Você aprofundará na personalização da aprendizagem com Inteligência Artificial na melhor universidade digital do mundo, de acordo com a Forbes”

O desenvolvimento do material didático com IA generativa tem o potencial de revolucionar a educação ao permitir a geração automática de conteúdo educacional personalizado e de alta qualidade. Por exemplo, algoritmos como o GPT-3 podem gerar explicações, exercícios e exemplos de forma automatizada. Isso é útil para criar materiais de leitura, guias de estudo e exercícios específicos para cada aluno. cA IA também produz materiais multimídia, como gráficos, animações e vídeos, para melhorar a retenção do conhecimento.

Por isso, a TECH lançou um Programa avançado sobre a docência com IA generativa. O conteúdo programático analisará em detalhes as estratégias de implementação de projetos em sala de aula, usando as ferramentas tecnológicas mais sofisticadas. Também irá se aprofundar na identificação, extração e preparação de dados educacionais. Nessa linha, a capacitação empregará técnicas de Machine Learning para interpretar tendências e padrões. Além disso, o curso fornecerá diversos estudos de caso de previsões bem-sucedidas em ambientes educacionais. Dessa forma, os profissionais de ensino estarão qualificados para abordar com sucesso os desafios em sala de aula.

Com relação à metodologia deste programa, é importante observar que ela reforça seu caráter inovador. A TECH oferece aos alunos um ambiente educacional 100% online, adaptando-se às necessidades de profissionais ocupados que desejam avançar em suas carreiras. Além disso, usa o sistema de ensino Relearning, baseado na repetição de conceitos-chave para fixar o conhecimento e facilitar a aprendizagem. Assim, a combinação de flexibilidade e uma abordagem pedagógica robusta torna este curso altamente acessível. Basta que os alunos tenham um dispositivo eletrônico com acesso à Internet (como um telefone celular, um computador ou uma tablet), para entrar no Campus Virtual e ter acesso ao material didático mais inovador.

Você irá elaborar pesquisas de avaliação e aproveitará o feedback dos alunos para otimizar suas propostas educacionais”

Este Programa avançado de Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial para a Prática Docente conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial na Docência
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente útil, fornece informações teórica e práticas sobre as disciplinas fundamentais para a prática profissional
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Deseja enriquecer seu processo de tomada de decisões educacionais? Alcance esse objetivo graças às ferramentas de automação inteligente que este programa oferece”

A equipe de professores do programa inclui profissionais do setor que trazem para o curso a experiência de seu trabalho, bem como especialistas reconhecidos de sociedades de referência de prestígio. 

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais. 

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Você usará com eficácia a análise de dados para prevenir e resolver problemas educacionais"

Esqueça a memorização! Com o sistema Relearning você integrará os conceitos de forma natural e progressiva"

Este Programa Avançado fornecerá aos alunos uma abordagem abrangente para o desenvolvimento de projetos de IA no contexto educacional. Para isso, o plano de estudos proporcionará aos alunos as ferramentas mais inovadoras para que possam tomar decisões fundamentadas. Além disso, o conteúdo do curso se aprofundará em uma série de algoritmos para a análise preditiva de dados de desempenho acadêmico. Nesse sentido, o programa irá se concentrar na contribuição da IA para a avaliação e a personalização do ensino. Também fornecerá os meios para a aplicação de estratégias pedagógicas, destinadas à correção de atividades e ao desenvolvimento de material didático.

Este e Programa avançado combina a excelência do ensino com a revolução tecnológica da Aprendizagem Automática, para mantê-lo na vanguarda educacional”

Módulo 1. Análise de dados e aplicação de técnicas de IA para personalização educacional

1.1. Identificação, Extração e Preparação de Dados Educacionais

1.1.1. Aplicação de H2O.ai na coleta e seleção de dados relevantes em ambientes educacionais
1.1.2. Técnicas de limpeza e normalização de dados para análises educacionais
1.1.3. Importância da integridade e qualidade dos dados em pesquisas educacionais

1.2. Análise e Avaliação de Dados Educacionais com IA para Melhoria Contínua na Sala de Aula

1.2.1. Implementação do TensorFlow na interpretação de tendências e padrões educacionais usando técnicas de machine learning
1.2.2. Avaliação do impacto de estratégias pedagógicas por meio da análise de dados
1.2.3. Aplicação de Trinka na integração de feedback baseado em IA para otimização do processo de ensino

