Approfondirai la personalizzazione dell’apprendimento con l'Intelligenza Artificiale presso la migliore università digitale del mondo, secondo Forbes"

L'elaborazione di materiali didattici con IA generativa ha il potenziale per rivoluzionare l'istruzione, consentendo la generazione automatica di contenuti educativi personalizzati e di alta qualità. Ad esempio, algoritmi come il GPT-3 possono generare spiegazioni, esercizi ed esempi in modo automatizzato. Questo è utile per creare materiali di lettura, guide di studio ed esercizi concreti per ogni studente. Inoltre, l'IA produce anche materiali multimediali come grafica, animazioni e video per migliorare la conservazione delle conoscenze.

Ecco perché TECHpropone un Esperto universitario che si occuperà della pratica dell'insegnamento con IA generativa. Il piano di studi analizzerà in dettaglio le strategie di implementazione dei progetti in classe, utilizzando gli strumenti tecnologici più sofisticati. Anche l'ordine del giorno approfondirà l'identificazione, l'estrazione e la preparazione di dati di carattere educativi. In questa linea, la formazione utilizzerà tecniche di Machine Learning per interpretare tendenze e modelli. Inoltre, il titolo universitario fornirà numerosi casi pratici di previsioni di successo in contesti educativi. In questo modo, i professionisti dell'insegnamento saranno qualificati per affrontare con successo le sfide in aula.

Per quanto riguarda la metodologia di questo programma, va notato che essa rafforza la sua natura innovativa. TECH offre agli studenti un ambiente educativo 100% online, adattandosi così alle esigenze dei professionisti impegnati che vogliono avanzare nella loro carriera. Inoltre, utilizza il seguente sistema di insegnamento Relearning, basato sulla ripetizione di concetti chiave per ancorare le conoscenze e facilitare l'apprendimento. In questo modo, la combinazione di flessibilità e di un solido approccio pedagogico lo rende altamente accessibile. L'unico requisito per gli studenti è che abbiano a portata di mano un dispositivo elettronico con accesso a Internet (come un cellulare, un computer o un tablet), per entrare nel Campus Virtuale e accedere al materiale didattico più innovativo.

Creerai sondaggi di valutazione della qualità dell'insegnamento e trarrai vantaggio il feedback degli studenti per ottimizzare le tue proposte educative"

Questo Esperto universitario in Applicazione delle Tecniche di Intelligenza Artificiale nella Didattica possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:  

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Applicazione delle Tecniche di Intelligenza Artificiale nella Didattica
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni teoriche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative 
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Vuoi arricchire il tuo processo decisionale educativo? Ottieni questo obiettivo grazie agli strumenti di Automazione Intelligente che questo programma ti fornirà

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente. 

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale. 

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. A tal fine, potrete contare su un innovativo sistema video interattivo realizzato da esperti riconosciuti.

Gestirai efficacemente l'Analisi dei Dati per prevenire e risolvere problemi educativi"

Dimenticati di memorizzare! Grazie al sistema Relearning integrerai i concetti in modo naturale e progressivo" 

Questo Esperto universitario fornirà agli studenti un prisma completo relativo allo sviluppo di progetti di IA nel contesto dell'istruzione. A tal fine, il programma di studi fornirà agli studenti gli strumenti più innovativi per prendere decisioni ponderate. Inoltre, il programma di studio approfondirà una serie di algoritmi per l'analisi predittiva dei dati sul rendimento scolastico. In questo senso, la formazione si concentrerà su come l'IA contribuisce alla valutazione e alla personalizzazione dell'insegnamento. Fornirà inoltre chiavi per l'applicazione di strategie pedagogiche per la correzione delle attività e l'elaborazione di materiali didattici.

Questo Esperto universitario combina l'eccellenza dell'insegnamento con la rivoluzione tecnologica dell'Apprendimento Automatico, per mantenerti all'avanguardia dell'istruzione"

Modulo 1. Analisi dei dati e applicazione di tecniche di IA per la personalizzazione dell'istruzione

1.1 Identificazione, estrazione e preparazione dei dati educativi

1.1.1. Applicazioni di H2O.ai nella raccolta e selezione dei dati rilevanti in ambito educativo
1.1.2. Tecniche di pulizia e standardizzazione dei dati per l'analisi didattica
1.1.3. Importanza dell'integrità e della qualità dei dati nella ricerca educativa

1.2 Analisi e valutazione dei dati didattici con l'IA per il miglioramento continuo in classe

1.2.1. Implementazione di TensorFlow nell'interpretazione di tendenze e modelli educativi attraverso tecniche di machine learning
1.2.2. Valutazione dell'impatto delle strategie pedagogiche attraverso l'analisi dei dati
1.2.3. Integrazione del feedback basato sull'IA per l'ottimizzazione del processo di insegnamento

