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Plan du cours

Introduction aux PML dans la technologie éducative

  • Vue d'ensemble des Petits Modèles de Langage
  • L'évolution de l'IA dans l'éducation
  • Avantages des PML pour l'apprentissage personnalisé

Conception d'expériences d'apprentissage avec des PML

  • Comprendre les besoins et les préférences des apprenants
  • Créer des parcours d'apprentissage adaptatifs
  • Intégrer les PML avec les principes de la conception pédagogique

Mise en œuvre des PML dans les contextes éducatifs

  • Configuration des PML pour l'apprentissage en classe et en ligne
  • Développement de contenu interactif avec des PML
  • Meilleures pratiques pour maintenir l'engagement des étudiants

Évaluation des PML dans les résultats d'apprentissage

  • Stratégies d'évaluation pour l'apprentissage piloté par l'IA
  • Analyse des données et analytique d'apprentissage
  • Amélioration continue et boucles de rétroaction

Défis et considérations éthiques

  • Aborder les biais dans l'IA
  • Assurer la confidentialité et la sécurité des données
  • Promouvoir un accès équitable aux ressources d'IA

Travail de projet et études de cas

  • Conception d'un mini-projet utilisant des PML
  • Analyse de cas d'étude des PML en action
  • Présentations de groupe et rétroaction par les pairs

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
  • Expérience en technologie éducative ou en conception pédagogique
  • Intérêt pour les solutions éducatives pilotées par l'IA

Audience cible

  • Technologues de l'éducation
  • Concepteurs pédagogiques
  • Développeurs d'IA dans l'éducation
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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