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課程簡介

大型語言模型(LLMs)介紹

  • LLMs概述
  • LLMs在教育技術中的演進
  • 理解LLMs的架構

教育中的個人化

  • 個人化學習的需求
  • 目前的個人化方法
  • 挑戰與機會

LLMs與內容適應

  • LLMs在內容創建與策劃中的應用
  • 根據學習風格和水平調整內容
  • 利用LLMs進行內容適應的多任務處理

LLMs實務應用

  • 案例研究:教育領域成功的LLMs應用
  • 互動環節:LLMs的實際運作

設計自適應學習平台

  • 自適應學習平台設計原則
  • 將LLs融入平台架構
  • 使用者體驗與介面考量

實作與測試

  • 開發原型自適應學習平台
  • 測試與迭代
  • 蒐集並分析使用者回饋

評估LLMs成效

  • 衡量LLs對學習影響的指標
  • 教育技術的研究方法
  • 案例研究分析與討論

倫理考量與未來方向

  • LLs在教育中的倫理影響
  • 確保包容性與公平性
  • LLs在個人化學習中的未來預測

專案與評估

  • 設計並展示基於LLs的自適應學習平台提案
  • 同儕審查與小組討論
  • 最終評估與回饋

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備基礎機器學習概念的理解
  • 建議具備Python程式設計經驗,但非強制要求
  • 熟悉教育技術者為佳

受眾

  • 教育工作者
  • EdTech開發人員
  • 教育技術領域的研究人員
 14 小時

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

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