era 80an namun baru-baru ini kembali bangkit dengan adanya komputer yang semakin cepat apalagi ditambah dengan kemampuan Kartu grafis modern yang mampu melakukan kalkulasi berbasis matriks secara simultan.