Im Rahmen dieses 100%igen Online-Programms werden Sie generative Werkzeuge der künstlichen Intelligenz in die Planung, Umsetzung und Bewertung von Bildungsaktivitäten integrieren“

Um Bildungsprojekte zu optimieren, setzen Lehrkräfte KI-Werkzeuge ein, um die Erfahrungen der Schüler zu bereichern. Um die erwarteten Ergebnisse zu erzielen, müssen die Fachleute jedoch über ein breites Wissen über KI-Anwendungsstrategien im Klassenzimmer verfügen. So werden sie in der Lage sein, Ressourcen wie Chatbots, dynamische Lernspiele und sogar Tools zur Bewertung der Leistungen von Schülern zu entwickeln.

In diesem Zusammenhang führt TECH dieses Programm für Künstliche Intelligenz in der Bildung durch, in dem auch die damit verbundenen ethischen, rechtlichen und sozialen Überlegungen behandelt werden. Mit einem äußerst praktischen Ansatz erwerben die Lehrkräfte konkrete Fähigkeiten zur Umsetzung von KI-Verfahren im Bildungsumfeld. Die Studenten werden tiefer in die Unterrichtspraxis eintauchen, indem sie sich auf Akteure wie die Personalisierung des Lernens und die kontinuierliche Verbesserung konzentrieren, die für die Anpassungsfähigkeit im Bildungsprozess unerlässlich sind. Schließlich werden im Rahmen des Lehrplans die sich abzeichnenden Trends im Bereich der KI für die Bildung eingehend analysiert, um sicherzustellen, dass die Teilnehmer über die neuesten Innovationen in der Bildungstechnologie informiert sind.

Es ist hervorzuheben, dass dieses Universitätsprogramm auf einer 100%igen Online-Methode basiert, so dass die Studenten in ihrem eigenen Tempo lernen können. Dazu benötigen sie lediglich ein Gerät mit Internetzugang, um auf die Ressourcen zugreifen zu können. Der akademische Ablauf basiert auf der innovativen Relearning-Methode. Es handelt sich um ein Lehrmodell, das durch die Wiederholung der wichtigsten Inhalte unterstützt wird, um das Wissen dauerhaft zu festigen. Um das Studium zu bereichern, werden die Materialien durch eine breite Palette von Multimedia-Ressourcen (wie interaktive Zusammenfassungen, zusätzliche Lektüre oder Infografiken) ergänzt, um die Kenntnisse und Fähigkeiten zu verstärken. Auf diese Weise lernen die Studenten allmählich und auf natürliche Weise, ohne dass sie sich extra anstrengen müssen, um den Inhalt auswendig zu lernen. 

Möchten Sie unmittelbares Feedback ermöglichen? Mit diesem Studiengang werden Sie Verbesserungspotenziale erkennen und individuelle Unterstützung anbieten“ 

Dieser Privater Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in der Bildung enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz in der Bildung vorgestellt werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt theoretische und praktische Informationen zu den Disziplinen, die für die berufliche Praxis unerlässlich sind 
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss 

Dank der revolutionären Relearning-Methode werden Sie das gesamte Wissen auf optimale Weise integrieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen"

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachleuten von führenden Unternehmen und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.  

Sie werden Innovation und kontinuierliche Verbesserung im Bildungswesen durch den verantwortungsvollen Einsatz von Technologie vorantreiben"

Sie werden über ein fortschrittliches und einzigartiges Programm verfügen und in der Lage sein, die Herausforderungen der von Machine Learning bestimmten Bildungslandschaft zu meistern"

Dieser Privater Masterstudiengang vermittelt Lehrkräften sowohl die Fähigkeiten als auch das Wissen, um die Bildungslandschaft zu revolutionieren. Durch die Kombination von KI mit moderner Pädagogik werden die Studenten in der Lage sein, personalisierte Lernumgebungen zu entwickeln. Darüber hinaus werden sie die Innovation im Klassenzimmer fördern und Bildungsstrategien entwerfen, die auf die Bedürfnisse der Schüler zugeschnitten sind. Außerdem erhalten die Experten ein umfassendes Verständnis für KI-Anwendungen und können so den Lehr- und Lernprozess optimieren. Auf diese Weise werden die Fachleute in der Lage sein, Herausforderungen zu meistern und eine viel effizientere Bildung zu kultivieren.

