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

Number of participants



Price per participant

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