你将在福布斯评选出的全球最佳数字大学中，利用人工智能深化定制学习"

利用生成式人工智能开发学习材料可以自动生成高质量的定制教育内容，从而有望彻底改变教育。例如，GPT-3等算法可以自动生成解释，练习和示例。这有助于为每个学员创建特定的阅读材料，学习指南和练习。人工智能还制作了图形，动画和视频等多媒体材料以提高知识的保留率。

为此，TECH启动了生成式人工智能教学实践专科文凭。课程将详细分析在课堂上利用最先进的技术工具实施项目的策略。还将深入介绍教育数据的识别，提取和准备。培训将采用，Machine Learning 技术来解读趋势和模式。此外，大学学位还将提供多个在教育环境中成功预测的案例研究。这样，教学专业人员就有资格成功应对课堂上的挑战。

关于该课程的方法，应当指出的是它加强了其创新性。TECH为学生提供100%的在线教育环境，从而满足了希望提升职业生涯的繁忙专业人士的需求。还采用Relearning教学系统，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。对学生的唯一要求是，他们必须拥有能上网的电子设备（如手机，电脑或平板电脑)才能访问虚拟校园获取最新颖的教学材料。

您将设计教学质量评估调查教学质量评估调查并利用学生的反馈意见优化您的教学方案”

这个人工智能技术在教学中的应用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学实践中的应用专家介绍的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

你想丰富你的教育决策吗？得益于智能自动化工具该课程将为您提供”

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。 

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。

您将有效地利用数据分析来预防和解决教育问题"

忘掉背书！通过Relearning系统你将以自然渐进的方式将概念融会贯通"

本专科文凭将为学生提供在教育背景下开发人工智能项目的综合方法。为了实现这一目标，课程将为学生提供最创新的工具使他们能够做出明智的决定。同时，课程将深入探讨对学习成绩数据进行预测分析的各种算法。从这个意义上讲，培训将侧重于人工智能如何促进教学评估和定制。还将为应用有用的教学策略纠正活动和编写教材提供关键。

这个专科文凭将卓越的教学与机器学习的技术革命相结合，让您始终站在教育的最前沿”

模块 1. 数据分析和人工智能技术在教育定制中的应用

1.1. 教育数据的识别，提取和准备

1.1.1. H2O.ai在教育环境相关数据收集和筛选方法中的应用
1.1.2. 用于教育分析的数据清理和标准化技术
1.1.3. 教育研究数据完整性和质量的重要性

1.2. 利用人工智能分析和评估教育数据不断改进课堂教学

1.2.1. 使用机器学习技术实施TensorFlow来解释教育趋势和模式
1.2.2. 通过数据分析评估教学策略的影响
1.2.3. Trinka在集成基于AI的反馈中的应用以优化教学过程

1.3. 从教育数据中定义学习成绩指标

1.3.1. 建立评估学生成绩的关键指标
1.3.2. 以指标为基准确定需要改进的领域
1.3.3. 利用人工智能将学术指标与外部因素相关联

1.4. 用于教育监测和决策的人工智能工具

1.4.1. 基于tome.ai的决策支持系统对于教育管理者
1.4.2. 使用Trello规划和分配教育资源
1.4.3. 通过Orange Data Mining的预测分析优化教育过程 

1.5. 对学习成绩数据进行预测分析的人工智能技术和算法

1.5.1. 教育预测建模的基本原理
1.5.2. 使用分类和回归算法预测教育趋势
1.5.3. 教育环境中成功预测的案例研究

1.6. 应用人工智能数据分析技术预防和解决教育问题

1.6.1. 通过预测分析及早发现学术风险
1.6.2. 以数据为导向的干预策略应对教育挑战
1.6.3. 基于DataRobot AI的解决方案对教育的影响评估

1.7. 通过人工智能数据分析对学习困难进行定制诊断

1.7.1. 用于识别学习风格和困难的人工智能技术与IBM Watson教育合作 
1.7.2. 将数据分析纳入定制教育支持计划
1.7.3. 利用人工智能改进诊断的案例研究

1.8. 数据分析和人工智能的应用以确定特殊的教育需求

1.8.1. 用于检测特殊教育需求的人工智能方法与Gooroo
1.8.2. 基于数据分析的定制教学策略
1.8.3. 评估人工智能对教育全纳的影响

1.9. 从学习成绩数据分析中利用人工智能实现定制学习

1.9.1. 使用Smart Sparrow创建自适应学习日程 
1.9.2. 实施教育资源推荐系统
1.9.3. 使用Squirrel实时测量个人进度和调整人工智能学习

1.10. 教育数据处理的安全与隐私

1.10.1. 教育数据管理的伦理和法律原则
1.10.2. 利用Google Cloud Security实现教育系统中的数据保护和隐私技术
1.10.3. 安全漏洞及其对教育影响的案例研究

