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Course Outline
Large Language Models (LLMs) 소개
- LLM 개요
- 교육 기술 분야에서 LLM의 진화
- LLM 아키텍처 이해
교육의 개인화
- 맞춤형 학습의 필요성
- 개인화에 대한 현재 접근 방식
- 도전과 기회
LLM 및 콘텐츠 적응
- 콘텐츠 제작 및 큐레이션 분야의 LLM
- 학습 스타일과 수준에 맞게 콘텐츠 조정
- 콘텐츠 적응을 위한 LLM을 통한 멀티태스킹
실제 LLM
- 사례 연구: 교육 부문의 성공적인 LLM 지원
- 대화형 세션: 직장에서의 LLM
적응형 학습 플랫폼 설계
- 적응형 학습 플랫폼 설계의 원리
- LLM을 플랫폼 아키텍처에 통합
- 사용자 경험 및 인터페이스 고려 사항
구현 및 테스트
- 프로토타입 적응형 학습 플랫폼 개발
- 테스트 및 반복
- 사용자 피드백 수집 및 분석
LLM 효율성 평가
- LLM이 학습에 미치는 영향을 측정하기 위한 측정항목
- 교육기술 연구방법
- 사례 연구 분석 및 토론
윤리적 고려사항과 향후 방향
- 교육에서 LLM의 윤리적 영향
- 포용성과 공정성 보장
- 맞춤형 학습에서 LLM의 미래에 대한 예측
프로젝트 및 평가
- LLM 기반 적응형 학습 플랫폼에 대한 제안 설계 및 제시
- 동료 검토 및 그룹 토론
- 최종 평가 및 피드백
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본적인 머신러닝 개념에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험이 권장되지만 필수는 아닙니다.
- 교육 기술에 대한 지식이 있으면 유익합니다.
청중
- 교육자
- 교육기술 개발자
- 교육기술 분야 연구자
14 Hours