In etwas mehr als einem Jahr geben Sie Ihrer Karriere den nötigen Schub und beherrschen die fortschrittlichste Technologie, um Ihre Lehrpraxis zu bereichern"

Allgemeine Ziele

• Verstehen der theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz 
• Studieren der verschiedenen Arten von Daten und Verstehen des Lebenszyklus von Daten 
• Bewerten der entscheidenden Rolle von Daten bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen 
• Vertiefen des Verständnisses von Algorithmen und Komplexität zur Lösung spezifischer Probleme 
• Erforschen der theoretischen Grundlagen von neuronalen Netzen für die Entwicklung von Deep Learning 
• Analysieren des bio-inspirierten Computings und seiner Bedeutung für die Entwicklung intelligenter Systeme 
• Analysieren aktueller Strategien der künstlichen Intelligenz in verschiedenen Bereichen und Erkennen von Gelegenheiten und Herausforderungen 
• Verstehen der grundlegenden ethischen Prinzipien im Zusammenhang mit der Anwendung von KI im Bildungsbereich 
• Analysieren des aktuellen rechtlichen Rahmens und der Herausforderungen, die mit der Implementierung von KI im Bildungskontext verbunden sind 
• Fördern der verantwortungsvollen Gestaltung und Nutzung von KI-Lösungen im Bildungskontext unter Berücksichtigung der kulturellen Vielfalt und der Gleichstellung der Geschlechter 
• Vermitteln eines umfassenden Verständnisses der theoretischen Grundlagen der KI, einschließlich des maschinellen Lernens, neuronaler Netze und der Verarbeitung natürlicher
• Sprache 
• Verstehen der Anwendungen und Auswirkungen von KI im Bereich Lehren und Lernen und kritische Bewertung ihrer aktuellen und potenziellen Einsatzmöglichkeiten 

Spezifische Ziele

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz  

• Analysieren der historischen Entwicklung der künstlichen Intelligenz, von ihren Anfängen bis zu ihrem heutigen Stand, Identifizierung der wichtigsten Meilensteine und Entwicklungen 
• Verstehen der Funktionsweise von neuronalen Netzen und ihrer Anwendung in Lernmodellen der künstlichen Intelligenz 
• Untersuchen der Prinzipien und Anwendungen von genetischen Algorithmen und analysieren ihren Nutzen bei der Lösung komplexer Probleme 
• Analysieren der Bedeutung von Thesauri, Vokabularen und Taxonomien bei der Strukturierung und Verarbeitung von Daten für KI-Systeme 
• Erforschen des Konzepts des semantischen Webs und seines Einflusses auf die Organisation und das Verständnis von Informationen in digitalen Umgebungen 

Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus  

• Verstehen der grundlegenden Konzepte der Statistik und ihrer Anwendung in der Datenanalyse 
• Identifizieren und Klassifizieren der verschiedenen Arten von statistischen Daten, von quantitativen bis zu qualitativen Daten 
• Analysieren des Lebenszyklus von Daten, von der Erzeugung bis zur Entsorgung, und Identifizieren der wichtigsten Phasen 
• Erkunden der ersten Phasen des Lebenszyklus von Daten, wobei die Bedeutung der Datenplanung und der Datenstruktur hervorgehoben wird 
• Untersuchen der Prozesse der Datenerfassung, einschließlich Methodik, Tools und Erfassungskanäle 
• Untersuchen des Datawarehouse-Konzepts mit Schwerpunkt auf seinen Bestandteilen und seinem Aufbau 
• Analysieren der rechtlichen Aspekte im Zusammenhang mit der Datenverwaltung, der Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften sowie von Best Practices 

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz  

• Beherrschen der Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich der Werkzeuge, Typen und Quellen für die Informationsanalyse 
• Erforschen des Prozesses der Umwandlung von Daten in Informationen mithilfe von Data Mining und Datenvisualisierungstechniken 
• Studieren der Struktur und der Eigenschaften von Datasets und verstehen ihrer Bedeutung für die Aufbereitung und Nutzung von Daten für KI-Modelle 
• Analysieren von überwachten und unüberwachten Modellen, einschließlich Methoden und Klassifizierung 
• Verwenden spezifischer Tools und bewährter Verfahren für die Datenverarbeitung, um Effizienz und Qualität bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz zu gewährleisten 

