Befassen Sie sich mit personalisiertem Lernen mit künstlicher Intelligenz an der laut Forbes besten digitalen Universität der Welt"

Jeder Schüler kann unterschiedliche Lernschwierigkeiten haben, und die Lehrkräfte sind dafür verantwortlich, die Anzeichen für diese Schwierigkeiten zu erkennen. In diesem Zusammenhang erleichtert die Lernautomatisierung den Lehrkräften die Erstellung personalisierter Lehrpläne, die sowohl auf die Stärken als auch auf die Schwächen der einzelnen Schüler zugeschnitten sind. 

Künstliche Intelligenz wiederum hilft den Nutzern, ihre akademischen Ergebnisse deutlich zu verbessern und das Wissen über einen langen Zeitraum zu behalten. Ein Beispiel dafür ist die Integration von intelligenten Agenten in Bildungsplattformen. Mit Hilfe von Materialien wie Chatbots können Schüler Fragen zu Bildungsinhalten stellen und erhalten sofortige und effektive Antworten. Dies hilft auch Lehrern, sich von bestimmten Aufgaben zu befreien und sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren.

Angesichts dieser Realität hat TECH ein Pionierprogramm ins Leben gerufen, das sich mit der Optimierung der Unterrichtspraxis durch künstliche Intelligenz befasst. Der Lehrplan, der von Spezialisten auf diesem Gebiet entwickelt wurde, wird die Personalisierung des Lernens auf der Grundlage von akademischen Leistungsdaten mit Hilfe von Algorithmen fördern. In diesem Sinne wird der Lehrplan den Experten innovative Strategien zur Entwicklung verschiedener Bildungsprojekte, z. B. Lernspiele, an die Hand geben.

Gleichzeitig werden die Lehrmaterialien die Anwendung von Werkzeugen des maschinellen Lernens für die Bildungsplanung analysieren. So werden die Studenten sie nutzen, um Lehrmaterial zu entwickeln, Prüfungen zu benoten und Umfragen zu erstellen, um ihre akademischen Angebote zu verbessern.
Darüber hinaus unterstreicht die Methodik dieses Programms seinen innovativen Charakter. TECH bietet eine 100%ige Online-Bildungsumgebung, die an die Bedürfnisse von vielbeschäftigten Fachleuten angepasst ist, die ihre Karriere vorantreiben wollen. Außerdem kommt die Relearning-Methode zum Einsatz, die auf der Wiederholung der wichtigsten Konzepte basiert, um das Wissen zu festigen und das Lernen zu erleichtern. Auf diese Weise macht die Kombination aus Flexibilität und einem robusten pädagogischen Ansatz das Programm sehr zugänglich.

Sie werden Umfragen zur Bewertung der Lehrqualität entwickeln, um das Feedback Ihrer Schüler zu nutzen und Ihre Bildungspläne zu optimieren"

Dieser Universitätsexperte in Anwendung von Techniken der Künstlichen Intelligenz auf den Lehrerberuf enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für die Anwendung von Techniken der künstlichen Intelligenz auf den Lehrerberuf 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

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

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.

Möchten Sie Ihre pädagogischen Entscheidungen bereichern? Erreichen Sie es mit den Instrumenten der intelligenten Automatisierung, die Ihnen dieses Programm zur Verfügung stellt"

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Dieser Hochschulabschluss wird sich auf die Entwicklung von Projekten der künstlichen Intelligenz im Bildungsbereich konzentrieren. Zu diesem Zweck wird der Lehrplan den Lehrkräften die fortschrittlichsten Werkzeuge des maschinellen Lernens zur Verfügung stellen, die auf die Entscheidungsfindung im Bildungsbereich ausgerichtet sind. Der Lehrplan wird sich mit einer Vielzahl von Algorithmen für die prädiktive Datenanalyse befassen, die sich auf die schulischen Leistungen beziehen. Es wird auch im Detail darauf eingegangen, wie Künstliche Intelligenz zu Aspekten wie Bewertung und Personalisierung des Lernens beiträgt. Außerdem werden die wichtigsten Grundlagen für die Anwendung nützlicher pädagogischer Strategien für die Korrektur von Aktivitäten und die Entwicklung von Lehrmaterialien vermittelt.

Dieser Universitätsexperte verbindet exzellente Lehre mit der technologischen Revolution der künstlichen Intelligenz, damit Sie an der Spitze des Bildungswesens bleiben können"

Modul 1. Datenanalyse und Anwendung von KI-Techniken zur Personalisierung der Bildung

1.1. Identifizierung, Extraktion und Aufbereitung von Bildungsdaten

1.1.1. Anwendung von H2O.ai bei der Sammlung und Auswahl relevanter Daten in Bildungsumgebungen 
1.1.2. Datenbereinigung und Standardisierungstechniken für die Bildungsanalyse
1.1.3. Bedeutung von Datenintegrität und Datenqualität in der Bildungsforschung

1.2. Analyse und Evaluierung von Bildungsdaten mit KI zur kontinuierlichen Verbesserung im Klassenzimmer

1.2.1. Implementierung von TensorFlow bei der Auswertung von Bildungstrends und -mustern mithilfe von Techniken des Machine Learning
1.2.2. Bewertung der Auswirkungen von pädagogischen Strategien durch Datenanalyse
1.2.3. Anwendung von Trinka bei der Integration von KI-basiertem Feedback zur Optimierung des Unterrichtsprozesses

1.3. Definition von Indikatoren für akademische Leistungen aus Bildungsdaten

1.3.1. Festlegung von Schlüsselindikatoren für die Bewertung von Schülerleistungen
1.3.2. Vergleich von Indikatoren, um verbesserungswürdige Bereiche zu ermitteln
1.3.3. Korrelation zwischen akademischen Indikatoren und externen Faktoren unter Verwendung von KI

1.4. KI-Tools für Bildungsmonitoring und Entscheidungsfindung

1.4.1. Entscheidungsunterstützende Systeme auf der Grundlage von tome.ai für Bildungsverwalter
1.4.2. Verwendung von Trello für die Planung und Zuweisung von Bildungsressourcen
1.4.3. Optimierung von Bildungsprozessen durch prädiktive Analysen mit Orange Data Mining

1.5. KI-Technologien und -Algorithmen für die prädiktive Analyse von schulischen Leistungsdaten

1.5.1. Grundlagen der prädiktiven Modellierung im Bildungswesen
1.5.2. Einsatz von Klassifikations- und Regressionsalgorithmen zur Vorhersage von Bildungstrends
1.5.3. Fallstudien über erfolgreiche Vorhersagen im Bildungsbereich

1.6. Anwendung der Datenanalyse mit KI für die Prävention und Lösung von Bildungsproblemen

1.6.1. Frühzeitige Erkennung von akademischen Risiken durch prädiktive Analytik
1.6.2. Datengesteuerte Interventionsstrategien zur Bewältigung von Bildungsproblemen
1.6.3. Bewertung der Auswirkungen von auf DataRobot AI basierenden Lösungen in der Bildung

1.7. Personalisierte Diagnose von Lernschwierigkeiten durch KI-Datenanalyse

1.7.1. KI-Techniken zur Identifizierung von Lernstilen und Lernschwierigkeiten mit IBM Watson Education
1.7.2. Integration der Datenanalyse in individualisierte pädagogische Förderpläne
1.7.3. Fallstudien zur KI-gestützten Diagnose

1.8. Datenanalyse und Anwendung von KI zur Identifizierung von besonderem Bildungsbedarf

1.8.1. KI-Ansätze zur Erkennung von sonderpädagogischem Förderbedarf mit Gooroo
1.8.2. Personalisierung von Unterrichtsstrategien auf der Grundlage von Datenanalysen
1.8.3. Bewertung der Auswirkungen von KI auf die schulische Integration

1.9. Personalisierung des Lernens mit KI auf der Grundlage der Datenanalyse akademischer Leistungen

1.9.1. Erstellung adaptiver Lernpfade mit Smart Sparrow
1.9.2. Messung individueller Fortschritte und Anpassungen in Echtzeit mithilfe von Squirrel AI Learning
1.9.3. Datenschutz und Techniken zum Schutz der Privatsphäre in Bildungssystemen mit Google Cloud Security

1.10. Sicherheit und Datenschutz bei der Verarbeitung von Bildungsdaten

1.10.1. Ethische und rechtliche Grundsätze bei der Verwaltung von Bildungsdaten
1.10.2. Datenschutz und Techniken zum Schutz der Privatsphäre in KI-basierten Bildungssystemen
1.10.3. Fallstudien über Sicherheitsverletzungen und ihre Auswirkungen auf die Bildung

Modul 2. Entwicklung von Projekten der künstlichen Intelligenz im Klassenzimmer 

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

2.1.1. Erste Schritte der Projektplanung 
2.1.2. Wissensgrundlagen 
2.1.3. Design von KI-Projekten in der Bildung  

2.2. Werkzeuge für die Entwicklung von Bildungsprojekten mit KI 

2.2.1. Werkzeuge für die Entwicklung von Bildungsprojekten: TensorFlow Playground
2.2.2. Werkzeuge für Bildungsprojekte im Fach Geschichte 
2.2.3. Werkzeuge für Bildungsprojekte im Fach Mathematik; Wolfram Alpha
2.2.4. Werkzeuge für Bildungsprojekte im Fach Englisch: Grammarly

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

2.3.1. Wann sollte ein KI-Projekt durchgeführt werden? 
2.3.2. Warum ein KI-Projekt durchführen? 
2.3.3. Zu implementierende Strategien  

2.4. Integration von KI-Projekten in spezifische Fächer 

2.4.1. Mathematik und KI: Thinkster math
2.4.2. Geschichte und KI 
2.4.3. Sprachen und KI: DeepL
2.4.4. Andere Fächer: Watson Studio

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

2.5.1. Erste Schritte 
2.5.2. Erfassen von Anforderungen 
2.5.3. Zu verwendende Tools 
2.5.4. Definition des Projekts   

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

2.6.1. Erste Schritte 
2.6.2. Erfassen von Anforderungen 
2.6.3. Zu verwendende Tools 
2.6.4. Definition des Projekts   

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

2.7.1.     Erste Schritte 
2.7.2. Erfassen von Anforderungen 
2.7.3. Zu verwendende Tools 
2.7.4. Definition des Projekts  

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

2.8.1. Erste Schritte 
2.8.2. Erfassen von Anforderungen 
2.8.3. Zu verwendende Tools 
2.8.4. Definition des Projekts 

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

2.9.1. Vorteile der Arbeit mit KI im Klassenzimmer 
2.9.2. Reale Daten 
2.9.3. KI im Klassenzimmer  
2.9.4. Statistiken über KI in der Bildung  

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

2.10.1.  Laufende Projekte  
2.10.2. Umsetzung 
2.10.3.  Was die Zukunft bringt 
2.10.4.  Umwandlung in 360°-Klassenzimmer 

Modul 3. Lehrpraxis mit generativer künstlicher Intelligenz   

3.1. Generative KI-Technologien für den Einsatz im Bildungswesen 

3.1.1. Aktueller Markt: Artbreeder, Runway ML und DeepDream Generator
3.1.2. Eingesetzte Technologien 
3.1.3. Was noch kommen wird 
3.1.4. Die Zukunft des Klassenzimmers 

3.2. Anwendung von generativen KI-Tools in der Bildungsplanung 

3.2.1. Planungswerkzeuge: Altitude Learning
3.2.2. Werkzeuge und ihre Anwendung 
3.2.3. Bildung und KI 
3.2.4. Evolution  

3.3. Erstellung von didaktischen Materialien mit generativer KI unter Verwendung von Story Ai, Pix2PIx und NeouralTalk2

3.3.1. KI und ihre Anwendung im Unterricht 
3.3.2. Werkzeuge zur Erstellung von didaktischem Material 
3.3.3. Wie man mit den Werkzeugen arbeitet 
3.3.4. Befehle 

3.4. Entwicklung von Bewertungstests unter Verwendung generativer KI mit Quizgecko

3.4.1. KI und ihre Verwendung bei der Entwicklung von Bewertungstests  
3.4.2. Werkzeuge für die Entwicklung von Bewertungstests  
3.4.3. Wie man mit den Werkzeugen arbeitet 
3.4.4. Befehle  

3.5. Verbessertes Feedback und Kommunikation mit generativer KI 

3.5.1. KI in der Kommunikation 
3.5.2. Anwendung von Werkzeugen bei der Entwicklung der Kommunikation im Klassenzimmer 
3.5.3. Vor- und Nachteile  

3.6. Korrektur von Bewertungsaktivitäten und -tests durch generative KI mit Grandscope AI

3.6.1. KI und ihre Verwendung bei der Korrektur von Bewertungsaktivitäten und -Tests 
3.6.2. Werkzeuge für die Korrektur von Bewertungsaktivitäten und -Tests  
3.6.3. Wie man mit den Werkzeugen arbeitet 
3.6.4. Befehle 

3.7.  Generierung von Umfragen zur Bewertung der Lehrqualität mit generativer KI 

3.7.1. KI und ihre Anwendungen bei der Erstellung von KI-basierten Umfragen zur Bewertung der Lehrqualität  
3.7.2. Werkzeuge für die Erstellung von KI-basierten Umfragen zur Bewertung der Lehrqualität 
3.7.3. Wie man mit den Werkzeugen arbeitet 
3.7.4. Befehle 

3.8. Integration von generativen KI-Werkzeugen in pädagogische Strategien 

3.8.1. KI-Anwendungen in pädagogischen Strategien 
3.8.2. Richtige Anwendungen  
3.8.3. Vor- und Nachteile 
3.8.4. Generative KI-Werkzeuge in pädagogischen Strategien: Gans

3.9. Einsatz generativer KI für universelles Design beim Lernen 

3.9.1. Generative KI, warum jetzt? 
3.9.2. KI beim Lernen 
3.9.3. Vor- und Nachteile 
3.9.4. Anwendungen der KI beim Lernen 

3.10. Bewertung der Effektivität von generativer KI in der Bildung 

3.10.1. Daten zur Effektivität 
3.10.2. Projekte 
3.10.3. Planungszwecke 
3.10.4. Bewertung der Wirksamkeit von KI in der Bildung

Sie lernen durch reale Fälle und die Lösung komplexer Situationen in simulierten Lernumgebungen"