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코스 개요

교육 기술 분야에서의 SLM 개요

  • 소형 언어 모델에 대한 기본 설명
  • 교육 분야에서의 AI 발전 과정
  • 개인화 학습을 위한 SLM의 장점

SLM을 활용한 학습 환경 설계

  • 학습자의 필요와 선호도 파악하기
  • 적응형 학습 경로 설계하기
  • 교육 설계 원칙에 SLM 통합시키기

교육 환경에서의 SLM 구현

  • 일반 교실 및 온라인 학습 환경에서 SLM 설정하기
  • SLM을 이용해 상호작용형 콘텐츠 개발하기
  • 학생들의 참여도를 유지하는 최적 방법

학습 성과 측면에서의 SLM 평가

  • AI 기반 학습을 위한 평가 전략
  • 데이터 분석 및 학습 정보 활용법
  • 지속적인 개선을 위한 피드백 체계 구축하기

도전 과제와 윤리적 고려사항

  • AI의 편향 문제 해결 방법
  • 데이터 개인정보 보호 및 보안 유지
  • 모든 학습자가 AI 자원에 동등하게 접근할 수 있도록 하는 방안

프로젝트 활동 및 사례 연구

  • SLM을 활용한 소규모 프로젝트 기획하기
  • 실제 현장에서의 SLM 적용 사례 분석하기
  • 그룹별 발표와 동료 피드백 공유하기

요약 및 향후 계획

요건

  • 머신러닝 개념에 대한 기초 지식
  • 교육 기술 또는 교육 설계 분야 경험
  • AI 기반 교육 솔루션에 관심이 있는 분

대상자

  • 교육 기술 전문가
  • 교육 설계자
  • 교육 분야의 AI 개발자
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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