TECH bietet Ihnen eine 100%ige Online-Methode, die auf freiem Zugang zu den Inhalten und personalisiertem Unterricht basiert"

Erweiterte Realität kann in Bildungsumgebungen eingesetzt werden, um die Lernerfahrung der Schüler zu bereichern. So ermöglicht dieses Tool den Schülern beispielsweise vollständig immersive Lernprozesse, bei denen sie Situationen erkunden können, die ihnen sonst nicht zugänglich wären. Die Lernenden können so mit den Inhalten interagieren und sich aktiver am Lehrprozess beteiligen. Dies führt zu einer Verbesserung des Behaltens von Informationen und des Verständnisses von komplexen Konzepten. 

In diesem Zusammenhang hat TECH einen Universitätsexperte entwickelt, der sich auf KI als pädagogische Unterstützung und Ressource für interaktives Lernen konzentriert. Der Lehrplan wird sich mit dem Einsatz von Technologien zur Gesichts- und Emotionserkennung befassen, um die Teilnahme und das Wohlbefinden der Schüler zu überwachen. Gleichzeitig wird der Lehrplan auf die Integration von Vorschlägen in spezifischen Fächern wie Mathematik, Sprachen und Geschichte eingehen. Auf diese Weise werden den Lehrkräften innovative Ressourcen an die Hand gegeben, die ihre Lehrpraxis verbessern und dynamische Lernprozesse ermöglichen. Das Programm wird sich auch mit den Herausforderungen des Schutzes der Privatsphäre und der Vertraulichkeit von Schülerdaten befassen.

All dies wird durch ein hochwirksames informatives Kompendium präsentiert, das durch audiovisuelles Material, ergänzende Lektüre und praktische Übungen, die mit der Relearning-Methodik entwickelt wurden, bereichert wird. Auf diese Weise werden die Fachleute mit realen Fällen und Simulationen konfrontiert, die es ihnen ermöglichen, ihr neues Wissen zu testen und gleichzeitig etwas über die Anforderungen des Berufsfeldes zu lernen.  Darüber hinaus ist das Programm zu 100% online, d. h. es kann von jedem internetfähigen Gerät aus und ohne zeitliche Einschränkungen absolviert werden. Dies wird es den Fachleuten erleichtern, ihren Alltag und ihre Arbeit im Gesundheitswesen mit der Auffrischung ihrer Kenntnisse zu verbinden.

Sie werden anhand realer Fälle und der Lösung komplexer Situationen in simulierten Lernumgebungen lernen”

Dieser Universitätsexperte in Technologien der Künstlichen Intelligenz in der Bildung enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. 
Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Technologien der künstlichen 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 Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Gewährleisten Sie den Schutz sensibler Daten im Bildungsumfeld und sorgen Sie für die Sicherheit Ihrer Schüler"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten 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 fortschrittliche Methoden für die Unterstützung von Schülern und Studenten entwickeln, wie z. B. den Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten"

Relearning ermöglicht es Ihnen, mit weniger Aufwand und mehr Leistung zu lernen und sich mehr auf Ihre berufliche Spezialisierung zu konzentrieren"

Mit einem theoretisch-praktischen Ansatz wird sich dieser Abschluss auf Technologien des maschinellen Lernens im Bildungsbereich konzentrieren. Der Lehrplan wurde von Experten auf diesem Gebiet entwickelt und umfasst Konzepte wie neuronale Netze und die Verarbeitung natürlicher Sprache. Gleichzeitig wird der Lehrplan den Studenten eine breite Palette an technologischen Ressourcen zur Verfügung stellen, darunter erweiterte Realität und prädiktive Analytik. Auf diese Weise werden die Lehrkräfte ihre Bildungsprojekte optimieren, um die Erfahrungen der Schüler zu verbessern. Sie werden auch ein ethisches Bewusstsein für die Datenpolitik und die Gesetzgebung für den verantwortungsvollen Einsatz von KI entwickeln.

Setzen Sie die fortschrittlichsten Technologien des maschinellen Lernens effektiv ein und fördern Sie den interaktiven Unterricht"

Modul 1. Entwicklung von Projekten der künstlichen Intelligenz im Klassenzimmer

1.1. Planung und Design von KI-Projekten in der Bildung mit Algor Education

1.1.1. Erste Schritte der Projektplanung
1.1.2. Wissensgrundlagen
1.1.3. Design von KI-Projekten in der Bildung

1.2. Werkzeuge für die Entwicklung von Bildungsprojekten mit KI

1.2.1. Werkzeuge für die Entwicklung von Bildungsprojekten: TensorFlow Playground
1.2.2. Werkzeuge für Bildungsprojekte im Fach Geschichte
1.2.3. Werkzeuge für Bildungsprojekte im Fach Mathematik; Wolfram Alpha
1.2.4. Werkzeuge für Bildungsprojekte im Fach Englisch: Grammarly

