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コース概要
教育テクノロジーにおけるSLM入門
- 小規模言語モデルについて概説する
- 教育分野におけるAIの進化過程を理解する
- 個別最適化された学習にとってSLMがもたらすメリット
SLMを用いた学習体験設計法
- 学習者のニーズおよび嗜好の把握方法
- 状況に応じて変化する学習経路の設計法
- 教材設計原則とSLMの統合手法
教育環境におけるSLM実装法
- 教室およびオンライン学習向けのSLM設定手順
- SLMを活用したインタラクティブ教材作成法
- 生徒の関心を持続させるためのベストプラクティス
学習成果におけるSLMの評価方法
- AI駆動型学習の効果を測定するための手法
- データ解析および学習分析の進め方
- 改善活動とフィードバックサイクルの確立法
課題点および倫理的考慮事項
- AIにおける偏見問題への対処法
- データプライバシーおよびセキュリティの確保方法
- すべての学習者が平等にAIリソースを利用できる環境作り
プロジェクト実践と事例研究
- SLMを用いたミニプロジェクトの設計法
- 現場で活用されるSLM事例の分析手法
- グループ発表および同僚からのフィードバック取得法
まとめと今後の展望
要求
- 機械学習の基本概念についてある程度の理解があること
- 教育技術分野または教材設計での実務経験があること
- AIを用いた教育ソリューションへの関心があること
対象者
- 教育技術者
- 教材設計者
- 教育分野でのAI開発者
14 時間