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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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