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課程簡介

SLMs 在教育科技中的介紹

  • 小型語言模型概述
  • AI 在教育中的演進
  • SLMs 對個性化學習的好處

使用 SLMs 設計學習體驗

  • 理解學員的需求與偏好
  • 建立適應性學習路徑
  • 將 SLMs 與教學設計原則整合

在教育場景中實施 SLMs

  • 為教室和線上學習設置 SLMs
  • 使用 SLMs 開發互動式內容
  • 保持學生參與的最佳實踐

評估 SLMs 在學習成果中的作用

  • AI 驱动學習的評估策略
  • 數據分析與學習分析
  • 持續改進與反饋循環

挑戰与伦理考量

  • 應對 AI 中的偏差問題
  • 確保數據隱私與安全
  • 促進公平獲取 AI 資源

專案工作與案例研究

  • 設計使用 SLMs 的微型專案
  • SIMs 應用案例研究分析
  • 小組簡報與同儕反饋

總結與下一步計劃

最低要求

  • 具備基本的機器學習概念理解
  • 擁有教育科技或教學設計經驗
  • 對 AI 驱动的解決方案感興趣

受眾

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

人數


每位參與者的報價

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