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Schulungsübersicht
Grundlagen der Generativen KI für Schulungsfachkräfte
- Konzepte: Large Language Models (LLMs), multimodale Modelle und Reasoning-Modelle
- Vergleich aktueller KI-Tools mit den Anforderungen an die Schulung
- Einschränkungen, Verzerrungen und Fehlermodi generativer KI
KI im gesamten Schulungsmanagement-Lebenszyklus
- KI für Bedarfsermittlung, Instructional Design und Lehrplanplanung
- Automatisierung von Logistik, Kommunikation und administrativen Arbeitsabläufen
- KI-unterstützte Überwachung, Evaluation und Lernanalysen
Prompt-Engineering und benutzerdefinierte KI-Assistenten
- Prompting-Frameworks und strukturiertes Instruktionsdesign
- Iteration, Personalisierung und Einbettung von Modellantworten (Grounding)
- Erstellung benutzerdefinierter Assistenten und spezialisierter Agenten für Schulungsarbeitsabläufe
KI-Forschung, Kuratierung und Wissensproduktivität
- KI-unterstützte Forschung und intelligente Suche mit Quellenüberprüfung
- Zusammenfassen, Kuratieren und Organisieren von institutionellen Dokumenten
- Automatisierung sich wiederholender Wissens- und Verwaltungsaufgaben
Erstellung von Lernressourcen mit Generativer KI
- Generieren von Text, Präsentationen und Infografiken
- Erzeugen von Bildern, Videos und KI-Stimmnarration
- Übersetzen und Anpassen von Inhalten unter Berücksichtigung der Barrierefreiheit
Validierung, Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Ausgaben
- Verifizieren von Fakten, Erkennen von Halluzinationen und Sicherstellen von Quellenbezug
- Überprüfung auf Verzerrung, Genauigkeit und Risiken geistigen Eigentums
- Etablierung von Arbeitsabläufen für menschliche Prüfung und Qualitätssicherung
Ethik, Governance und verantwortungsvoller KI-Einsatz
- Datenschutz, Privatsphäre und Urheberrechtsverpflichtungen
- Transparenz und Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz
- KI-Governance-Frameworks und bewährte Praktiken im institutionellen Kontext
Hauptprojekt: Gestaltung eines KI-unterstützten Schulungsprogramms
- Planung eines durch KI ermöglichten Schulungsarbeitsablaufs von Anfang bis Ende
- Präsentation und Begründung eines praxisnahen Programmdesigns
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in den Bereichen Schulung, Instructional Design oder Lernentwicklung
- Sicherer Umgang mit gängigen Produktivitäts- und Content-Tools; keine Programmierkenntnisse erforderlich
Zielgruppe
- Schulungsmanager und -koordinatoren
- Instructional Designer und Fachkräfte der Lernentwicklung
- Fachpersonen, die für die institutionelle Schulung und Kompetenzentwicklung zuständig sind
32 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Der interaktive Stil, die Übungen
Tamas Tutuntzisz
Kurs - Introduction to Prompt Engineering
Maschinelle Übersetzung
Eine großartige Sammlung von Ressourcen für zukünftige Nutzung, der Stil des Dozenten (voller Humor und mit großer Detailgenauigkeit)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Kurs - Prompt Engineering for ChatGPT
Maschinelle Übersetzung