TECH为你提供100%的在线学习方法，以免费获取内容和定制学习为基础" 

增强现实技术和虚拟现实技术可以使学习更具互动性，沉浸感和个性化，从而在提高教育质量方面大有可为。这些技术可以提高学生的积极性，同时为他们应对劳动力市场的挑战做好准备。  

例如，未来的外科医生可以先在安全的虚拟环境中练习手术然后再为真正的病人做手术。因此，这些技术可以让学生更清晰地直观地理解抽象和难以理解的概念。数学公式的3D图形就是一个例子。 

在此背景下，TECH开展了一项开创性的研究重点关注教育领域人工智能的创新和新兴趋势。课程由经验丰富的教师团队设计，将探索各种方法来鼓励互动学习，促进知识的保持。同样，教学大纲还将提供开发教育游戏等项目的高级工具。  

另一方面，学习材料将提供通过各种衡量机制评估课程影响的关键。此外，教师还将获得在学校处理敏感数据的道德意识。他们还将意识到人工智能对文化多样性和性别平等的影响。值得注意的是，该学位包括真实案例研究，这将使专业人员更接近教学援助的实际情况。 

为了加强这些内容，该课程的方法加强了其创新性。TECH提供100%的在线教育环境，适应那些希望在职业生涯中取得进步的专业人士的需求。还采用了Relearning方法，通过重复关键概念来固定知识和促进学习。因此，灵活性和强有力的教学方法相结合，使其非常容易使用。 

你将做好准备，克服在教育环境中处理敏感数据时遇到的任何道德挑战"

这个教育中的人工智能技术专科文凭包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能技术在教育领域的专家介绍案例研究的发展情况
• 课程包括图形化，示意图和实用性内容，提供了关于那些对专业实践至关重要的学科的理论和实践信息
• 实践练习包括自我评估以改善学习效果
• 特别强调创新的方法论提供理论课程，专家解答问题，争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容

你是否正在寻找学生问题的快速答案？通过这个培训开发最有效的学生支持聊天机器人" 

该课程的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验，还有来自知名社会和著名大学的专家。  

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。  

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。 

你将采取最符合道德规范的处理方式，确保教育领域敏感数据的隐私"

TECH在其课程中应用的Relearning系统减少了其他教学方法中经常出现的长时间学习"

这个专科文凭将从理论和实践的角度探讨教育领域的人工智能项目。这样，课程将涵盖机器学习，神经网络和自然语言处理等概念。还将提供一系列技术，如增强现实技术和预测分析技术。通过这种方式，教师将研究最新趋势以便将其融入课堂改善教学体验。教材还将深入探讨如何应用道德原则，数据政策和现行法律负责任地使用人工智能。

你将掌握新兴的人工智能技术优化教育环境促进互动学习" 

模块1. 课堂人工智能项目的开发

1.1. 通过Algor Education规划和设计人工智能教育项目

1.1.1. 项目规划的入门指南
1.1.2. 知识的基础
1.1.3. 设计教育领域的人工智能项目

1.2. 利用人工智能开发教育项目的工具

1.2.1. 开发教育项目的工具: TensorFlow Playground
1.2.2. 历史教育项目工具
1.2.3. 数学教育项目工具；Wolfram Alpha
1.2.4. 英语教育项目工具: Grammarly

1.3. 在课堂上实施人工智能项目的策略

1.3.1. 何时实施人工智能项目
1.3.2. 为什么要实施人工智能项目
1.3.3. 将实施的策略

1.4. 将人工智能项目纳入具体学科

1.4.1. 数学与人工智能: Thinkster math
1.4.2. 历史与人工智能
1.4.3. 语言与人工智能: Deep L
1.4.4. 其他科目：Watson Studio

