専門教育（せんもんきょういく）とは、特定の分野のために深く深化した教育を指す。日本における専門教育は、高等学校や専修学校高等課程（いわゆる高等専修学校）などの後期中等教育、および大学や高等専門学校（高専）などの高等教育から開始される。後期中等教育段階の各学校や専修学校専門課程（専門学校）における専門教育は、特定の職業人を養成するといった関係が深い。知識や学問を実用的な職能に役立てようとする教育であり、様々な分野がある。現在の専門学校を除く国際・経済系の各学校では職業にとどまらず、基礎教養を高めることにも重点を置いており、社会や人生で生きていく上での必要な教養を高めるというような理念がある。高等教育での専門教育は多岐にわたる。学者・研究者・技術者となるためのもの、そして法曹や官僚、経営者や評論家などとしての知的生産を行うための教育もここに含まれる。また、伝統的に分野ごとの専門性を重んじてきたため、教える者と学ぶ者の間に徒弟的な強い関係が築かれることもある。特に法曹や官僚では師弟関係が強く、政治塾等で強い関係が結ばれることも多い。日本では専門教育は専門学校を除いて一般教育と重ねて行われており、事実上複合された教育であるが便宜上、専門教育は専門教育として区別されている。
一般教育（いっぱんきょういく）とは普遍性を理念とする教育を指す。一般教育は、人文科学、社会科学、自然科学などの基礎科学を基本に総合科学、応用科学など、主題的なテーマを扱う。一般的には、大学（短期大学を含む。以下同じ）などの高等教育に関する概念として用いられている。一般教育は幅広く物事を身につけ、それを深く人生に生かそうとする教養の概念にも通じ、人間のための基礎的、基本的な教育である。なお、小学校などの初等教育、中学校・高等学校などの中等教育として行われるものについては普通教育と呼ぶが、それらは学習指導要領に基づく教育課程であり、本項でいう一般教育とは意味合いの異なるものである。
臨床検査の性能を測る場合、感度や特異度といった概念がよく使われる。これらの概念は任意の二項分類器の評価に利用可能である。ある人々が疾病に罹患しているかを検査すると仮定する。その集団の一部の人は罹患しており、彼らの検査結果は陽性であった。彼らは「真陽性」である。罹患しているのに検査結果が陰性だった人もいる。彼らは「偽陰性」である。また、罹患していない人で陰性だった人もいる。彼らは「真陰性」である。最後に、一部の健康な人の検査結果が陽性だった場合、それは「偽陽性」である。従って、真陽性、偽陰性、真陰性、偽陽性の率を合計すると 100% となる。感度とは、陽性と判定されるべき人数（個体数）のうち、実際に陽性と判定された人数の割合である。すなわち、（真陽性）/（真陽性 + 偽陰性） である。つまり、「患者を陽性と判定する確率」である。感度が高ければ、患者を見逃すケースが減る。あるいは、工場での品質管理で言えば、問題のある製品が市場に出回る確率が減る。特異度とは、陰性と判定されるべき人数（個体数）のうち、実際に陰性と判定された人数の割合である。すなわち、（真陰性）/（真陰性 + 偽陽性） である。感度と同様、これは「患者でない者を陰性と判定する確率」である。特異度が高ければ、健康な人を患者としてしまうケースが減る。あるいは、工場での品質管理で言えば、問題のない製品を捨てることが減って、損失が減ることになる。感度と特異度の関係や分類器の性能は、受信者操作特性曲線を使って視覚化、研究できる。理論上、感度と特異度は独立しており、共に100%を達成することも可能である（人間が青のボールと赤のボールを分類する場合がそれである）。実際、何らかのトレードオフがあって、両方を100%にできないことが多い。その原因は、陰性か陽性かを判定する属性が、赤と青のような明らかなものでないことが多いためである。一般に属性は0と1のような分かり易い値ではなく、ある範囲を陽性または陰性と判定することが多い。例えば、肥満度を調べるボディマス指数が典型的な例である。感度を高くしたい場合、しきい値を低く設定すれば、なるべく多くの人を肥満と判定する。つまり、真陽性の率が増え、偽陰性の率が減る。従って、感度は良くなる。ただし欠点として、偽陽性の率も高くなるため、正常な人が肥満と判定される確率が高くなり、結果として特異度が悪くなる。感度と特異度に加えて、二項分類試験の性能の尺度として陽性予測値と陰性予測値がある。こちらの方が直観的に分かりやすい。陽性予測値は「ある人の検査結果が陽性だったとき、実際に罹患している確率」である。計算式は（真陽性）/（真陽性 + 偽陽性）となる。つまり、陽性となった結果のうち、真陽性が占める割合である。陰性予測値も同様に計算できる。ただし、これらの違いを認識しておく必要がある。感度と特異度は、検査結果の陽性と陰性の割合には依存しないという意味で、個体群から独立している。実際、検査の感度を求めるのに必要なのは、実際には陽性と判定されるべきケースだけである。しかし、予測値の方は個体群に依存している。例として、99% の感度と 99% の特異度の臨床検査があるとする。健康な1000人と罹患している1000人の合計2000人に対してこの検査を行う。検査結果は真陽性と真陰性がそれぞれ990人で、偽陽性と偽陰性がそれぞれ10人となるはずである。この場合の陽性予測値と陰性予測値は 99% となり、非常にわかりやすい。しかし、2000人のうち罹患しているのが100人だった場合、真陽性が99人、偽陰性が1人、真陰性が1881人、偽陽性が19人となる。つまり、陽性と判定されるのは 99+19人で、このうち真陽性なのは 99人だけである。従って、陽性と言われた人が本当に罹患している確率は 84% でしかない。一方、陰性と言われた人は安心してよい。陰性といわれて実際には罹患している確率は（この場合）0.05% しかない。