LLMs for Personalized Education

• 了解基本的机器学习概念
• 建议有 Python 编程经验，但不是必需的
• 熟悉教育技术是有益的

观众

• 教育 工作者
• 教育技术开发人员
• 教育技术领域的研究人员

Large Language Models (LLMs) 用于处理和生成类似人类的文本。

这种以讲师为主导的现场培训（在线或现场）面向具有不同经验和专业知识水平的教育工作者、教育技术专业人士和研究人员，他们希望利用 LLM 来创造个性化的教育体验。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 LLM 的体系结构和功能。
• 使用 LLM 确定教育内容个性化的机会。
• 设计利用 LLM 进行内容个性化的自适应学习平台。
• 实施 LLM 驱动的策略，以提高学生的参与度和学习成果。
• 评估 LLM 在教育环境中的有效性，并做出数据驱动的改进决策。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

Large Language Models (LLMs) 简介

• LLM概述
• 法学硕士在教育技术中的演变
• 了解 LLM 的体系结构

教育中的个性化

• 个性化学习的需求
• 当前的个性化方法
• 挑战与机遇

法学硕士和内容改编

• 内容创建和策展中的法学硕士
• 根据学习风格和水平调整内容
• 使用 LLM 进行多任务处理以进行内容改编

法学硕士实践

• 案例研究：法学硕士在教育领域的成功应用
• 互动环节：工作中的法学硕士

设计自适应学习平台

• 自适应学习平台设计原则
• 将 LLM 整合到平台架构中
• 用户体验和界面注意事项

实施和测试

• 开发原型自适应学习平台
• 测试和迭代
• 收集和分析用户反馈

评估法学硕士的有效性

• 衡量LLM对学习影响的指标
• 教育技术研究方法
• 案例研究分析与讨论

伦理考量与未来方向

• 法学硕士在教育中的伦理影响
• 确保包容性和公平性
• 对个性化学习中LLMs未来的预测

项目与评估

• 设计和提出基于LLM的自适应学习平台的提案
• 同行评审和小组讨论
• 最终评估和反馈

摘要和后续步骤