Course Outline

교육 기술 분야의 SLM 소개

  • 소규모 언어 모델 개요
  • 교육 분야에서 AI의 진화
  • 맞춤형 학습을 위한 SLM의 이점

SLM을 통한 학습 경험 설계

  • 학습자의 요구와 선호도 이해
  • 적응형 학습 경로 만들기
  • SLM을 교육 설계 원칙과 통합

교육 환경에서 SLM 구현

  • 교실 및 온라인 학습을 위한 SLM 설정
  • SLM을 활용한 대화형 콘텐츠 개발
  • 학생 참여 유지를 위한 모범 사례

학습 결과에서 SLM 평가

  • AI 기반 학습을 위한 평가 전략
  • 데이터 분석 및 학습 분석
  • 지속적인 개선 및 피드백 루프

과제와 윤리적 고려사항

  • AI의 편견 해결
  • 데이터 개인 정보 보호 및 보안 보장
  • AI 리소스에 대한 공평한 접근 촉진

프로젝트 작업 및 사례 연구

  • SLM을 활용한 미니 프로젝트 설계
  • 실제 SLM 사례 연구 분석
  • 그룹 프레젠테이션 및 동료 피드백

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신러닝 개념에 대한 기본 이해
  • 교육 기술 또는 교육 설계 경험
  • AI 기반 교육 솔루션에 대한 관심

청중

  • 교육 기술자
  • 교육 설계자
  • 교육계의 AI 개발자
 14 Hours

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