課程簡介

SLM在教育技術中的應用簡介

  • 小型語言模型概述
  • 人工智慧在教育領域的演進
  • SLM 對個人化學習的好處

使用 SLM 設計學習體驗

  • 了解學習者的需求和偏好
  • 創建適應性學習途徑
  • 將 SLM 與教學設計原則整合

在教育環境中實施 SLM

  • 為課堂和在線學習設置 SLM
  • 使用 SLM 開發互動式內容
  • 保持學生參與度的最佳實踐

評估學習成果中的SLM

  • 人工智慧驅動學習的評估策略
  • 數據分析和學習分析
  • 持續改進和反饋迴圈

挑戰和倫理考量

  • 解決 AI 中的偏見
  • 確保數據隱私和安全
  • 促進公平獲取人工智慧資源

專案工作和案例研究

  • 使用 SLM 設計小型專案
  • 可持續土地管理的案例研究分析
  • 小組演示和同行反饋

摘要和後續步驟

最低要求

  • 對機器學習概念的基本瞭解
  • 具有教育技術或教學設計經驗
  • 對人工智慧驅動的教育解決方案感興趣

觀眾

  • 教育技術專家
  • 教學設計師
  • 教育領域的 AI 開發人員
 14 時間:

課程分類