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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