Schulungsübersicht

Einführung in SLMs in der Bildungstechnologie

  • Überblick über Small Language Models
  • Die Entwicklung von AI im Bildungswesen
  • Vorteile von SLMs für personalisiertes Lernen

Gestaltung von Lernerfahrungen mit SLMs

  • Verstehen der Bedürfnisse und Präferenzen der Lernenden
  • Adaptive Lernpfade erstellen
  • Integration von SLMs mit Prinzipien der Unterrichtsgestaltung

Implementierung von SLMs im Bildungsbereich

  • Einrichten von SLMs für das Lernen im Klassenzimmer und online
  • Entwicklung von interaktiven Inhalten mit SLMs
  • Bewährte Verfahren zur Aufrechterhaltung des Engagements der Schüler

Evaluierung von SLMs in Lernergebnissen

  • Bewertungsstrategien für KI-gesteuertes Lernen
  • Datenanalyse und Lernanalytik
  • Kontinuierliche Verbesserung und Feedback-Schleifen

Herausforderungen und ethische Erwägungen

  • Umgang mit Vorurteilen in der KI
  • Gewährleistung des Datenschutzes und der Datensicherheit
  • Förderung des gleichberechtigten Zugangs zu KI-Ressourcen

Projektarbeit und Fallstudien

  • Entwurf eines Miniprojekts unter Verwendung von SLMs
  • Fallstudienanalyse von SLMs in der Praxis
  • Gruppenpräsentationen und Peer-Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens
  • Erfahrung im Bereich Bildungstechnologie oder Unterrichtsgestaltung
  • Interesse an KI-gesteuerten Bildungslösungen

Zielgruppe

  • Pädagogische Technologen
  • Designer von Lehrmaterialien
  • KI-Entwickler im Bildungswesen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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