Aprofundar-se-á na personalização da aprendizagem com Inteligência Artificial na melhor universidade digital do mundo, segundo a Forbes"

Diferentes alunos podem ter diferentes dificuldades de aprendizagem, e os educadores são responsáveis por detetar sinais de dificuldades de aprendizagem. Neste contexto, a automatização da aprendizagem facilita à equipa pedagógica a criação de planos de ensino personalizados, adaptados aos pontos fortes e fracos de cada aluno. 

Por sua vez, a Inteligência Artificial ajuda os utilizadores a melhorar significativamente os seus resultados académicos e a reter conhecimentos durante um longo período de tempo. Um exemplo disso é a integração de agentes inteligentes em plataformas educativas. Através de materiais, tais como chatbots, os alunos podem fazer perguntas sobre o conteúdo do ensino e obter respostas imediatas e efetivas. Isto também ajuda os professores a libertarem-se de certas tarefas e a concentrarem-se noutras mais importantes.

Perante esta realidade, a TECH lançou um programa pioneiro que irá aprofundar a otimização da prática pedagógica através da Inteligência Artificial. Concebido por especialistas na matéria, o currículo incentivará a aprendizagem personalizada com base em dados de desempenho académico, apoiados por algoritmos. Neste contexto, a agenda fornecerá aos especialistas estratégias inovadoras para o desenvolvimento de vários projetos educativos, por exemplo, jogos para a aprendizagem.

Por sua vez, os materiais didáticos analisarão a aplicação de ferramentas de Aprendizagem Automática para o planeamento educativo. Por conseguinte, os licenciados utilizá-los-ão para elaborar materiais didáticos, corrigir exames 
e melhorar as suas propostas académicas.

Além disso, a metodologia deste programa reforça o seu caráter inovador. TECH oferece um ambiente educativo 100% online, adaptado às necessidades dos profissionais ocupados que procuram progredir nas suas carreiras. Implementa-se também a metedologia Relearning, baseada na repetição de conceitos-chave para fixar o conhecimento e facilitar a aprendizagem. Assim, a combinação de flexibilidade e de uma abordagem pedagógica sólida torna-o altamente acessível.

Desenvolverá inquéritos de avaliação da qualidade dos professores para tirar partido do feedback dos seus alunos e otimizar os seus planos educativos"

Este Curso de especialização em Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial na Prática Docente contém o programa de estudos mais completo e atualizado do mercado. As suas principais caraterísticas são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial na Prática Docente
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e predominantemente práticos com que está concebido fornecem informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser efetuado a fim de melhorar a aprendizagem
• O seu foco especial em metodologias inovadoras 
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre temas controversos e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixoou portátil com ligação à Internet

Graças à revolucionária metodologia Relearning, integrará todos os conhecimentos de forma optimizada para alcançar com êxito os resultados que procura"

O corpo docente do curso inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio. 

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, irá permitir que o profissional tenha acesso a uma aprendizagem situada e contextual, isto é, um ambiente de simulação que proporcionará uma capacitação imersiva, programada para praticar em situações reais. 

A conceção desta especialização foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do Curso. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.

Quer enriquecer as suas decisões educativas? Alcance este objetivo com as ferramentas de automatização inteligente fornecidas por este programa" 

Utilizará a análise de dados para prevenir e resolver eficazmente problemas educativos. Inscreva-se já! "

Esta certificação universitária centrar-se-á no desenvolvimento de projetos de Inteligência Artificial no domínio da educação. Para o efeito, o plano de estudos fornecerá aos professores as ferramentas de Aprendizagem Automática mais avançadas para a tomada de decisões no domínio da educação. O curso abordará uma variedade de algoritmos para realizar análises preditivas dos dados de desempenho académico. Abordará também em pormenor a forma como a Inteligência Artificial contribui para aspetos como a avaliação ou a personalização da aprendizagem. Fornecerá também as chaves para a aplicação de estratégias pedagógicas úteis para a correção de atividades e o desenvolvimento de materiais didáticos.

