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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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