Schulungsübersicht

Einführung in Large Language Models (LLMs)

  • Überblick über LLMs
  • Entwicklung von LLMs in der Bildungstechnologie
  • Verstehen der Architektur von LLMs

Personalisierung im Bildungswesen

  • Der Bedarf an personalisiertem Lernen
  • Aktuelle Ansätze zur Personalisierung
  • Herausforderungen und Möglichkeiten

LLMs und Inhaltsanpassung

  • LLMs in der Inhaltserstellung und Kuratierung
  • Anpassung von Inhalten an Lernstile und -niveaus
  • Multitasking mit LLMs für die Anpassung von Inhalten

LLMs in der Praxis

  • Fallstudien: Erfolgreiche LLM-Anwendungen in der Bildung
  • Interaktive Sitzung: LLMs bei der Arbeit

Gestaltung von adaptiven Lernplattformen

  • Grundsätze der Gestaltung adaptiver Lernplattformen
  • Einbindung von LLMs in die Plattformarchitektur
  • Überlegungen zu Benutzererfahrung und Schnittstellen

Implementierung und Testen

  • Entwicklung eines Prototyps einer adaptiven Lernplattform
  • Testen und Iteration
  • Sammeln und Analysieren von Nutzerfeedback

Evaluierung der LLM-Effektivität

  • Metriken zur Messung der Auswirkungen von LLM auf das Lernen
  • Forschungsmethoden für Bildungstechnologie
  • Analyse und Diskussion von Fallstudien

Ethische Erwägungen und zukünftige Richtungen

  • Ethische Implikationen von LLMs in der Bildung
  • Sicherstellung von Inklusivität und Fairness
  • Prognosen für die Zukunft von LLMs im personalisierten Lernen

Projekt und Bewertung

  • Entwurf und Präsentation eines Vorschlags für eine LLM-basierte adaptive Lernplattform
  • Peer-Reviews und Gruppendiskussionen
  • Abschließende Bewertung und Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis für grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens
  • Erfahrung mit der Programmierung in Python wird empfohlen, ist aber nicht erforderlich
  • Vertrautheit mit Bildungstechnologie ist von Vorteil

Zielgruppe

  • Pädagogen
  • EdTech-Entwickler
  • Forscher auf dem Gebiet der Bildungstechnologie
 14 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Kombinierte Kurse

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 Stunden

LangChain Fundamentals

14 Stunden

Introduction to Google Gemini AI

14 Stunden

Google Gemini AI for Content Creation

14 Stunden

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 Stunden

Google Gemini AI for Data Analysis

21 Stunden

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 Stunden

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 Stunden

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 Stunden

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 Stunden

LLMs for Automated Customer Support

14 Stunden

LLMs for Business Intelligence

14 Stunden

LLMs for Content Generation

14 Stunden

LLMs for Code Generation and Documentation

14 Stunden

Advanced LLMs for NLP Tasks

21 Stunden

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