La metodologia 100% online di TECH ti consentirà di tenerti aggiornato senza interrompere la tua carriera professionale. 

Un numero sempre più alto di istituti scolastici si rende conto dei vantaggi del Machine Learning per il trattamento dei dati accademici. Tra questi, il rilevamento di attività sospette, che potrebbero indicare una possibile violazione della privacy. A sua volta, questo meccanismo guida l'autenticazione biometrica, come il riconoscimento facciale o delle impronte digitali, per garantire che solo le persone autorizzate abbiano accesso alle informazioni. Allo stesso modo, l'Intelligenza Artificiale (IA) viene utilizzata per gestire in modo efficiente la crittografia dei fatti registrati.

In questo senso, TECH ha progettato un programma innovativo che offrirà le chiavi per implementare protocolli sicuri nel trattamento dei dati educativi, attraverso l'uso dell'Intelligenza Artificiale. Allo stesso tempo, il programma approfondirà i meccanismi più efficaci per lo studio predittivo dei dati sul rendimento scolastico.

Inoltre, gli studenti analizzeranno i dati che contribuiranno alla prevenzione e alla soluzione dei problemi educativi. Inoltre, questa specializzazione fornirà ai professionisti le chiavi per sviluppare diagnosi personalizzate delle difficoltà di apprendimento. 

Inoltre, il corso post-laurea si baserà sulla rivoluzionaria metodologia del Relearning, un sistema di apprendimento sperimentato da TECH, che consiste nel ripetere gli aspetti chiave del programma di studio in modo che rimangano impressi nella mente. Il Corso può essere pianificato su base individuale, poiché non esistono orari o programmi di valutazione prestabiliti. Tutto ciò di cui gli studenti avranno bisogno è un dispositivo elettronico con accesso a Internet, come un telefono cellulare, un tablet o un computer. 

Il Campus Virtuale sarà inoltre disponibile 24 ore su 24, offrendo agli utenti la possibilità di scaricare il materiale didattico per una successiva consultazione. Potranno inoltre accedere a una biblioteca ricca di risorse multimediali, tra cui sintesi interattive e infografiche, il tutto per rafforzare le loro conoscenze in modo dinamico. 

Padroneggerai gli algoritmi più moderni di Machine Learning per ottenere dati sul rendimento scolastico" 

Questo Corso universitario in Personalizzazione Educativa Mediante Intelligenza Artificiale possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Lo sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Personalizzazione Educativa Mediante Intelligenza Artificiale 
• 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 
• La sua particolare 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 

Utilizzerai le applicazioni più sofisticate per individuare le particolari esigenze educative dei tuoi studenti" 

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, 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. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama. 

La specializzazione includerà studi di casi reali ed esercitazioni per portare lo sviluppo del programma nell’attività didattica quotidiana"

Il Relearning ti consentirà di apprendere con minor sforzo e maggior rendimento, coinvolgendoti maggiormente nella tua specializzazione professionale"

Questo Corso universitario fornirà ai professionisti una conoscenza completa della Personalizzazione Educativa attraverso l'Intelligenza Artificiale. Progettato da un personale docente esperto, il piano di studi approfondirà l'identificazione, l'estrazione, la preparazione e la valutazione dei dati educativi. In questo modo, i professionisti attueranno continui miglioramenti in classe, garantendo un insegnamento basato sull'eccellenza. In questo senso, il programma fornirà vari strumenti di Machine Learning, che consentiranno di prendere decisioni educative più informate. Infine, il Corso approfondirà l'applicazione dell’Analisi dei Dati per prevenire e risolvere rapidamente i problemi educativi.

Questo Corso universitario fonde l'eccellenza dell'insegnamento con la rivoluzione tecnologica dell'Intelligenza Artificiale, per permetterti di essere all'avanguardia nell'istruzione" 

Modulo 1. Analisi dei dati e applicazione di tecniche di IA per la personalizzazione educativa

1.1. Identificazione, estrazione e preparazione dei dati educativi 

1.1.1. Applicazioni di H2O.ai nella nella raccolta e selezione di dati rilevanti in contesti educativi 
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 utilizzando tecniche di apprendimento automatico
1.2.2. Valutazione dell'impatto delle strategie pedagogiche attraverso l'analisi dei dati 
1.2.3. Applicazione di Trinka nell'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 gli amministratori educativi 
1.4.2. Uso di Trello per la pianificazione e l'allocazione delle risorse didattiche
1.4.3. Ottimizzazione dei processi educativi attraverso l'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. Valutazione dell’impatto delle soluzioni basate su DataRobot AI nell'educazione 
1.6.2. Strategie di intervento basate sui dati per affrontare le sfide educative 
1.6.3. Valutazione dell’impatto delle soluzioni basate sull'intelligenza artificiale nell'educazione 

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

1.7.1. Tecniche di intelligenza artificiale per identificare gli stili di apprendimento e le difficoltà di apprendimentocon 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'intelligenza artificiale per il rilevamento dei bisogni educativi specifici con Gooroo 
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. Creazione di percorsi di apprendimento adattivi utilizzando Smart Sparrow
1.9.2. Implementazione di sistemi di raccomandazione per le risorse educative 
1.9.3. Misurazione dei progressi individuali e impostazioni in tempo reale tramite SquirrelAI 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 con Google Cloud Security
1.10.3. Casi di studio di violazioni della sicurezza e del loro impatto sull'educazione 

L'attuale importanza della Personalizzazione Educativa rende questo programma una scommessa sicura, soprattutto in un mercato in continua crescita e pieno di possibilità.