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Struttura del corso
Introduzione a Large Language Models (LLMs)
- Panoramica degli LLM
- Evoluzione degli LLM nelle tecnologie didattiche
- Comprendere l'architettura degli LLM
Personalizzazione nell'istruzione
- La necessità di un apprendimento personalizzato
- Approcci attuali alla personalizzazione
- Sfide e opportunità
LLM e adattamento dei contenuti
- LLM nella creazione e nella cura dei contenuti
- Adattare i contenuti agli stili e ai livelli di apprendimento
- Multitasking con LLM per l'adattamento dei contenuti
LLM in pratica
- Casi di studio: applicazioni LLM di successo nel settore dell'istruzione
- Sessione interattiva: LLM al lavoro
Progettazione di piattaforme di apprendimento adattivo
- Principi di progettazione di piattaforme di apprendimento adattivo
- Integrazione degli LLM nell'architettura della piattaforma
- Considerazioni sull'esperienza utente e sull'interfaccia
Implementazione e test
- Sviluppo di un prototipo di piattaforma di apprendimento adattivo
- Test e iterazione
- Raccolta e analisi del feedback degli utenti
Valutazione dell'efficacia dell'LLM
- Metriche per misurare l'impatto dell'LLM sull'apprendimento
- Metodi di ricerca per le tecnologie didattiche
- Analisi e discussione di casi di studio
Considerazioni etiche e direzioni future
- Implicazioni etiche degli LLM nell'istruzione
- Garantire l'inclusività e l'equità
- Previsioni per il futuro degli LLM nell'apprendimento personalizzato
Progetto e valutazione
- Progettazione e presentazione di una proposta per una piattaforma di apprendimento adattivo basata su LLM
- Revisioni tra pari e discussioni di gruppo
- Valutazione finale e feedback
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Comprensione dei concetti di base del machine learning
- L'esperienza con la programmazione in Python è consigliata ma non richiesta
- La familiarità con la tecnologia educativa è vantaggiosa
Pubblico
- Educatori
- Sviluppatori EdTech
- Ricercatori nel campo delle tecnologie educative
14 ore