模块 2. 课堂人工智能项目的开发   

2.1. 通过Algor Education规划和设计人工智能教育项目  

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

2.2. 利用人工智能开发教育项目的工具 

2.2.1. 开发教育项目的工具: TensorFlow Playground
2.2.2. 历史教育项目工具 
2.2.3. 数学教育项目工具；Wolfram Alpha
2.2.4. 英语教育项目工具: Grammarly

2.3. 在课堂上实施人工智能项目的策略 

2.3.1. 何时实施人工智能项目 
2.3.2. 为什么要实施人工智能项目 
2.3.3. 将实施的策略  

2.4. 将人工智能项目纳入具体学科 

2.4.1. 数学与人工智能: Thinkster math
2.4.2. 历史与人工智能 
2.4.3. 语言与人工智能: Deep L 
2.4.4. 其他科目：Watson Studio

2.5. 项目 1：使用机器学习开发教育项目与Khan Academy   

2.5.1. 入门指南 
2.5.2. 需求收集 
2.5.3. 使用的工具 
2.5.4. 项目定义   

2.6. 项目 2：将人工智能融入教育游戏开发中  

2.6.1. 入门指南 
2.6.2. 需求收集 
2.6.3. 使用的工具 
2.6.4. 项目定义   

2.7. 项目 3：开发用于学生援助的教育聊天机器人

2.7.1.入门指南 
2.7.2. 需求收集 
2.7.3. 使用的工具 
2.7.4. 项目定义  

2.8. 项目 4：将智能代理与Knewton集成到教育平台中

2.8.1. 入门指南 
2.8.2. 需求收集 
2.8.3. 使用的工具 
2.8.4. 项目定义  

2.9. 使用Qualtrics评估和衡量人工智能项目对教育的影响

2.9.1. 在课堂上使用人工智能的好处 
2.9.2. 实际数据 
2.9.3. 课堂上的人工智能  
2.9.4. 教育领域人工智能的统计数据  

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

2.10.1.  当前项目  
2.10.2. 启动 
2.10.3.  未来展望 
2.10.4.  改造360课堂 

模块 3. 生成式人工智能教学实践   

3.1. 用于教育的人工智能生成技术 

3.1.1. 当前市场: Artbreeder, Runway Ml和 DeepDream Generator
3.1.2. 正在使用的的技术 
3.1.3. 未来 
3.1.4. 未来的教室 

3.2. 生成式人工智能工具在教育规划中的应用 

3.2.1. 规划工具Altitude Learning
3.2.2. 工具及其应用 
3.2.3. 教育与人工智能 
3.2.4. 进化  

3.3. 使用Story Ai，Pix2PIx通过生成式 AI和NeouralTalk2创建教材 

3.3.1. 人工智能及其在课堂中的应用 
3.3.2. 制作教材的工具 
3.3.3. 如何使用工具 
3.3.4. 命令 

3.4. 使用Quizgecko生成式AI开发评估测试

3.4.1. 人工智能及其在开发评估测试中的应用  
3.4.2. 开发评估测试工具  
3.4.3. 如何使用工具 
3.4.4. 命令  

3.5. 利用生成式人工智能改进反馈和交流 

3.5.1. 传播领域的人工智能 
3.5.2. 在课堂交流发展中应用工具 
3.5.3. 优点与缺点  

3.6. 使用GrandscopeAI生成人工智能纠正活动和评估测试 

3.6.1. 人工智能及其在修正评估活动和测试中的应用 
3.6.2. 纠正评价活动和测试的工具  
3.6.3. 如何使用工具 
3.6.4. 命令 

3.7. 利用生成式人工智能生成教学质量评估调查表 

3.7.1. 人工智能及其在利用人工智能生成教师质量评估调查中的应用  
3.7.2. 利用人工智能生成教师质量评估调查的工具 
3.7.3. 如何使用工具 
3.7.4. 命令 

3.8. 将人工智能生成工具纳入教学策略 

3.8.1. 人工智能在教学策略中的应用 
3.8.2. 正确用途  
3.8.3. 优点与缺点 
3.8.4. 教学策略中的人工智能生成工具: Gans

3.9. 使用生成式人工智能进行通用学习设计 

3.9.1. 生成式人工智能，为什么是现在 
3.9.2. 学习中的人工智能 
3.9.3. 优点与缺点 
3.9.4. 人工智能在学习中的应用 

3.10. 评估生成式人工智能在教育领域的应用效果 

3.10.1. 效果数据 
3.10.2. 项目 
3.10.3. 设计目的 
3.10.4. 评估人工智能在教育领域的应用

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