1.3. Definição de Indicadores de Desempenho Acadêmico a partir de Dados Educacionais

1.3.1. Estabelecimento de métricas-chave para avaliar o desempenho estudantil
1.3.2. Análise comparativa de indicadores para identificar áreas de melhoria
1.3.3. Correlação entre indicadores acadêmicos e fatores externos por meio de IA

1.4. Ferramentas de IA para Controle e Tomada de Decisões Educacionais

1.4.1. Sistemas de suporte à decisão baseados no Tome.ai para administradores educacionais
1.4.2. Uso do Trello para planejar e atribuir recursos educacionais
1.4.3. Otimização de processos educacionais por meio de análise preditiva com Orange Data Mining 

1.5. Tecnologias e Algoritmos de IA para Análise Preditiva de Dados de Desempenho Acadêmico

1.5.1. Fundamentos de modelos preditivos em educação
1.5.2. Uso de algoritmos de classificação e regressão para prever tendências educacionais
1.5.3. Casos práticos de previsões bem-sucedidas em ambientes educacionais

1.6. Aplicação de Análise de Dados com IA para Prevenção e Solução de Problemas Educacionais

1.6.1. Identificação precoce de riscos acadêmicos por meio de análises preditivas
1.6.2. Estratégias de intervenção baseadas em dados para abordar desafios educacionais
1.6.3. Avaliação do impacto das soluções baseadas em IA com DataRobot na educação

1.7. Diagnóstico personalizado de dificuldades de aprendizagem a partir de Análises de Dados com IA

1.7.1. Técnicas de IA para identificar estilos e dificuldades de aprendizagem com IBM Watson Education 
1.7.2. Integração de análises de dados em planos de suporte educacional individualizados
1.7.3. Estudo de casos de diagnósticos aprimorados pelo uso de IA

1.8. Análise de dados e aplicação de IA para identificação de necessidades educacionais particulares

1.8.1. Abordagens de IA para a detecção de necessidades educacionais especiais com Gooroo
1.8.2. Personalização de estratégias de ensino com base na análise de dados
1.8.3. Avaliação do impacto da IA na inclusão educacional

1.9. Personalização da aprendizagem com IA a partir da análise de dados de desempenho acadêmico

1.9.1. Criação de itinerários de aprendizagem adaptativos utilizando Smart Sparrow 
1.9.2. Implementação de sistemas de recomendação para recursos educacionais
1.9.3. Medição do progresso individual e ajustes em tempo real por meio de Squirrel AI Learning

1.10. Segurança e Privacidade no Tratamento de Dados Educacionais

1.10.1. Princípios éticos e legais na gestão de dados educacionais
1.10.2. Técnicas de proteção de dados e privacidade em sistemas educacionais com Google Cloud Security
1.10.3. Estudos de caso sobre violações de segurança e seu impacto na educação

Módulo 2. Desenvolvimento de projetos de Inteligência Artificial em sala de aula   

2.1. Planejamento e elaboração de projetos de IA na educação com Algor Education  

2.1.1. Primeiros passos para planejar o projeto 
2.1.2. Bases de Conhecimento 
2.1.3. Criação de projetos de IA na educação  

2.2. Ferramentas para o Desenvolvimento de Projetos Educacionais com IA 

2.2.1. Ferramentas para o Desenvolvimento de Projetos Educacionais: TensorFlow Playground
2.2.2. Ferramentas para Projetos Educacionais em História 
2.2.3. Ferramentas para projetos educacionais em Matemática; Wolfram Alpha
2.2.4. Ferramentas para projetos educacionais em inglês: Grammarly

2.3. Estratégias de Implementação de Projetos de IA na Sala de Aula 

2.3.1. Quando Implementar um Projeto de IA? 
2.3.2. Por que Implementar um Projeto de IA 
2.3.3. Estratégias a Serem Realizadas  

2.4. Integração de Projetos de IA em Disciplinas Específicas 

2.4.1. Matemática e IA: Thinkster math
2.4.2. História e IA 
2.4.3. Idiomas e IA: DeepL 
2.4.4. Outras disciplinas: Watson Studio

