План на курса

Въведение в Large Language Models (LLMs)

  • Преглед на LLMs
  • Еволюция на LLM в образователните технологии
  • Разбиране на архитектурата на LLM

Персонализация в образованието

  • Необходимостта от персонализирано обучение
  • Актуални подходи към персонализацията
  • Предизвикателства и възможности

LLM и адаптиране на съдържанието

  • LLM в създаването и курирането на съдържание
  • Адаптиране на съдържание към стилове и нива на учене
  • Многозадачност с LLM за адаптиране на съдържанието

LLM на практика

  • Казуси: Успешни кандидатури за LLM в образованието
  • Интерактивна сесия: LLMs at work

Проектиране на адаптивни платформи за обучение

  • Принципи на проектиране на адаптивна платформа за обучение
  • Включване на LLMs в архитектурата на платформата
  • Съображения за потребителско изживяване и интерфейс

Внедряване и тестване

  • Разработване на прототип на адаптивна платформа за обучение
  • Тестване и итерация
  • Събиране и анализиране на потребителски отзиви

Оценяване на ефективността на LLM

  • Метрики за измерване на въздействието на LLM върху ученето
  • Методи за изследване на образователната технология
  • Анализ на казус и дискусия

Етични съображения и бъдещи насоки

  • Етични последици от LLM в образованието
  • Осигуряване на приобщаване и справедливост
  • Прогнози за бъдещето на LLM в персонализираното обучение

Проект и оценка

  • Проектиране и представяне на предложение за платформа за адаптивно обучение, базирана на LLM
  • Партньорски прегледи и групови дискусии
  • Крайна оценка и обратна връзка

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основните концепции за машинно обучение
  • Опит с програмиране в Python е препоръчителен, но не е задължителен
  • Познаването на образователната технология е от полза

Публика

  • Педагози
  • EdTech разработчици
  • Изследователи в областта на образователните технологии
 14 Hours

Брой участници



Цена за участник

Свързани Kурсове

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 Hours

LangChain Fundamentals

14 Hours

Introduction to Google Gemini AI

14 Hours

Google Gemini AI for Content Creation

14 Hours

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 Hours

Google Gemini AI for Data Analysis

21 Hours

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 Hours

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 Hours

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 Hours

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 Hours

LLMs for Automated Customer Support

14 Hours

LLMs for Business Intelligence

14 Hours

LLMs for Content Generation

14 Hours

LLMs for Code Generation and Documentation

14 Hours

Advanced LLMs for NLP Tasks

21 Hours

Свързани Kатегории

1