Este Curso de especialização de Especialização funde a excelência do ensino com a revolução tecnológica da Inteligência Artificial, para que se possa manter na vanguarda da educação"

Módulo 1. Análise de dados e aplicação de técnicas de IA para a personalização do ensino

1.1. Identificação, extração e preparação de dados educativos

1.1.1. Aplicação do H2O.ai nos recolha e seleção de dados relevantes em contextos educativos 
1.1.2. Técnicas de limpeza e normalização de dados para análise pedagógica
1.1.3. Importância da integridade e da qualidade dos dados na investigação no domínio da educação

1.2. Análise e avaliação de dados educativos com IA para melhoria contínua na sala de aula

1.2.1. Implementação do TensorFlow na interpretação de tendências e padrões educativos utilizando técnicas de aprendizagem automática
1.2.2. Avaliação do impacto das estratégias pedagógicas através da análise de dados
1.2.3. Aplicação do Trinka na integração de feedback baseado em IA para a otimização do processo de ensino

1.3. Definição de indicadores de desempenho académico a partir de dados educativos

1.3.1. Estabelecimento de indicadores-chave para avaliar o desempenho dos alunos
1.3.2. Avaliação comparativa de indicadores para identificar áreas de melhoria
1.3.3. Correlação entre indicadores académicos e fatores externos utilizando IA

1.4. Ferramentas de IA para monitorização da educação e tomada de decisões

1.4.1. Sistemas de apoio à decisão baseados em tome.ai para administradores de ensino
1.4.2. Utilização do Trello para planeamento e atribuição de recursos educativos
1.4.3. Otimização dos processos educativos através da análise preditiva com Orange Data Mining

1.5. Tecnologias e algoritmos de IA para análises preditivas dos dados de desempenho académico

1.5.1. Fundamentos da modelos preditivos na educação
1.5.2. Utilização de algoritmos de classificação e regressão para prever tendências educativas
1.5.3. Estudos de casos de previsões bem sucedidas em contextos educativos

1.6. Aplicação da análise de dados com IA para a prevenção e solução de problemas educativos

1.6.1. Identificação precoce dos riscos académicos através da análise preditiva
1.6.2. Estratégias de intervenção baseadas em dados para enfrentar os desafios educativos
1.6.3. Avaliação do impacto das soluções baseadas em IA da DataRobot na educação

1.7. Diagnóstico personalizado das dificuldades de aprendizagem a partir da análise de dados da IA

1.7.1. Técnicas de IA para identificar estilos e dificuldades de aprendizagem com o IBM Watson Education
1.7.2. Integração da análises de dados nos planos de apoio educativo individualizados
1.7.3. Estudos de casos de diagnósticos melhorados pela utilização da IA

1.8. Análise de dados e aplicação de IA para identificar necessidades educativas específicas

1.8.1. Enfoque da IA para a deteção de necessidades educativas especiais com Gooroo
1.8.2. Personalização das estratégias de ensino com base na análise de dados
1.8.3. Avaliação do impacto da IA na inclusão educativa

1.9. Personalização da aprendizagem com IA a partir da análise de dados de desempenho académico

1.9.1. Criação de percursos de aprendizagem adaptativos utilizando o Smart Sparrow
1.9.2. Medição do progresso individual e ajustamentos em tempo real através do Squirrel Al Learning
1.9.3. Técnicas de proteção de dados e privacidade para sistemas educativos com o Google Cloud Security

1.10. Segurança e privacidade no tratamento de dados educativos

1.10.1. Princípios éticos e jurídicos na gestão de dados no domínio da educação
1.10.2. Técnicas de proteção de dados e privacidade para sistemas educativos Baseadas em IA
1.10.1. Estudos de casos de violações de segurança e o seu impacto na educação

Módulo 2. Desenvolvimento de projetos de Inteligência Artificial na sala de aula 

2.1. Planear e Desenho de projetos de IA na educação com a Algor Education

2.1.1. Primeiros passos para planear o projeto 
2.1.2. Bases de conhecimento 
2.1.3. Desenho de projetos de IA na educação  

2.2. Ferramentas para o desenvolvimento de projetos educativos com IA 

2.2.1. Ferramentas para o desenvolvimento Projeto Educativo: TensorFlow Playground
2.2.2. Ferramentas para projetos educativos em História 
2.2.3. Ferramentas para Projetos Educativos em Matemática; Wolfram Alpha
2.2.4. Ferramentas para projetos educativos em Inglês: Grammarly

2.3. Estratégias de implementação de projetos de IA em sala de aula 

2.3.1. Cuando implementar um projeto de IA 
2.3.2. Cuando implementar um projeto de IA 
2.3.3. Estrategias a llevar a cabo  

2.4. Integração de projetos de IA em disciplinas específicas 

2.4.1. Matemática e IA: Thinkster math
2.4.2. História e IA 
2.4.3. Idiomas e IA: Deep L
2.4.4. Outros temas: Watson Studio

