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Plan du cours

Introduction aux grands modèles de langage (LLM)

  • Vue d'ensemble des LLM
  • Évolution des LLM dans les technologies de l'éducation
  • Compréhension de l'architecture des LLM

La personnalisation dans l'éducation

  • Le besoin d'apprentissage personnalisé
  • Approches actuelles de la personnalisation
  • Défis et opportunités

LLM et adaptation du contenu

  • LLM dans la création et la curation de contenu
  • Adapter le contenu aux styles et niveaux d'apprentissage
  • Gestion de tâches multiples avec les LLM pour l'adaptation du contenu

LLM en pratique

  • Études de cas : applications réussies des LLM dans l'éducation
  • Sessions interactives : les LLM en action

Conception de plateformes d'apprentissage adaptatif

  • Principes de conception de plateformes d'apprentissage adaptatif
  • Intégration des LLM dans l'architecture de la plateforme
  • Considérations relatives à l'expérience utilisateur et à l'interface

Mise en œuvre et tests

  • Développement d'un prototype de plateforme d'apprentissage adaptatif
  • Tests et itérations
  • Collecte et analyse des commentaires des utilisateurs

Évaluation de l'efficacité des LLM

  • Métriques pour mesurer l'impact des LLM sur l'apprentissage
  • Méthodes de recherche pour les technologies de l'éducation
  • Analyse de cas d'étude et discussion

Considérations éthiques et orientations futures

  • Implications éthiques des LLM dans l'éducation
  • Assurer l'inclusivité et l'équité
  • Prévisions pour l'avenir des LLM dans l'apprentissage personnalisé

Projet et évaluation

  • Conception et présentation d'une proposition pour une plateforme d'apprentissage adaptatif basée sur les LLM
  • Évaluations par les pairs et discussions de groupe
  • Évaluation finale et commentaires

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base de l'apprentissage automatique
  • Une expérience en programmation avec Python est recommandée mais non obligatoire
  • La familiarité avec les technologies de l'éducation est un atout

Audience

  • Éducateurs
  • Développeurs EdTech
  • Chercheurs dans le domaine des technologies de l'éducation
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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