Cursusaanbod

Inleiding tot Large Language Models (LLMs)

  • Overzicht van LLM's
  • Evolutie van LLM's in onderwijstechnologie
  • Inzicht in de architectuur van LLM's

Personalisatie in het onderwijs

  • De behoefte aan gepersonaliseerd leren
  • Huidige benaderingen van personalisatie
  • Uitdagingen en kansen

LLM's en inhoudsaanpassing

  • LLM's in het maken en cureren van inhoud
  • Inhoud aanpassen aan leerstijlen en niveaus
  • Multitasking met LLM's voor inhoudsaanpassing

LLM's in de praktijk

  • Casestudy's: Succesvolle LLM-toepassingen in het onderwijs
  • Interactieve sessie: LLM's aan het werk

Adaptieve leerplatforms ontwerpen

  • Principes van adaptief leerplatformontwerp
  • LLM's integreren in platformarchitectuur
  • Overwegingen bij gebruikerservaring en interface

Implementatie en testen

  • Ontwikkelen van een prototype adaptief leerplatform
  • Testen en itereren
  • Verzamelen en analyseren van gebruikersfeedback

Evaluatie van de effectiviteit van LLM

  • Maatstaven voor het meten van de impact van LLM op leren
  • Onderzoeksmethoden voor onderwijstechnologie
  • Analyse en bespreking van casestudy's

Ethische overwegingen en toekomstige richtingen

  • Ethische implicaties van LLM's in het onderwijs
  • Zorgen voor inclusiviteit en eerlijkheid
  • Voorspellingen voor de toekomst van LLM's in gepersonaliseerd leren

Project en beoordeling

  • Ontwerpen en presenteren van een voorstel voor een adaptief leerplatform op basis van een LLM
  • Intercollegiale toetsing en groepsdiscussies
  • Eindbeoordeling en feedback

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Inzicht in basisconcepten voor machine learning
  • Ervaring met programmeren in Python wordt aanbevolen, maar is niet vereist
  • Bekendheid met educatieve technologie is gunstig

Audiëntie

  • Opvoeders
  • EdTech-ontwikkelaars
  • Onderzoekers op het gebied van onderwijstechnologie
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën