Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş Large Language Models (LLMs)
- Büyük Dil Modellerine (LLM) Genel Bakış
- Eğitim teknolojilerinde LLM'lerin Evrimi
- LLM'lerin Mimarisi Anlayışı
Eğitimde Kişiselleştirme
- Kişiselleştirilmiş Öğrenmeye İhtiyaç
- Kişiselleştirmeye Mevcut Yaklaşımlar
- Zorluklar ve Fırsatlar
LLM'ler ve İçerik Uyarlama
- LLM'ler İçerik Oluşturma ve Seçimi
- İçeriği Öğrenme Stillerine ve Seviyelerine Uyarlama
- İçerik Uyarlaması İçin LLM'lerle Çoklu Görevler
LLM'ler Uygulamada
- Vaka Çalışmaları: Eğitimde Başarılı LLM Uygulamaları
- Etkileşimli Oturum: Çalışır Durumdaki LLM'ler
Uyarlanabilir Öğrenme Platformları Tasarlama
- Uyarlanabilir Öğrenme Platformu Tasarımı İlkeleri
- LLM'leri Platform Mimarisine Entegre Etme
- Kullanıcı Deneyimi ve Arayüz Hususları
Uygulama ve Test
- Prototip Uyarlanabilir Öğrenme Platformu Geliştirme
- Test Etme ve Yineleme
- Kullanıcı Geri Bildirimi Toplama ve Analiz Etme
LLM Etkililiğini Değerlendirme
- Öğrenme Üzerindeki LLM Etkisini Ölçmek İçin Metrikler
- Eğitim Teknolojisi Araştırma Yöntemleri
- Vaka Çalışması Analizi ve Tartışması
Etik Hususlar ve Gelecek Yönelimleri
- Eğitimde LLM'lerin Etik Etkileri
- Kapsayıcılığı ve Adil Olmayı Sağlama
- Kişiselleştirilmiş Öğrenmede LLM'lerin Geleceği İçin Tahminler
Proje ve Değerlendirme
- LLM Tabanlı Uyarlanabilir Öğrenme Platformu İçin Bir Öneri Tasarlama ve Sunma
- Akran Değerlendirmeleri ve Grup Tartışmaları
- Son Değerlendirme ve Geri Bildirim
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Temel makine öğrenimi kavramlarına ilişkin anlayış
- Python dilinde programlama deneyimi önerilir ancak zorunlu değildir
- Eğitim teknolojilerine aşinalık faydalıdır
Hedef Kitle
- Eğitimciler
- EdTech geliştiricileri
- Eğitim teknolojisi alanında araştırmacılar
14 Saatler