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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

課程分類