コース概要

教育技術におけるSLMsの紹介

  • Small Language Modelsの概要
  • 教育分野でのAIの進化
  • パーソナライズされた学習におけるSLMsのメリット

SLMsを使用した学習体験の設計

  • 学習者のニーズと好みの理解
  • 適応型学習パスの作成
  • 授業設計原則との統合

教育環境でのSLMsの実装

  • 教室やオンライン学習のためのSLMsのセットアップ
  • SLMsを使用したインタラクティブなコンテンツの開発
  • 学生のエンゲージメントを維持するベストプラクティス

学習成果におけるSLMsの評価

  • AI駆動の学習のためのアセスメント戦略
  • データ分析と学習解析
  • 継続的な改善とフィードバックループ

課題と倫理的考慮事項

  • AIにおけるバイアスの対処
  • データプライバシーとセキュリティの確保
  • AIリソースへの公平なアクセスの促進

プロジェクトワークとケーススタディ

  • SLMsを使用したミニプロジェクトの設計
  • SLMsの実際の適用に関するケーススタディ分析
  • グループプレゼンテーションとピアフィードバック

まとめと次ステップ

要求

  • 機械学習概念の基本的な理解
  • 教育技術または授業設計の経験
  • AI駆動の教育ソリューションへの関心

対象者

  • 教育技術者
  • 授業設計者
  • 教育分野のAI開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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