大型語言模型用於個人化教育培訓
大型語言模型（LLMs）可用於處理和生成類人文本。
此由講師主導的培訓（線上或線下）針對教育工作者、EdTech專業人士及研究人員，無論其經驗與專長為何，旨在協助他們利用LLMs打造個人化教育體驗。
完成本培訓後，參與者將能夠：
- 了解LLMs的架構與功能。
- 識別在教育內容中運用LLMs進行個人化的機會。
- 設計利用LLMs進行內容個人化的自適應學習平台。
- 實施由LLMs驅動的策略，以提升學生參與度及學習成果。
- 評估LLMs在教育環境中的成效，並基於數據做出改進決策。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實務操作。
- 在實時實驗室環境中進行動手實作。
課程客製化選項
- 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程時長 14 時間：
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
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taiwan@nobleprog.com 或 +65 88708290
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