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Schulungsübersicht
Einführung in Large Language Models (LLMs)
- Überblick über LLMs
- Entwicklung von LLMs in der Bildungstechnologie
- Verstehen der Architektur von LLMs
Personalisierung im Bildungswesen
- Der Bedarf an personalisiertem Lernen
- Aktuelle Ansätze zur Personalisierung
- Herausforderungen und Möglichkeiten
LLMs und Inhaltsanpassung
- LLMs in der Inhaltserstellung und Kuratierung
- Anpassung von Inhalten an Lernstile und -niveaus
- Multitasking mit LLMs für die Anpassung von Inhalten
LLMs in der Praxis
- Fallstudien: Erfolgreiche LLM-Anwendungen in der Bildung
- Interaktive Sitzung: LLMs bei der Arbeit
Gestaltung von adaptiven Lernplattformen
- Grundsätze der Gestaltung adaptiver Lernplattformen
- Einbindung von LLMs in die Plattformarchitektur
- Überlegungen zu Benutzererfahrung und Schnittstellen
Implementierung und Testen
- Entwicklung eines Prototyps einer adaptiven Lernplattform
- Testen und Iteration
- Sammeln und Analysieren von Nutzerfeedback
Evaluierung der LLM-Effektivität
- Metriken zur Messung der Auswirkungen von LLM auf das Lernen
- Forschungsmethoden für Bildungstechnologie
- Analyse und Diskussion von Fallstudien
Ethische Erwägungen und zukünftige Richtungen
- Ethische Implikationen von LLMs in der Bildung
- Sicherstellung von Inklusivität und Fairness
- Prognosen für die Zukunft von LLMs im personalisierten Lernen
Projekt und Bewertung
- Entwurf und Präsentation eines Vorschlags für eine LLM-basierte adaptive Lernplattform
- Peer-Reviews und Gruppendiskussionen
- Abschließende Bewertung und Feedback
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis für grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit der Programmierung in Python wird empfohlen, ist aber nicht erforderlich
- Vertrautheit mit Bildungstechnologie ist von Vorteil
Zielgruppe
- Pädagogen
- EdTech-Entwickler
- Forscher auf dem Gebiet der Bildungstechnologie
14 Stunden