Schița de curs

Introducere în Large Language Models (LLMs)

  • Prezentare generală a LLM-urilor
  • Evoluția LLM-urilor în domeniul tehnologiei educaționale
  • Înțelegerea arhitecturii LLM-urilor

Personalizarea în educație

  • Necesitatea unei învățări personalizate
  • Abordări actuale ale personalizării
  • Provocări și oportunități

LLM-urile și adaptarea conținutului

  • LLM-urile în crearea și curatoria conținutului
  • Adaptarea conținutului la stilurile și nivelurile de învățare
  • Multitasking cu LLM-uri pentru adaptarea conținutului

LLM-urile în practică

  • Studii de caz: Aplicații LLM de succes în educație
  • Sesiune interactivă: LLM-urile la locul de muncă

Proiectarea platformelor de învățare adaptive

  • Principii de proiectare a platformelor de învățare adaptivă
  • Încorporarea LLM-urilor în arhitectura platformei
  • Considerații privind experiența utilizatorului și interfața

Implementare și testare

  • Dezvoltarea unui prototip de platformă de învățare adaptivă
  • Testarea și iterația
  • Colectarea și analiza feedback-ului utilizatorilor

Evaluarea eficacității LLM

  • Parametrii pentru măsurarea impactului LLM asupra învățării
  • Metode de cercetare pentru tehnologia educațională
  • Analiza și discuția studiilor de caz

Considerații etice și direcții viitoare

  • Implicațiile etice ale LLM-urilor în educație
  • Asigurarea incluziunii și a echității
  • Predicții pentru viitorul LLM-urilor în învățarea personalizată

Proiect și evaluare

  • Conceperea și prezentarea unei propuneri pentru o platformă de învățare adaptivă bazată pe LLM-uri
  • Evaluări de către colegi și discuții de grup
  • Evaluare finală și feedback

Rezumat și etapele următoare

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de bază ale învățării automate
  • Experiența cu programarea în Python este recomandată, dar nu este necesară
  • Familiarizarea cu tehnologia educațională este benefică

Audiență

  • Educatori
  • Dezvoltatorii EdTech
  • Cercetători în domeniul tehnologiei educaționale
 14 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Cursuri înrudite

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 ore

LangChain Fundamentals

14 ore

Introduction to Google Gemini AI

14 ore

Google Gemini AI for Content Creation

14 ore

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 ore

Google Gemini AI for Data Analysis

21 ore

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 ore

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 ore

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 ore

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 ore

LLMs for Automated Customer Support

14 ore

LLMs for Business Intelligence

14 ore

LLMs for Content Generation

14 ore

LLMs for Code Generation and Documentation

14 ore

Advanced LLMs for NLP Tasks

21 ore

Categorii înrudite

1