LLMs for Personalized Education

• 瞭解基本的機器學習概念
• 建議有 Python 程式設計經驗，但不是必需的
• 熟悉教育技術是有益的

觀眾

• 教育工作者
• 教育技術開發人員
• 教育技術領域的研究人員

Large Language Models (LLMs) 用於處理和生成類似人類的文字。

這種以講師為主導的現場培訓（在線或現場）面向具有不同經驗和專業知識水準的教育工作者、教育技術專業人士和研究人員，他們希望利用 LLM 來創造個人化的教育體驗。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 LLM 的體系結構和功能。
• 使用 LLM 確定教育內容個人化的機會。
• 設計利用 LLM 進行內容個人化的自適應學習平臺。
• 實施 LLM 驅動的策略，以提高學生的參與度和學習成果。
• 評估 LLM 在教育環境中的有效性，並做出數據驅動的改進決策。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

Large Language Models (LLMs) 簡介

• LLM概述
• 法學碩士在教育技術中的演變
• 瞭解 LLM 的體系結構

教育中的個人化

• 個人化學習的需求
• 當前的個人化方法
• 挑戰與機遇

法學碩士和內容改編

• 內容創建和策展中的法學碩士
• 根據學習風格和水平調整內容
• 使用 LLM 進行多任務處理以進行內容改編

法學碩士實踐

• 案例研究：法學碩士在教育領域的成功應用
• 互動環節：工作中的法學碩士

設計自適應學習平臺

• 自適應學習平臺設計原則
• 將 LLM 整合到平台架構中
• 用戶體驗和介面注意事項

實施和測試

• 開發原型自適應學習平臺
• 測試和反覆運算
• 收集和分析用戶反饋

評估法學碩士的有效性

• 衡量LLM對學習影響的指標
• 教育技術研究方法
• 案例研究分析與討論

倫理考量與未來方向

• 法學碩士在教育中的倫理影響
• 確保包容性和公平性
• 對個人化學習中LLMs未來的預測

專案與評估

• 設計和提出基於LLM的自適應學習平臺的提案
• 同行評審和小組討論
• 最終評估和反饋

摘要和後續步驟