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 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории