Akademische Leistungsindikatoren sind der Schlüssel zur Bewertung der Leistung von Schülern in einem Bildungsumfeld. Diese Indikatoren tragen zur Verbesserung der Qualität des Unterrichts und zur Bewertung des akademischen Systems bei. Um genauere Daten zu erhalten, nutzen Experten die Ressource der künstlichen Intelligenz (KI), deren Systeme für eine effizientere Erfassung, Analyse und Bewertung von Daten zuständig sind. Auf diese Weise können die Fachleute die von Schülern geschriebenen Texte analysieren, um Ähnlichkeiten mit externen Quellen zu erkennen und festzustellen, ob ein Plagiat vorliegt. In diesem Zusammenhang hat TECH eine bahnbrechende 100%ige Online-Fortbildung entwickelt, die Fachleuten die wirksamsten Instrumente für pädagogische Entscheidungen an die Hand geben wird. 

Die 100%ige Online-Methode von TECH wird es Ihnen ermöglichen, Ihr Wissen auf den neuesten Stand zu bringen, ohne Ihre berufliche Tätigkeit zu unterbrechen" 

Immer mehr Bildungseinrichtungen erkennen die Vorteile des maschinellen Lernens für die Verarbeitung von wissenschaftlichen Daten. Dazu gehört die Erkennung verdächtiger Aktivitäten, die auf eine mögliche Verletzung der Privatsphäre hindeuten könnten. Dieser Mechanismus wiederum treibt die biometrische Authentifizierung an, wie etwa die Gesichts- oder Fingerabdruckerkennung, um sicherzustellen, dass nur befugte Personen Zugang zu Informationen haben. In ähnlicher Weise dient die künstliche Intelligenz (KI) dazu, die Verschlüsselung der aufgezeichneten Fakten effizient zu verwalten.

In diesem Sinne hat TECH ein innovatives Programm entwickelt, das durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz die Grundlagen für die Umsetzung sicherer Protokolle bei der Verarbeitung von Bildungsdaten bietet.  Gleichzeitig befasst sich der Lehrplan mit den wirksamsten Mechanismen für die prädiktive Untersuchung von akademischen Leistungsdaten.

Darüber hinaus werden die Studenten Daten analysieren, die sowohl zur Vorbeugung als auch zur Lösung von Bildungsproblemen beitragen werden. Zudem wird die Fortbildung die Studenten in die Lage versetzen, personalisierte Diagnosen von Lernschwierigkeiten zu erstellen. 

Andererseits wird der Hochschulabschluss auf der revolutionären Relearning-Methode basieren, einem von TECH entwickelten Lernsystem, das darin besteht, die wichtigsten Aspekte des Lehrplans zu wiederholen, damit sie im Gedächtnis bleiben. Auf diese Weise kann die Fortbildung individuell geplant werden, da es keine vorgegebenen Zeit- oder Bewertungsschemata gibt. Alles, was die Studenten benötigen, ist ein elektronisches Gerät mit Internetzugang, z. B. ein Mobiltelefon, ein Tablet oder einen Computer. 

Der virtuelle Campus wird 24 Stunden am Tag zur Verfügung stehen und den Nutzern die Möglichkeit bieten, Lehrmaterial herunterzuladen und später zu konsultieren. Außerdem können sie auf eine Bibliothek voller Multimedia-Ressourcen zugreifen, darunter interaktive Zusammenfassungen und Infografiken, um ihr Wissen auf dynamische Weise zu vertiefen. 

Beherrschen Sie die modernsten Algorithmen des maschinellen Lernens, um akademische Leistungsdaten zu erhalten" 

Dieser Universitätskurs in Personalisierung der Bildung durch Künstliche Intelligenz enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für die Personalisierung der Bildung durch künstliche Intelligenz vorgestellt werden  
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt theoretische und praktische Informationen zu den Disziplinen, die für die berufliche
• Praxis unerlässlich sind 
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
• Theoretische Vorträge, 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 

Sie werden die anspruchsvollsten Anwendungen nutzen, um die besonderen Bildungsbedürfnisse Ihrer Schüler zu erkennen" 

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. 

Die Fortbildung umfasst Fallstudien und Übungen aus der Praxis, um die Entwicklung des Programms in die tägliche Unterrichtspraxis zu übertragen"

Relearning wird es Ihnen ermöglichen, mit weniger Aufwand und größerer Leistung zu lernen und sich stärker auf Ihr berufliches Fachgebiet zu konzentrieren"

Dieser Hochschulabschluss vermittelt Fachleuten ein umfassendes Verständnis der Personalisierung von Bildung durch künstliche Intelligenz. Der von einem erfahrenen Lehrkörper entwickelte Lehrplan befasst sich mit der Identifizierung, Extraktion, Aufbereitung und Bewertung von Bildungsdaten. Auf diese Weise werden die Studenten in der Lage sein, kontinuierliche Verbesserungen im Unterricht vorzunehmen, um einen exzellenten Unterricht zu gewährleisten. In diesem Sinne wird der Lehrplan eine Reihe von Werkzeugen des maschinellen Lernens vermitteln, die es ermöglichen, fundiertere pädagogische Entscheidungen zu treffen. Schließlich befasst sich das Programm mit der Anwendung der Datenanalyse zur Vorbeugung und schnellen Lösung von Bildungsproblemen.

Dieser Universitätskurs verbindet die Exzellenz der Lehre mit der technologischen Revolution der künstlichen Intelligenz, so dass Sie an der Spitze der Bildungsbranche 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. Methoden zur Sammlung und Auswahl relevanter Daten in Bildungseinrichtungen 
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. Einsatz von Techniken des Machine Learning zur Interpretation von Bildungstrends und -mustern 
1.2.2. Bewertung der Auswirkungen von pädagogischen Strategien durch Datenanalyse 
1.2.3. 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. KI-basierte Entscheidungsunterstützungssysteme für Bildungsverwalter 
1.4.2. Die Rolle der KI bei der Bildungsplanung und Ressourcenverteilung 
1.4.3. Optimierung von Bildungsprozessen durch prädiktive Analytik 

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 KI-basierten Lösungen in der Bildung 

1.7. Personalisierte Diagnose von Lernschwierigkeiten durch KI-Datenanalyse 

1.7.1. KI-Techniken zur Identifizierung von Lernstilen und Lernschwierigkeiten 
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 
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. Schaffung adaptiver Lernpfade mit Hilfe von KI 
1.9.2. Implementierung von Empfehlungssystemen für Bildungsressourcen 
1.9.3. Messung individueller Fortschritte und Anpassungen in Echtzeit mithilfe von KI 

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

 

Die aktuelle Bedeutung der Personalisierung der Bildung macht dieses Programm zu einer sicheren Sache, vor allem in einem ständig wachsenden Markt voller Möglichkeiten"