1.3. Strategien für die Umsetzung von KI-Projekten im Klassenzimmer

1.3.1. Wann sollte ein KI-Projekt durchgeführt werden?
1.3.2. Warum ein KI-Projekt durchführen?
1.3.3. Zu implementierende Strategien

1.4. Integration von KI-Projekten in spezifische Fächer

1.4.1. Mathematik und KI: Thinkster math
1.4.2. Geschichte und KI
1.4.3. Sprachen und KI: DeepL
1.4.4. Andere Fächer: Watson Studio

1.5. Projekt 1: Entwicklung von Bildungsprojekten mit maschinellem Lernen mit Khan Academy 

1.5.1. Erste Schritte
1.5.2. Erfassen von Anforderungen
1.5.3. Zu verwendende Tools
1.5.4. Definition des Projekts

1.6. Projekt 2: Integration von KI in die Entwicklung von Lernspielen

1.6.1. Erste Schritte
1.6.2. Erfassen von Anforderungen
1.6.3. Zu verwendende Tools
1.6.4. Definition des Projekts

1.7. Projekt 3: Entwicklung von pädagogischen Chatbots zur Unterstützung der Schüler

1.7.1. Erste Schritte
1.7.2. Erfassen von Anforderungen
1.7.3. Zu verwendende Tools
1.7.4. Definition des Projekts

1.8. Projekt 4: Integration von intelligenten Agenten in Bildungsplattformen mit Knewton

1.8.1. Erste Schritte
1.8.2. Erfassen von Anforderungen
1.8.3. Zu verwendende Tools
1.8.4. Definition des Projekts

1.9. Bewertung und Messung der Auswirkungen von KI-Projekten im Bildungswesen mit Qualtrics

1.9.1. Vorteile der Arbeit mit KI im Klassenzimmer
1.9.2. Reale Daten
1.9.3. KI im Klassenzimmer
1.9.4. Statistiken über KI in der Bildung

1.10. Analyse und kontinuierliche Verbesserung von KI-Projekten im Bildungswesen mit Edmodo Insights

1.10.1.  Laufende Projekte
1.10.2. Umsetzung
1.10.3.  Was die Zukunft bringt
1.10.4.  Umwandlung in 360°-Klassenzimmer

Modul 2. Innovationen und aufkommende Trends in der KI für die Bildung

2.1. Neue KI-Tools und -Technologien im Bereich der Bildung

2.1.1. Veraltete KI-Tools
2.1.2. Aktuelle Tools: ClassDojo und Seesaw
2.1.3. Zukünftige Tools

2.2. Erweiterte und virtuelle Realität in der Bildung

2.2.1. Tools für erweiterte Realität
2.2.2. Tools für virtuelle Realität
2.2.3. Anwendung von Tools und deren Nutzen
2.2.4. Vor- und Nachteile

2.3. Konversationelle KI für pädagogische Unterstützung und interaktives Lernen mit Wysdom AI und SnatchBot

2.3.1. Konversationelle KI, warum jetzt?
2.3.2. KI beim Lernen
2.3.3. Vor- und Nachteile
2.3.4. Anwendungen der KI beim Lernen

2.4. Anwendung von KI zur Verbesserung der Wissensspeicherung

2.4.1. KI als Hilfsmittel
2.4.2. Zu befolgende Leitlinien
2.4.3. KI-Leistung beim Wissenserhalt
2.4.4. KI und unterstützende Werkzeuge

2.5. Technologien zur Gesichts- und Gefühlserkennung für die Überwachung von Engagement und Wohlbefinden der Lernenden

2.5.1. Heute auf dem Markt befindliche Technologien zur Gesichts- und Gefühlserkennung
2.5.2. Verwendungen
2.5.3. Anwendungen
2.5.4. Fehlermarge
2.5.5. Vor- und Nachteile

2.6. Blockchain und KI in der Bildung zur Veränderung der Bildungsverwaltung und Zertifizierung

2.6.1. Was ist die Blockchain?
2.6.2. Blockchain und ihre Anwendungen
2.6.3. Blockchain als transformatives Element
2.6.4. Bildungsverwaltung und Blockchain

2.7. Aufkommende KI-Tools zur Verbesserung der Lernerfahrung mit Squirrel AI Learning

2.7.1. Laufende Projekte
2.7.2. Umsetzung
2.7.3. Was die Zukunft bringt
2.7.4. Umwandlung in 360°-Klassenzimmer

2.8. Strategien für die Entwicklung von Pilotprojekten mit aufkommender KI

2.8.1. Vor- und Nachteile
2.8.2. Zu entwickelnde Strategien
2.8.3. Wichtige Punkte
2.8.4. Pilotprojekte

2.9. Analyse der Erfolgsgeschichten von KI-Innovationen

2.9.1. Innovative Projekte
2.9.2. Anwendung von KI und ihre Vorteile
2.9.3. KI im Klassenzimmer, Erfolgsgeschichten

2.10. Zukunft der KI in der Bildung

2.10.1. Geschichte der KI in der Bildung
2.10.2. Wohin sich die KI im Klassenzimmer entwickelt
2.10.3. Zukünftige Projekte

