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Schulungsübersicht

Einführung in Large Language Models (LLMs)

  • Übersicht über LLMs
  • Entwicklung von LLMs in der Bildungstechnologie
  • Verständnis der Architektur von LLMs

Personalisierung in der Bildung

  • Der Bedarf an personalisiertem Lernen
  • Aktuelle Ansätze zur Personalisierung
  • Herausforderungen und Chancen

LLMs und Inhaltsanpassung

  • LLMs bei der Erstellung und Kuratierung von Inhalten
  • Anpassung von Inhalten an Lernstile und -niveaus
  • Multitasking mit LLMs zur Inhaltsanpassung

LLMs in der Praxis

  • Fallstudien: Erfolgreiche LLM-Anwendungen im Bildungsbereich
  • Interaktive Sitzung: LLMs in Aktion

Gestaltung angepasster Lernplattformen

  • Grundprinzipien des Designs adaptiver Lernplattformen
  • Integration von LLMs in die Plattformarchitektur
  • Aspekte der Benutzererfahrung und Benutzeroberfläche

Implementierung und Test

  • Entwicklung eines Prototyps einer adaptiven Lernplattform
  • Testing und Iteration
  • Erhebung und Analyse von Benutzerfeedback

Bewertung der Wirksamkeit von LLMs

  • Metriken zur Messung des LLM-Einflusses auf das Lernen
  • Forschungsmethoden für Bildungstechnologie
  • Analyse und Diskussion von Fallstudien

Ethische Überlegungen und zukünftige Richtungen

  • Ethische Implikationen von LLMs in der Bildung
  • Sicherstellung von Inklusion und Fairness
  • Prognosen für die Zukunft von LLMs im personalisierten Lernen

Projekt und Bewertung

  • Gestaltung und Präsentation eines Vorschlags für eine LLM-basierte adaptive Lernplattform
  • Peer-Reviews und Gruppendiskussionen
  • Finales Assessment und Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse der Konzepte des maschinellen Lernens
  • Erfahrung mit der Programmierung in Python ist empfehlenswert, aber nicht erforderlich
  • Kenntnisse im Bereich Bildungstechnologie sind vorteilhaft

Zielgruppe

  • Pädagogen
  • EdTech-Entwickler
  • Forscher im Bereich der Bildungstechnologie
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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