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation 

• Beherrschen statistischer Inferenztechniken, um statistische Methoden im Data Mining zu verstehen und anzuwenden 
• Durchführen detaillierter explorativer Analysen von Datensätzen, um relevante Muster, Anomalien und Trends zu erkennen 
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Datenaufbereitung, einschließlich Datenbereinigung, -integration und -formatierung für die Verwendung im Data Mining 
• Implementieren effektiver Strategien für den Umgang mit fehlenden Werten in Datensätzen, indem je nach Kontext Imputations- oder Eliminierungsmethoden angewendet werden 
• Identifizieren und Entschärfen von Datenrauschen, durch Anwendung von Filter- und Glättungsverfahren, um die Qualität des Datensatzes zu verbessern 
• Eingehen auf die Datenvorverarbeitung in Big Data-Umgebungen 

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz  

• Einführen von Algorithmenentwurfsstrategien, die ein solides Verständnis der grundlegenden Ansätze zur Problemlösung vermitteln 
• Analysieren der Effizienz und Komplexität von Algorithmen unter Anwendung von Analysetechniken zur Bewertung der Leistung in Bezug auf Zeit und Raum 
• Untersuchen und Anwenden von Sortieralgorithmen, Verstehen ihrer Leistung und Vergleichen ihrer Effizienz in verschiedenen Kontexten 
• Erforschen von baumbasierten Algorithmen, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen 
• Untersuchen von Algorithmen mit Heaps, Analysieren ihrer Implementierung und ihrer Nützlichkeit bei der effizienten Datenmanipulation 
• Analysieren graphenbasierter Algorithmen, wobei ihre Anwendung bei der Darstellung und Lösung von Problemen mit komplexen Beziehungen untersucht wird 
• Untersuchen von Greedy-Algorithmen, Verständnis ihrer Logik und Anwendungen bei der Lösung von Optimierungsproblemen 
• Untersuchen und Anwenden der Backtracking-Technik für die systematische Problemlösung und Analysieren ihrer Effektivität in verschiedenen Szenarien 

Modul 6. Intelligente Systeme  

• Erforschen der Agententheorie, Verstehen der grundlegenden Konzepte ihrer Funktionsweise und ihrer Anwendung in der künstlichen Intelligenz und im Software Engineering 
• Studieren der Darstellung von Wissen, einschließlich der Analyse von Ontologien und deren Anwendung bei der Organisation von strukturierten Informationen 
• Analysieren des Konzepts des semantischen Webs und seiner Auswirkungen auf die Organisation und den Abruf von Informationen in digitalen Umgebungen 
• Evaluieren und Vergleichen verschiedener Wissensrepräsentationen und deren Integration zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von intelligenten Systemen 
• Studieren semantischer Reasoner, wissensbasierter Systeme und Expertensysteme und Verstehen ihrer Funktionalität und Anwendungen in der intelligenten Entscheidungsfindung 

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining 

• Einführen in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens 
• Untersuchen von Entscheidungsbäumen als überwachte Lernmodelle, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen 
• Bewerten von Klassifikatoren anhand spezifischer Techniken, um ihre Leistung und Genauigkeit bei der Datenklassifizierung zu messen 
• Studieren neuronaler Netze und Verstehen ihrer Funktionsweise und Architektur, um komplexe Probleme des maschinellen Lernens zu lösen 
• Erforschen von Bayes'schen Methoden und deren Anwendung im maschinellen Lernen, einschließlich Bayes'scher Netzwerke und Bayes'scher Klassifikatoren 
• Analysieren von Regressions- und kontinuierlichen Antwortmodellen zur Vorhersage von numerischen Werten aus Daten 
• Untersuchen von Techniken zum Clustering, um Muster und Strukturen in unmarkierten Datensätzen zu erkennen 
• Erforschen von Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), um zu verstehen, wie maschinelle Lerntechniken zur Analyse und zum Verständnis von Texten eingesetzt werden 