1.5. 项目 1：使用机器学习开发教育项目与Khan Academy

1.5.1. 入门指南
1.5.2. 需求收集
1.5.3. 使用的工具
1.5.4. 项目定义

1.6. 项目 2：将人工智能融入教育游戏开发中

1.6.1. 入门指南
1.6.2. 需求收集
1.6.3. 使用的工具
1.6.4. 项目定义

1.7. 项目 3：开发用于学生援助的教育聊天机器人

1.7.1. 入门指南
1.7.2. 需求收集
1.7.3. 使用的工具
1.7.4. 项目定义

1.8. 项目 4：将智能代理与Knewton集成到教育平台中

1.8.1. 入门指南
1.8.2. 需求收集
1.8.3. 使用的工具
1.8.4. 项目定义

1.9. 使用Qualtrics评估和衡量人工智能项目对教育的影响 

1.9.1. 在课堂上使用人工智能的好处
1.9.2. 实际数据
1.9.3. 课堂上的人工智能
1.9.4. 教育领域人工智能的统计数据

1.10. 使用Edmodo Insights分析和持续改进教育领域的人工智能项目

1.10.1.  当前项目
1.10.2. 启动
1.10.3.  未来展望
1.10.4.  改造360课堂

模块2. 教育中的人工智能的创新和新兴趋势

2.1. 用于教育的新兴人工智能工具和技术

2.1.1. 过时的人工智能工具
2.1.2. 现有工具ClassDojo和Seesaw
2.1.3. 未来的工具

2.2. 增强现实和虚拟现实技术在教育中的应用

2.2.1. 增强现实工具
2.2.2. 虚拟现实工具
2.2.3. 工具的应用及其用途
2.2.4. 优点与缺点

2.3. 通过Wysdom AI和SnatchBot进行对话式AI教育支持和互动学习

2.3.1. 对话式人工智能，为什么是现在
2.3.2. 学习中的人工智能
2.3.3. 优点与缺点
2.3.4. 人工智能在学习中的应用

2.4. 应用人工智能提高知识保留率

2.4.1. 将人工智能作为辅助工具
2.4.2. 应遵循的准则
2.4.3. 人工智能在知识保留方面的表现
2.4.4. 人工智能和辅助工具

2.5. 用于跟踪学生参与度和幸福感的面部和情感识别技术

2.5.1. 当今市场上的面部和情感识别技术
2.5.2. 用途
2.5.3. 应用
2.5.4. 误差范围
2.5.5. 优点与缺点

2.6. 区块链和人工智能在教育领域的应用将改变教育管理和认证方式

2.6.1. 什么是区块链
2.6.2. 区块链及其应用
2.6.3. 区块链作为变革要素
2.6.4. 教育管理与区块链

2.7. 通过Squirrel AI Learning增强学习体验的新兴人工智能工具 

2.7.1. 当前项目
2.7.2. 启动
2.7.3. 未来展望
2.7.4. 改造360课堂

2.8. 开发新兴人工智能试点的策略

2.8.1. 优点与缺点
2.8.2. 待开发的策略
2.8.3. 关键点
2.8.4. 试点项目

2.9. 人工智能创新的成功案例分析

2.9.1. 创新项目
2.9.2. 人工智能的应用及其益处
2.9.3. 课堂中的人工智能，成功案例

2.10. 人工智能在教育领域的未来

2.10.1. 人工智能在教育领域的历史
2.10.2. 人工智能在课堂中的应用
2.10.3. 未来的项目

模块3. 教育中的人工智能的伦理与立法

3.1. 教育领域敏感数据的识别和道德处理

3.1.1. 教育领域敏感数据的道德处理原则与实践
3.1.2. 保护学生数据隐私和保密性方面的挑战
3.1.3. 确保数据收集的透明度和知情同意的策略

3.2. 人工智能对教育的社会和文化影响

3.2.1. 分析人工智能对教育环境中社会和文化动态的影响
3.2.2. 探索Microsoft AI for Accessibility如何延续或减轻社会偏见和不平等
3.2.3. 评估开发人员和教育工作者在实施人工智能过程中的社会责任

3.3. 关于教育环境中人工智能的立法和数据政策

3.3.1. 审查适用于教育领域人工智能的现行数据和隐私法律法规
3.3.2. 数据政策对教育实践和技术创新的影响
3.3.3. 与AI Ethics Lab合作制定教育领域人工智能伦理使用的机构政策

3.4. 人工智能的伦理影响评估

3.4.1. 评估人工智能应用于教育的伦理影响的方法
3.4.2. 衡量人工智能的社会和伦理影响所面临的挑战
3.4.3. 创建指导教育领域开发和使用人工智能的伦理框架

3.5. 人工智能在教育领域的挑战与机遇

3.5.1. 确定在教育领域使用人工智能的主要伦理和法律挑战
3.5.2. 探索通过人工智能改进教学的机会学习
3.5.3. 平衡教育领域的技术创新与伦理考虑

3.6. 人工智能解决方案在教育环境中的伦理应用

3.6.1. 在教育领域设计和部署人工智能解决方案的道德原则
3.6.2. 不同教育背景下人工智能伦理应用案例研究
3.6.3. 让所有stakeholders参与人工智能伦理决策的策略

3.7. 人工智能，文化多样性和性别平等

3.7.1. 分析人工智能对促进教育领域文化多样性和性别平等的影响
3.7.2. 利用Google的Teachable Machine开发包容性和多样性敏感的人工智能系统的策略
3.7.3. 评估人工智能如何影响不同文化和性别群体的代表性和待遇

3.8. 在教育领域使用人工智能工具的伦理考虑因素

3.8.1. 在课堂上开发和使用人工智能工具的道德准则
3.8.2. 讨论教育中自动化与人工干预之间的平衡问题
3.8.3. 分析人工智能在教育领域的应用引发重大伦理问题的案例

3.9. 人工智能对教育无障碍的影响

3.9.1. 探索人工智能如何改善或限制教育的无障碍环境
3.9.2. 分析人工智能解决方案旨在通过 Google提高包容性和所有人接受教育的机会阅读 
3.9.3. 采用人工智能技术改善无障碍环境的伦理挑战

3.10. 全球人工智能与教育案例研究

3.10.1. 关于在教育领域使用人工智能的国际案例研究分析
3.10.2. 比较不同教育文化背景下的伦理和法律方法 ] 
3.10.3. 从全球人工智能和教育案例中汲取的经验教训和最佳做法

一次全面的培训，将带领你掌握与顶尖竞争所需的知识"