2.5. Projeto 1: Desenvolvimento de projetos educativos utilizando a aprendizagem automática com a Khan Academy

2.5.1. Primeiros passos 
2.6.2. Recolha de requisitos 
2.6.3. Ferramentas a utilizar 
2.5.4. Definição do projeto   

2.6. Projeto 2: Integração da IA no desenvolvimento de jogos educativos  

2.6.1. Primeiros passos 
2.6.2. Recolha de requisitos 
2.6.3. Ferramentas a utilizar 
2.5.4. Definição do projeto   

2.7. Projeto 3: Desenvolvimento de chatbots educativos para assistência aos estudantes

2.7.1. Primeiros passos 
2.7.2. Recolha de requisitos 
2.7.3. Ferramentas a utilizar 
2.7.4. Definição do projeto  

2.8. Projeto 4: Integração de agentes inteligentes em plataformas educativas com Knewton

2.8.1. Primeiros passos 
2.8.2. Recolha de requisitos 
2.8.3. Ferramentas a utilizar 
2.8.4. Definição do projeto 

2.9. Avaliação e medição do impacto dos projetos de IA na educação com a Qualtrics

2.9.1. Benefícios de trabalho com IA na sala de aula 
2.9.2. Dados reais 
2.9.3. IA Na sala de aula  
2.9.4. Estatísticas da IA na educação  

2.10. Análise e melhoria contínua de projetos de IA na Educação com Edmodo Insights

2.10.1.  Projetos atuais  
2.10.2. Posta em marcha 
2.10.3.  O que nos reserva o futuro 
2.10.4.  Transformando a Escola 360 

Módulo 3. Prática pedagógica com Inteligência Artificial generativa   

3.1. Tecnologias de IA generativa para utilização na Educação 

3.1.1. Mercado atual: Artbreeder, Runway ML e DeepDream Generator
3.1.2. Tecnologias em uso 
3.1.3. O que está para vir 
3.1.4. O Futuro da sala de aula 

3.2. Aplicação de ferramentas de IA generativa no planeamento educativo 

3.2.1. Ferramentas de planeamento: Altitude Learning
3.2.2. Ferramentas e a sua aplicação 
3.2.3. Educação e IA 
3.2.4. Evolução  

3.3. Criação de materiais didáticos com IA generativa utilizando Story Ai, Pix2PIx e NeouralTalk2

3.3.1. IA e os seus usos na sala de aula 
3.3.2. Ferramentas para criar materiais didáticos 
3.3.3. Como trabalhar com as ferramentas 
3.3.4. Comandos 

3.4. Desarrollo de pruebas de evaluación mediante IA generativa con Quizgecko

3.4.1. A IA e as suas utilizações no desenvolvimento de testes de avaliação  
3.4.2. Ferramentas para o desenvolvimento testes de avaliação  
3.4.3. Como trabalhar com as ferramentas 
3.4.4. Comandos  

3.5. Melhoria da retroalimentação e da comunicação com a IA generativa 

3.5.1. IA na comunicação 
3.5.2. Aplicação de ferramentas no desenvolvimento da comunicação na sala de aula 
3.5.3. Vantagens e desvantagens  

3.6. Correção de atividades e testes de avaliação utilizando IA generativa com a IA do Grandscope

3.6.1. A IA e as suas utilizações na correção de atividades e testes de avaliação 
3.6.2. Ferramentas para a correção de atividades e testes de avaliação  
3.6.3. Como trabalhar com as ferramentas 
3.6.4. Comandos 

3.7. Geração de inquéritos de avaliação da qualidade do ensino utilizando IA generativa 

3.7.1. A IA e as suas utilizações na Geração de inquéritos de avaliação da qualidade do ensino utilizando IA  
3.7.2. Ferramentas para a Geração de inquéritos de avaliação da qualidade do ensino utilizando IA 
3.7.3. Como trabalhar com as ferramentas 
3.7.4. Comandos 

3.8. Integração de ferramentas de IA generativa em estratégias pedagógicas 

3.8.1. Aplicações de IA em estratégias pedagógicas 
3.8.2. Utilizações corretas  
3.8.3. Vantagens e desvantagens 
3.8.4. Ferramentas de IA generativa em estratégias pedagógicas: Gans

3.9. Utilização da IA generativa para o design universal da aprendizagem 

3.9.1. IA generativa, porquê agora 
3.9.2. IA na aprendizagem 
3.9.3. Vantagens e desvantagens 
3.9.4. Aplicação de a IA na aprendizagem 

3.10. Avaliação da eficácia da IA generativa na educação 

3.10.1. Dados sobre a eficácia 
3.10.2. Projetos 
3.10.3. Objetivos do design 
3.10.4. Avaliação da eficácia da IA na educa

Uma experiência de capacitação única, fundamental e decisiva para impulsionar o seu desenvolvimento profissional"