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning  

• Beherrschen der Grundlagen des tiefen Lernens und Verstehen seiner wesentlichen Rolle beim Deep Learning 
• Erkunden der grundlegenden Operationen in neuronalen Netzen und Verstehen ihrer Anwendung bei der Konstruktion von Modellen 
• Analysieren der verschiedenen Schichten, die in neuronalen Netzen verwendet werden, und lernen, wie man sie richtig auswählt 
• Verstehen der effektiven Verknüpfung von Schichten und Operationen, um komplexe und effiziente neuronale Netzarchitekturen zu entwerfen 
• Verwenden von Trainern und Optimierern, um die Leistung von neuronalen Netzen abzustimmen und zu verbessern 
• Erforschen der Verbindung zwischen biologischen und künstlichen Neuronen für ein tieferes Verständnis des Modelldesigns 
• Feinabstimmen von Hyperparametern für das Fine Tuning neuronaler Netze, um ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben zu optimieren 

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze  

• Lösen von Problemen im Zusammenhang mit Gradienten beim Training von tiefen neuronalen Netzen 
• Erforschen und Anwenden verschiedener Optimierer, um die Effizienz und Konvergenz von Modellen zu verbessern 
• Programmieren der Lernrate zur dynamischen Anpassung der Konvergenzrate des Modells 
• Verstehen und Bewältigen von Overfitting durch spezifische Strategien beim Training 
• Anwenden praktischer Richtlinien, um ein effizientes und effektives Training von tiefen neuronalen Netzen zu gewährleisten 
• Implementieren von Transfer Learning als fortgeschrittene Technik zur Verbesserung der Modellleistung bei bestimmten Aufgaben 
• Erforschen und Anwenden von Techniken der Data Augmentation zur Anreicherung von Datensätzen und Verbesserung der Modellgeneralisierung 
• Entwickeln praktischer Anwendungen mit Transfer Learning zur Lösung realer Probleme 
• Verstehen und Anwenden von Regularisierungstechniken zur Verbesserung der Generalisierung und zur Vermeidung von Overfitting in tiefen neuronalen Netzen 
   

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow  

• Beherrschen der Grundlagen von TensorFlow und seiner Integration mit NumPy für effiziente Datenverwaltung und Berechnungen 
• Anpassen von Modellen und Trainingsalgorithmen mit den fortgeschrittenen Fähigkeiten von TensorFlow 
• Erforschen der tfdata-API zur effektiven Verwaltung und Manipulation von Datensätzen 
• Implementieren des Formats TFRecord, um große Datensätze in TensorFlow zu speichern und darauf zuzugreifen 
• Verwenden von Keras-Vorverarbeitungsschichten zur Erleichterung der Konstruktion eigener Modelle 
• Erforschen des TensorFlow Datasets-Projekts, um auf vordefinierte Datensätze zuzugreifen und die Entwicklungseffizienz zu verbessern 
• Entwickeln einer Deep Learning-Anwendung mit TensorFlow unter Einbeziehung der im Modul erworbenen Kenntnisse 
• Anwenden aller Konzepte, die bei der Erstellung und dem Training von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow erlernt wurden, auf praktische Art und Weise in realen Situationen 

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks  

• Verstehen der Architektur des visuellen Kortex und ihrer Bedeutung für Deep Computer Vision 
• Erforschen und Anwenden von Faltungsschichten, um wichtige Merkmale aus Bildern zu extrahieren 
• Implementieren von Clustering-Schichten und ihre Verwendung in Deep Computer Vision-Modellen mit Keras 
• Analysieren verschiedener Architekturen von Convolutional Neural Networks (CNN) und deren Anwendbarkeit in verschiedenen Kontexten 
• Entwickeln und Implementieren eines CNN ResNet unter Verwendung der Keras-Bibliothek, um die Effizienz und Leistung des Modells zu verbessern 
• Verwenden von vorab trainierten Keras-Modellen, um das Transfer-Lernen für bestimmte Aufgaben zu nutzen 
• Anwenden von Klassifizierungs- und Lokalisierungstechniken in Deep Computer Vision-Umgebungen 
• Erforschen von Strategien zur Objekterkennung und -verfolgung mit Convolutional Neural Networks 
• Implementieren von semantischen Segmentierungstechniken, um Objekte in Bildern im Detail zu verstehen und zu klassifizieren 
   

Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit  

• Entwickeln von Fähigkeiten zur Texterstellung mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) 
• Anwenden von RNNs bei der Meinungsklassifizierung zur Stimmungsanalyse in Texten 
• Verstehen und Anwenden von Aufmerksamkeitsmechanismen in Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache 
• Analysieren und Verwenden von Transformers-Modellen in spezifischen NLP-Aufgaben 
• Erkunden der Anwendung von Transformers-Modellen im Kontext von Bildverarbeitung und Computer Vision 
• Kennenlernen der Hugging Face Transformers-Bibliothek für die effiziente Implementierung fortgeschrittener Modelle 
• Vergleichen der verschiedenen Transformers-Bibliotheken, um ihre Eignung für bestimmte Aufgaben zu bewerten 
• Entwickeln einer praktischen Anwendung von NLP, die RNN- und Aufmerksamkeitsmechanismen integriert, um reale Probleme zu lösen 

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle  

• Entwickeln effizienter Datenrepräsentationen mit Autoencodern, GANs und Diffusionsmodellen 
• Durchführen einer PCA unter Verwendung eines unvollständigen linearen Autoencoders zur Optimierung der Datendarstellung 
• Implementieren und Verstehen der Funktionsweise von gestapelten Autoencodern 
• Erforschen und Anwenden von Convolutional Autoencoders für effiziente visuelle Datendarstellungen 
• Analysieren und Anwenden der Effektivität von Sparse-Auto-Encodern bei der Datendarstellung 
• Generieren von Modebildern aus dem MNIST-Datensatz mit Hilfe von Autoencoders 
• Verstehen des Konzepts der Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodelle 
• Implementieren und Vergleichen der Leistung von Diffusionsmodellen und GANs bei der Datengenerierung 

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing   

• Einführen in die grundlegenden Konzepte des bio-inspirierten Computings 
• Erforschen sozialer Anpassungsalgorithmen als wichtiger Ansatz im bio-inspirierten Computing 
• Analysieren von Strategien zur Erforschung und Ausnutzung des Raums in genetischen Algorithmen 
• Untersuchen von Modellen des evolutionären Rechnens im Kontext der Optimierung  
• Fortsetzen der detaillierten Analyse von Modellen des evolutionären Rechnens  
• Anwenden der evolutionären Programmierung auf spezifische Lernprobleme 
• Bewältigen der Komplexität von Multi-Objektiv-Problemen im Rahmen des bio-inspirierten Computings 
• Erforschen der Anwendung von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings  
• Vertiefen der Implementierung und des Nutzens von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings 

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen 

• Entwickeln von Strategien für die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen 
• Analysieren der Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Erbringung von Dienstleistungen im Gesundheitswesen 
• Identifizieren und Bewerten der Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitssektor 
• Bewerten der potenziellen Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie 
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Industrie zur Verbesserung der Produktivität 
• Entwerfen von Lösungen der künstlichen Intelligenz zur Optimierung von Prozessen in der öffentlichen Verwaltung 
• Bewerten des Einsatzes von KI-Technologien im Bildungssektor 
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Forst- und Landwirtschaft zur Verbesserung der Produktivität 
• Optimieren von Personalprozessen durch den strategischen Einsatz von künstlicher Intelligenz 

Modul 16. Datenanalyse und Anwendung von KI-Techniken zur Personalisierung der Bildung 

• Anwenden von KI bei der Analyse und Bewertung von Bildungsdaten, um kontinuierliche Verbesserungen im Bildungsbereich zu erzielen 
• Definieren von akademischen Leistungsindikatoren auf der Grundlage von Bildungsdaten zur Messung und Verbesserung der Schülerleistungen 
• Implementieren von KI-Technologien und -Algorithmen zur Durchführung prädiktiver Analysen von akademischen Leistungsdaten 
• Durchführen personalisierter Diagnosen von Lernschwierigkeiten durch KI-Datenanalyse und Identifizieren besonderer Bildungsbedürfnisse sowie Entwickeln gezielter Interventionen 
• Behandeln von Fragen der Sicherheit und des Datenschutzes bei der Verarbeitung von Bildungsdaten bei der Anwendung von KI-Tools, um die Einhaltung von Vorschriften und ethischen Grundsätzen zu gewährleisten  

