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課程簡介

大型語言模型 (LLMs) 介紹

  • LLMs 概論
  • LLMs 在教育科技的演進
  • 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 在內容創作與策展中的應用
  • 根據學習風格與程度調整內容
  • 利用 LLMs 多任務處理進行內容適應

LLMs 實務應用

  • 案例研究:教育領域成功的 LLM 應用程式
  • 互動環節:LLMs 運作實況

設計自適應學習平台

  • 自適應學習平台設計原則
  • 將 LLMs 整合至平台架構
  • 使用者體驗與介面考量

實施與測試

  • 開發原型自適應學習平台
  • 測試與迭代
  • 收集與分析使用者回饋

評估 LLM 有效性

  • 衡量 LLM 對學習影響的指標
  • 教育科技的研究方法
  • 案例研究分析與討論

倫理考量與未來展望

  • LLMs 在教育中的倫理影響
  • 確保包容性與公平性
  • LLMs 在個人化學習中未來的預測

專案與評估

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

摘要與後續步驟

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,但非必需
  • 熟悉教育科技將有所助益

受眾

  • 教育工作者
  • EdTech 開發者
  • 教育科技領域的研究人員
 14 小時

課程分類