Modul 3. Ethik und Gesetzgebung der künstlichen Intelligenz in der Bildung

3.1. Identifizierung und ethischer Umgang mit sensiblen Daten im Bildungskontext

3.1.1. Grundsätze und Praktiken für den ethischen Umgang mit sensiblen Daten im Bildungsbereich
3.1.2. Herausforderungen beim Schutz der Privatsphäre und der Vertraulichkeit von Daten von Schülern
3.1.3. Strategien zur Gewährleistung von Transparenz und informierter Zustimmung bei der Datenerhebung

3.2. Soziale und kulturelle Auswirkungen von KI im Bildungswesen

3.2.1. Analyse der Auswirkungen von KI auf die soziale und kulturelle Dynamik in Bildungseinrichtungen
3.2.2. Untersuchung der Frage, wie KI soziale Vorurteile und Ungleichheiten aufrechterhalten oder abschwächen kann
3.2.3. Bewertung der sozialen Verantwortung von Entwicklern und Pädagogen bei der Implementierung von KI

3.3. Gesetzgebung und Datenpolitik zu KI in Bildungsumgebungen

3.3.1. Überprüfung der aktuellen Gesetze und Vorschriften zu Daten und Datenschutz, die für KI im Bildungsbereich gelten
3.3.2. Untersuchung der Frage, wie Microsoft AI for Accessibility soziale Vorurteile und Ungleichheiten aufrechterhalten oder abschwächen kann
3.3.3. Entwicklung institutioneller Strategien für den ethischen Einsatz von KI im Bildungsbereich mit AI Ethics Lab

3.4. Bewertung der ethischen Auswirkungen von KI

3.4.1. Methoden zur Bewertung der ethischen Auswirkungen von KI-Anwendungen im Bildungsbereich
3.4.2. Herausforderungen bei der Messung der sozialen und ethischen Auswirkungen von KI
3.4.3. Schaffung eines ethischen Rahmens für die Entwicklung und Nutzung von KI im Bildungswesen

3.5. Herausforderungen und Chancen der KI in der Bildung

3.5.1. Identifizierung der wichtigsten ethischen und rechtlichen Herausforderungen beim Einsatz von KI in der Bildung
3.5.2. Untersuchung der Möglichkeiten zur Verbesserung des Lehrens und Lernens durch Squirrel AI Learning
3.5.3. Abwägung zwischen technologischer Innovation und ethischen Erwägungen in der Bildung

3.6.  Ethische Anwendung von KI-Lösungen in der Bildung

3.6.1. Grundsätze für den ethischen Entwurf und Einsatz von KI-Lösungen in der Bildung
3.6.2. Fallstudien zu ethischen Anwendungen von KI in verschiedenen Bildungskontexten
3.6.3. Strategien zur Einbeziehung aller Beteiligten in ethische KI-Entscheidungen

3.7.  KI, kulturelle Vielfalt und Geschlechtergerechtigkeit

3.7.1. Analyse der Auswirkungen von KI auf die Förderung von kultureller Vielfalt und Geschlechtergerechtigkeit in der Bildung
3.7.2. Strategien für die Entwicklung integrativer und diversitätssensibler KI-Systeme mit Teachable Machine by Google
3.7.3. Bewertung, wie KI die Repräsentation und Behandlung verschiedener kultureller und geschlechtsspezifischer Gruppen beeinflussen kann

3.8. Ethische Überlegungen für den Einsatz von KI-Tools in der Bildung

3.8.1. Ethische Richtlinien für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Tools im Klassenzimmer
3.8.2. Diskussion über das Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlichem Eingreifen in der Bildung
3.8.3. Analyse von Fällen, in denen der Einsatz von KI in der Bildung erhebliche ethische Fragen aufgeworfen hat

3.9. Auswirkungen der KI auf die Zugänglichkeit der Bildung

3.9.1. Untersuchung der Frage, wie KI die Zugänglichkeit im Bildungswesen verbessern oder einschränken kann
3.9.2. Analyse von KI-Lösungen zur Verbesserung der Inklusion und des Zugangs zu Bildung für alle mit Google Read Along 
3.9.3. Ethische Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Technologien zur Verbesserung der Zugänglichkeit

3.10.  Globale Fallstudien zu KI und Bildung

3.10.1. Analyse internationaler Fallstudien über den Einsatz von KI im Bildungswesen
3.10.2. Vergleich von ethischen und rechtlichen Ansätzen in verschiedenen kulturellen Bildungskontexten
3.10.3. Lessons Learned und Best Practices aus globalen Fällen von KI und Bildung

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