Modul 17. Entwicklung von Projekten der künstlichen Intelligenz im Klassenzimmer 

• Planen und Entwerfen von Bildungsprojekten zur effektiven Integration von KI in Bildungsumgebungen und Beherrschen spezifischer Werkzeuge für deren Entwicklung 
• Entwerfen wirksamer Strategien zur Umsetzung von KI-Projekten in Lernumgebungen, indem diese in bestimmte Fächer integriert werden, um den Bildungsprozess zu bereichern und zu verbessern 
• Entwickeln von Bildungsprojekten, die maschinelles Lernen anwenden, um die Lernerfahrung zu verbessern, und die KI in die Gestaltung von Lernspielen für spielerisches Lernen integrieren 
• Entwickeln von pädagogischen Chatbots, um Schüler in ihren Lernprozessen zu unterstützen und Zweifel zu beseitigen, wobei intelligente Agenten in Bildungsplattformen integriert werden, um die Interaktion und den Unterricht zu verbessern 
• Kontinuierliches Analysieren von KI-Projekten im Bildungsbereich, um Bereiche mit Verbesserungs- und Optimierungsbedarf zu ermitteln 

Modul 18. Lehrpraxis mit generativer künstlicher Intelligenz 

• Beherrschen generativer KI-Technologien für ihre effektive Anwendung und Nutzung in Bildungsumgebungen und Planen effektiver Bildungsaktivitäten 
• Erstellen didaktischer Materialien unter Verwendung generativer KI, um die Qualität und Vielfalt der Lernressourcen zu verbessern und die Fortschritte der Schüler auf innovative Weise zu messen 
• Anwenden generativer KI zur Korrektur von Bewertungsaktivitäten und Tests, um diesen Prozess zu rationalisieren und zu optimieren 
• Integrieren generativer KI-Werkzeuge in pädagogische Strategien zur Verbesserung der Effektivität des Bildungsprozesses und zur Gestaltung integrativer Lernumgebungen im
• Rahmen des Universal Design-Ansatzes 
• Bewerten der Wirksamkeit generativer KI in der Bildung, Analyse ihrer Auswirkungen auf Lehr- und Lernprozesse 

Modul 19. Innovationen und aufkommende Trends in der KI für die Bildung 

• Beherrschen neuer KI-Tools und -Technologien für den Bildungsbereich, um sie effektiv in Lernumgebungen einzusetzen 
• Integrieren von Augmented und Virtual Reality in der Bildung, um die Lernerfahrung zu bereichern und zu verbessern 
• Anwenden von konversationeller KI zur Erleichterung der pädagogischen Unterstützung und zur Förderung des interaktiven Lernens unter Schülern 
• Einsetzen von Technologien zur Gesichts- und Emotionserkennung, um das Engagement und das Wohlbefinden der Schüler im Klassenzimmer zu überwachen 
• Untersuchen der Integration von Blockchain und KI im Bildungswesen, um die Bildungsverwaltung zu verändern und Zertifizierungen zu validieren 

Modul 20. Ethik und Gesetzgebung der künstlichen Intelligenz in der Bildung 

• Identifizieren und Anwenden ethischer Praktiken im Umgang mit sensiblen Daten im Bildungskontext, wobei Verantwortung und Respekt im Vordergrund stehen 
• Analysieren der sozialen und kulturellen Auswirkungen von KI im Bildungsbereich und Bewerten ihres Einflusses auf die Bildungsgemeinschaft 
• Verstehen der Gesetzgebung und Politik in Bezug auf die Nutzung von Daten in Bildungseinrichtungen, die KI einsetzen 
• Definieren der Überschneidungen zwischen KI, kultureller Vielfalt und Geschlechtergerechtigkeit in Bildungskontexten 
• Bewerten der Auswirkungen von KI auf die Zugänglichkeit von Bildung, um einen gleichberechtigten Zugang zu Wissen zu gewährleisten 

Dieser Privater Masterstudiengang kombiniert technische Aspekte der künstlichen Intelligenz mit einem praktischen Fokus auf die Entwicklung von Bildungsprojekten"