1.3 Definizione degli indicatori di rendimento accademico a partire dai dati educativi

1.3.1. Stabilire le metriche chiave per la valutazione dei risultati degli studenti
1.3.2. Benchmarking degli indicatori per identificare le aree di miglioramento
1.3.3. Correlazione tra indicatori accademici e fattori esterni utilizzando l'IA

1.4 Strumenti di intelligenza artificiale per il controllo e il processo decisionale educativi

1.4.1. Sistemi di supporto decisionale basati su tome.ai per amministratori educativi
1.4.2. Utilizzo di Trello per la pianificazione e l'allocazione delle risorse educative
1.4.3. Ottimizzazione dei Processi Educativi Mediante Analisi Predittiva con Orange Data Mining 

1.5 Tecnologie e algoritmi di intelligenza artificiale per l'analisi predittiva dei dati di rendimento accademico

1.5.1. Fondamenti di modellazione predittiva nell'educazione
1.5.2. Utilizzo di algoritmi di classificazione e regressione per prevedere le tendenze educative
1.5.3. Casi di studio di previsioni di successo in contesti educativi

1.6 Applicazione dell'analisi dei dati con l'IA per la prevenzione e la soluzione dei problemi educativi

1.6.1. Identificazione precoce dei rischi accademici attraverso l'analisi predittiva
1.6.2. Strategie di intervento basate sui dati per affrontare le sfide educative
1.6.3. Valutazione dell’impatto di soluzioni basate con DataRobot AI nell'educazione

1.7 Diagnosi personalizzata delle difficoltà di apprendimento grazie all'analisi dei dati

1.7.1. Tecniche di IA per l'identificazione degli stili e delle difficoltà di apprendimento con IBM Watson Education 
1.7.2. Integrazione dell'analisi dei dati nei piani di sostegno educativo individualizzati
1.7.3. Casi di studio di diagnosi migliorate grazie all'uso dell'IA

1.8 Analisi dei dati e applicazione dell'IA per identificare particolari esigenze educative

1.8.1. Approcci all'IA per il rilevamento dei bisogni educativi specifici con 
1.8.2. Personalizzazione delle strategie didattiche sulla base dell'analisi dei dati
1.8.3. Valutare l'impatto dell'IA sull'inclusione scolastica

1.9 Personalizzazione dell'apprendimento con l'IA a partire dall'analisi dei dati sulle prestazioni accademiche

1.9.1. Creare percorsi di apprendimento adattivi utilizzando l'intelligenza Smart Sparrow 
1.9.2. Implementazione di sistemi di raccomandazione per le risorse educative
1.9.3. Misurazione dei singoli progressi e regolazioni in tempo reale tramite Squirrel AI Learning

1.10 Sicurezza e privacy nel trattamento dei dati educativi

1.10.1. Principi etici e legali nella gestione dei dati educativi
1.10.2. Tecniche di protezione dei dati e della privacy nei sistemi educativi Google Cloud Security
1.10.3. Casi di studio di violazioni della sicurezza e del loro impatto sull'educazione

Modulo 2. Sviluppo di progetti di Intelligenza Artificiale in Classe   

2.1 Pianificazione e Creazione di Progetti di Intelligenza Artificiale nell’Educazione con Algor Education  

2.1.1. Primi passi nella pianificazione del progetto 
2.1.2. Basi di conoscenze 
2.1.3. Creazione di Progetti di Intelligenza Artificiale nell’Educazione  

2.2 Strumenti per lo sviluppo di progetti educativi con l'IA 

2.2.1. Strumenti per lo sviluppo di progetti educativi: TensorFlow Playground
2.2.2. Strumenti per progetti didattici in Storia 
2.2.3. Strumenti per progetti didattici in Matematica; Wolfram Alpha
2.2.4. Strumenti per progetti didattici in Inglese: Grammarly

2.3 Strategie per l'implementazione di progetti di IA in classe 

2.3.1. Quando implementare un progetto di IA 
2.3.2. Perché implementare un progetto di IA 
2.3.3. Strategie da attuare  

2.4 Integrazione di progetti di IA in materie specifiche 

2.4.1. Matematica e IA: Thinkster math
2.4.2. Storia e IA 
2.4.3. Lingue e IA: DeepL 
2.4.4. Altre materie: Watson Studio

