LLMs 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似人類的文字。
本課程由講師主導，以線上或線下形式進行 live training，旨在協助教育工作者、EdTech 從業者及具備不同經驗與專業背景的研究人員，善用 LLMs 創造個人化教育體驗。
完成培訓後，學員將能夠：
- 了解 LLMs 的架構與能力。
- 識別利用 LLMs 在教育內容中實現個人化的機會。
- 設計運用 LLMs 進行內容個人化的自適應學習平台。
- 實施由 LLMs 驅動的戰略，以提升學生參與度和學習成效。
- 評估 LLMs 在教育環境中的有效性，並做出數據驅動決策以持續改進。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實作。
- 在 live-lab 環境中進行實際操作。
客製化選項
- 如需針對此課程提出客製化培訓請求，請聯繫我們以安排。
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
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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