Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan du cours
Introduction à Large Language Models (LLMs)
- Vue d'ensemble des LLM
- Évolution des LLM dans les technologies éducatives
- Comprendre l'architecture des LLM
La personnalisation dans l'éducation
- La nécessité d'un apprentissage personnalisé
- Approches actuelles de la personnalisation
- Défis et opportunités
LLM et adaptation du contenu
- Les LLM dans la création et la conservation de contenu
- Adapter le contenu aux styles et niveaux d'apprentissage
- Multitâche avec les LLM pour l'adaptation du contenu
LLM en pratique
- Études de cas : Applications réussies du LLM dans l'éducation
- Session interactive : Les LLM au travail
Conception de plates-formes d'apprentissage adaptatif
- Principes de conception des plates-formes d'apprentissage adaptatif
- Intégration des LLM dans l'architecture des plates-formes
- Expérience de l'utilisateur et considérations relatives à l'interface
Mise en œuvre et test
- Développement d'un prototype de plate-forme d'apprentissage adaptatif
- Test et itération
- Collecte et analyse du retour d'information des utilisateurs
Évaluation de l'efficacité de l'apprentissage tout au long de la vie
- Mesures de l'impact de l'apprentissage tout au long de la vie sur l'apprentissage
- Méthodes de recherche pour les technologies éducatives
- Analyse et discussion d'études de cas
Considérations éthiques et orientations futures
- Implications éthiques du LLM dans l'éducation
- Garantir l'inclusivité et l'équité
- Prévisions pour l'avenir des LLM dans l'apprentissage personnalisé
Projet et évaluation
- Conception et présentation d'une proposition de plateforme d'apprentissage adaptatif basée sur le LLM
- Évaluation par les pairs et discussions de groupe
- Évaluation finale et retour d'information
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de base de l'apprentissage automatique
- Une expérience de la programmation en Python est recommandée mais non requise.
- Une bonne connaissance des technologies éducatives est souhaitable.
Public
- Les éducateurs
- Développeurs de technologies éducatives
- Chercheurs dans le domaine des technologies éducatives
14 heures