2.5 Progetto 1: Sviluppo di progetti educativi utilizzando l'apprendimento automatico con Khan Academy   

2.5.1. Primi passi 
2.5.2. Presa in carico dei requisiti 
2.5.3. Strumenti da impiegare 
2.5.4. Definizione del progetto   

2.6 Progetto 2: Integrazione dell'intelligenza artificiale nello sviluppo di giochi educativi  

2.6.1. Primi passi 
2.6.2. Presa in carico dei requisiti 
2.6.3. Strumenti da impiegare 
2.6.4. Definizione del progetto   

2.7 Progetto 3: Sviluppo di chatbot educativi per l'assistenza agli studenti

2.7.1. Primi passi 
2.7.2. Presa in carico dei requisiti 
2.7.3. Strumenti da impiegare 
2.7.4. Definizione del progetto  

2.8 Progetto 4: Integrazione degli agenti intelligenti nelle piattaforme educative con Knewton

2.8.1. Primi passi 
2.8.2. Presa in carico dei requisiti 
2.8.3. Strumenti da impiegare 
2.8.4. Definizione del progetto  

2.9  Valutazione e Misurazione dell'Impatto dei progetti di IA nell'Educazione con Qualtrics

2.9.1. Vantaggi del lavoro con l'IA in classe 
2.9.2. Dati reali 
2.9.3. IA in classe  
2.9.4. Statistiche sull'IA nell'educazione  

2.10 Analisi e miglioramento continuo dei progetti di IA in Educazione con Edmodo Insights

2.10.1.  Progetti attuali  
2.10.2. Avviamento 
2.10.3.  Cosa ci riserva il futuro 
2.10.4.  Trasformare l'aula 360 

Modulo 3. Didattica con l'Intelligenza Artificiale generativa   

3.1 Tecnologie di IA generativa da utilizzare nell'Educazione 

3.1.1. Mercato attuale: Artbreeder, Runway ML e DeepDream Generator
3.1.2. Tecnologie in uso 
3.1.3. Cosa ci aspetta 
3.1.4. Il futuro della classe 

3.2 Applicazione di strumenti di IA generativa nella pianificazione educativa 

3.2.1. Strumenti per la pianificazione: Altitude Learning
3.2.2. Strumenti e loro applicazione 
3.2.3. Educazione e IA 
3.2.4. Evoluzione  

3.3 Creazione di materiali didattici con IA generativa utilizzando Story Ai, Pix2PIx e NeouralTalk2 

3.3.1. IA e i loro usi in classe 
3.3.2. Strumenti per la creazione di materiale didattico 
3.3.3. Come lavorare con gli strumenti 
3.3.4. Comandi 

3.4 Sviluppo di test di valutazione utilizzando l'IA generativa con Quizgecko

3.4.1. L'IA e il suo utilizzo nello sviluppo di test di valutazione  
3.4.2. Strumenti per lo sviluppo di test di valutazione  
3.4.3. Come lavorare con gli strumenti 
3.4.4. Comandi  

3.5 Miglioramento del feedback e della comunicazione con l'intelligenza artificiale generativa 

3.5.1. L'IA nella comunicazione 
3.5.2. Applicazione di strumenti per lo sviluppo della comunicazione in classe 
3.5.3. Vantaggi e svantaggi  

3.6  Correzione di attività e test valutativi con l'IA generativa con Grandscope AI 

3.6.1. L'IA e il suo utilizzo nella correzione di attività e test di valutazione 
3.6.2. Strumenti per la correzione delle attività e dei test di valutazione  
3.6.3. Come lavorare con gli strumenti 
3.6.4. Comandi 

3.7  Generazione di sondaggi per la valutazione della qualità dell'insegnamento utilizzando l'IA generativa 

3.7.1. L'IA e i suoi usi nella generazione di indagini di valutazione della qualità degli insegnanti con l'IA  
3.7.2. Strumenti per la generazione di indagini di valutazione della qualità degli insegnanti utilizzando l'IA 
3.7.3. Come lavorare con gli strumenti 
3.7.4. Comandi 

3.8 Integrazione degli strumenti di IA generativa nelle strategie pedagogiche 

3.8.1. Applicazioni dell'intelligenza artificiale nelle strategie pedagogiche 
3.8.2. Utilizzi corretti  
3.8.3. Vantaggi e svantaggi 
3.8.4. Strumenti di IA generativa nelle strategie pedagogiche: Gans

3.9 Utilizzo dell'IA generativa per la progettazione universale dell'apprendimento 

3.9.1. IA generativa, perché ora 
3.9.2. IA nell'apprendimento 
3.9.3. Vantaggi e svantaggi 
3.9.4. Applicazione dell'IA nell'apprendimento 

3.10 Valutazione dell'efficacia dell'IA generativa nell'istruzione 

3.10.1. Dati sull'efficacia 
3.10.2. Progetti 
3.10.3. Propositi di design 
3.10.4. Valutare l'efficacia dell'IA nell'Educazione

Un programma che ti renderà un professionista di spicco grazie ai contenuti specifici del settore”