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課程簡介
教育技術中的 SLM 介紹
- 小型語言模型概述
- AI 在教育中的演進
- SLM 為個人化學習帶來的益處
使用 SLM 設計學習體驗
- 了解學習者的需求與偏好
- 建立適應性學習路徑
- 將 SLM 整合至教學設計原則中
在教育環境中實作 SLM
- 設定教室及線上學習用的 SLM
- 開發與 SLM 互動的內容
- 維持學生參與度的最佳實務
評估 SLM 在學習成果中的應用
- AI 驅動學習的評估策略
- 數據分析與學習分析
- 持續改進與回饋循環
挑戰與倫理考量
- 解決 AI 中的偏見問題
- 確保數據隱私與安全
- 促進公平獲取 AI 資源
專案實務與案例研究
- 設計使用 SLM 的小型專案
- 分析 SLM 實際應用的案例
- 小組簡報與同儕回饋
總結與後續步驟
最低要求
- 具備機器學習概念的基本理解
- 擁有教育技術或教學設計的經驗
- 對 AI 驅動的解決方案有興趣
受眾對象
- 教育技術人員
- 教學設計師
- 教育領域的人工智慧開發者
14 小時