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Struttura del corso
Introduzione agli SLM nelle tecnologie didattiche
- Cenni preliminari sui modelli linguistici di piccole dimensioni
- L'evoluzione dell'IA nell'istruzione
- Vantaggi degli SLM per l'apprendimento personalizzato
Progettare esperienze di apprendimento con gli SLM
- Comprendere le esigenze e le preferenze degli studenti
- Creazione di percorsi di apprendimento adattivi
- Integrazione di SLM con i principi di progettazione didattica
Implementazione di SLM in contesti didattici
- Configurazione di SLM per l'apprendimento in aula e online
- Sviluppo di contenuti interattivi con SLM
- Best practice per mantenere il coinvolgimento degli studenti
Valutazione degli SLM nei risultati di apprendimento
- Strategie di valutazione per l'apprendimento basato sull'intelligenza artificiale
- Analisi dei dati e analisi dell'apprendimento
- Miglioramento continuo e cicli di feedback
Sfide e considerazioni etiche
- Affrontare i pregiudizi nell'IA
- Garantire la privacy e la sicurezza dei dati
- Promuovere un accesso equo alle risorse di IA
Project Work e Casi di Studio
- Progettazione di un mini-progetto con SLM
- Analisi di casi di studio di SLM in azione
- Presentazioni di gruppo e feedback tra pari
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Conoscenza di base dei concetti di Machine Learning
- Esperienza nel campo della tecnologia didattica o della progettazione didattica
- Interesse per le soluzioni educative basate sull'intelligenza artificiale
Pubblico
- Tecnologi dell'istruzione
- Progettisti didattici
- Sviluppatori di intelligenza artificiale nel settore dell'istruzione
14 ore