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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