2.5. Projeto 1: Desenvolvimento de projetos educacionais usando aprendizagem automáticacom Khan Academy   

2.5.1. Primeiros passos 
2.5.2. Tomada de exigências 
2.5.3. Ferramentas a ser utilizadas 
2.5.4. Definição do projeto   

2.6. Projeto 2: Integração da IA no desenvolvimento de Jogos educacionais  

2.6.1. Primeiros passos 
2.6.2. Tomada de exigências 
2.6.3. Ferramentas a ser utilizadas 
2.6.4. Definição do projeto   

2.7. Projeto 3: Desenvolvimento de chatbots educacionais para assistência ao aluno

2.7.1. Primeiros passos 
2.7.2. Tomada de exigências 
2.7.3. Ferramentas a ser utilizadas 
2.7.4. Definição do projeto  

2.8. Projeto 4: Integração de agentes inteligentes em plataformas educacionais com Knewton

2.8.1. Primeiros passos 
2.8.2. Tomada de exigências 
2.8.3. Ferramentas a ser utilizadas 
2.8.4. Definição do projeto  

2.9.  Avaliação e Medição do Impacto de Projetos de IA na Educação com Qualtrics

2.9.1. Benefícios de Trabalhar com IA na Sala de Aula 
2.9.2. Dados Reais 
2.9.3. IA na Sala de Aula  
2.9.4. Estatísticas da IA na Educação  

2.10. Análise e aprimoramento contínuo de projetos de IA na área de educação com Edmodo Insights

2.10.1.  Projetos Atuais  
2.10.2. Implementação 
2.10.3.  O que o futuro nos reserva 
2.10.4.  Transformando as Salas de Aula 360 

Módulo 3. Prática de ensino com Inteligência Artificial generativa   

3.1. Tecnologias de IA Generativa para Uso na Educação 

3.1.1. O mercado atual: Artbreeder, Runway ML e DeepDream Generator
3.1.2. Tecnologias em Uso 
3.1.3. O Que Está Por Vir? 
3.1.4. O Futuro da Sala de Aula 

3.2. Aplicação de Ferramentas de IA Generativa no Planejamento Educacional 

3.2.1. Ferramentas de planejamento: Altitude Learning
3.2.2. Ferramentas e Sua Aplicação 
3.2.3. Educação e IA 
3.2.4. Evolução  

3.3. Criação de material didático com IA generativa usando Story Ai, Pix2PIx e NeouralTalk2 

3.3.1. IA e seus usos na sala de aula 
3.3.2. Ferramentas para Criar Material Didático 
3.3.3. Como Trabalhar com as Ferramentas 
3.3.4. Comandos 

3.4. Desenvolvimento de provas por meio de IA generativa com Quizgecko

3.4.1. IA e Seus Usos no Desenvolvimento de Avaliações  
3.4.2. Ferramentas para o Desenvolvimento de Avaliações  
3.4.3. Como Trabalhar com as Ferramentas 
3.4.4. Comandos  

3.5. Feedback e comunicação aprimorados com IA generativa 

3.5.1. IA na Comunicação 
3.5.2. Aplicação de Ferramentas no Desenvolvimento da Comunicação na Sala de Aula 
3.5.3. Vantagens e desvantagens  

3.6.  Correção de atividades e provas por meio de IA generativa com Grandscope AI 

3.6.1. IA e Seus Usos na Correção de Atividades e Avaliações 
3.6.2. Ferramentas para a Correção de Atividades e Avaliações  
3.6.3. Como Trabalhar com as Ferramentas 
3.6.4. Comandos 

3.7.  Geração de Pesquisas de Avaliação da Qualidade Docente por Meio de IA Generativa 

3.7.1. IA e Seus Usos na Geração de Pesquisas de Avaliação da Qualidade Docente por Meio de IA  
3.7.2. Ferramentas para a Geração de Pesquisas de Avaliação da Qualidade Docente por Meio de IA 
3.7.3. Como Trabalhar com as Ferramentas 
3.7.4. Comandos 

3.8. Integração de Ferramentas de IA Generativa em Estratégias Pedagógicas 

3.8.1. Aplicações da IA em Estratégias Pedagógicas 
3.8.2. Usos Adequados  
3.8.3. Vantagens e desvantagens 
3.8.4. Ferramentas de IA generativa em estratégias pedagógicas: Gans

3.9. Utilização de IA Generativa para o Design Universal para a Aprendizagem 

3.9.1. IA Generativa, Por Que Agora? 
3.9.2. IA na Aprendizagem 
3.9.3. Vantagens e desvantagens 
3.9.4. Aplicações da IA na Aprendizagem 

3.10. Avaliação da Eficácia da IA Generativa na Educação 

3.10.1. Dados sobre a Eficácia 
3.10.2. Projeto 
3.10.3. Propósitos de Design 
3.10.4. Avaliação da Eficácia da IA na Educação

Uma experiência de capacitação única, fundamental e decisiva para impulsionar seu crescimento profissional"