100% онлайн-методика TECH позволит вам обновлять свои знания, не прерывая профессиональной деятельности" 

Все больше учебных заведений осознают преимущества машинного обучения для обработки академических данных. К ним относится обнаружение подозрительной активности, которая может свидетельствовать о возможном нарушении конфиденциальности. В свою очередь, этот механизм обеспечивает биометрическую аутентификацию, например, распознавание лица или отпечатков пальцев, чтобы гарантировать, что доступ к информации имеют только авторизованные лица. Аналогичным образом искусственный интеллект (ИИ) используется для эффективного управления шифрованием записанных фактов.

В связи с этим TECH разработал инновационную программу, которая предоставит ключи для внедрения безопасных протоколов обработки образовательных данных с помощью искусственного интеллекта.  В то же время учебная программа будет посвящена наиболее эффективным механизмам прогностического изучения данных об академической успеваемости.

Кроме того, студенты будут анализировать данные, которые будут способствовать как предотвращению, так и решению проблем образования. Кроме того, обучение даст студентам возможность разрабатывать индивидуальные методы диагностики трудностей в обучении. 

Более того, университетская программа будет основана на революционной методологии Relearning — системе обучения, впервые разработанной TECH, которая заключается в повторении ключевых аспектов учебной программы, чтобы они оставались в памяти. Таким образом, обучение можно планировать индивидуально, поскольку нет фиксированных расписаний или графиков аттестации. Все, что понадобится студентам, — это электронное устройство с доступом в Интернет, например, мобильный телефон, планшет или компьютер. 

Виртуальный кампус также будет доступен 24 часа в сутки, предлагая пользователям возможность загружать учебные материалы для последующего ознакомления. Они также смогут получить доступ к библиотеке, наполненной мультимедийными ресурсами, включая интерактивные конспекты и инфографику, — все, чтобы укрепить свои знания в динамике. 

Вы освоите современные алгоритмы машинного обучения для получения данных об успеваемости" 

Данный Университетский курс в области персонализации образования с помощью искусственного интеллекта содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области персонализации образования с помощью искусственного интеллекта 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет теоретическую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям  
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Вы будете использовать самые сложные приложения для выявления особых образовательных потребностей ваших учеников" 

В преподавательский состав программы входят профессиональные эксперты в данной области, которые привносят в обучение свой профессиональный опыт, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.  

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.  

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами. 

В программу обучения будут включены реальные примеры и упражнения, чтобы приблизить разработку программы к повседневной практике преподавания"

Relearning позволит вам учиться с меньшими усилиями и большей отдачей, больше вовлекаясь в свою профессиональную специализацию"

Эта университетская программа позволит специалистам получить исчерпывающие знания в области персонализации образования с помощью искусственного интеллекта. Разработанная опытными преподавателями, учебная программа будет посвящена выявлению, извлечению, подготовке и оценке образовательных данных. Таким образом, студенты будут постоянно совершенствовать свою работу в классе, гарантируя преподавание на основе передового опыта. Кроме того, в учебном плане будут представлены различные инструменты машинного обучения, которые позволят принимать более обоснованные образовательные решения. Наконец, в программе будет рассмотрено применение аналитики данных для предотвращения и быстрого решения образовательных проблем.

Данный Университетский курс объединяет превосходное преподавание с технологической революцией в области искусственного интеллекта, чтобы вы могли быть в курсе всех событий в сфере образования" 

Модуль 1. Анализ данных и применение методов ИИ для персонализации образования

1.1. Идентификация, извлечение и подготовка образовательных данных 

1.1.1. Применение H2O.ai для сбора и отбора релевантных данных в образовательных средах 
1.1.2. Методы очистки и стандартизации данных для анализа образования 
1.1.3. Важность целостности и качества данных в исследованиях в области образования 

1.2. Анализ и оценка образовательных данных с помощью ИИ для непрерывного улучшения работы в классе 

1.2.1. Применение TensorFlow для интерпретации образовательных тенденций и закономерностей с помощью методов машинного обучения
1.2.2. Оценка влияния педагогических стратегий с помощью анализа данных 
1.2.3. Применение Trinka для интеграции обратной связи на основе ИИ для оптимизации учебного процесса

1.3. Определение показателей академической успеваемости на основе образовательных данных 

1.3.1. Установление ключевых показателей для оценки успеваемости студентов 
1.3.2. Сравнительный анализ показателей для выявления областей, требующих улучшения 
1.3.3. Корреляция между академическими показателями и внешними факторами с помощью ИИ 

1.4. Инструменты ИИ для мониторинга образования и принятия решений 

1.4.1. Системы поддержки принятия решений на основе tome.ai для работников администрации сферы образования 
1.4.2. Использование Trello для планирования и распределения образовательных ресурсов
1.4.3. Оптимизация образовательных процессов с помощью предиктивной аналитики и Orange Data Mining 

1.5. Технологии и алгоритмы ИИ для предиктивной аналитики данных об успеваемости 

1.5.1. Основы прогностического моделирования в образовании 
1.5.2. Использование алгоритмов классификации и регрессии для прогнозирования образовательных тенденций 
1.5.3. Примеры успешного прогнозирования в образовательных учреждениях 

1.6. Применение анализа данных с помощью ИИ для предотвращения и решения образовательных проблем 

1.6.1. Оценка влияния решений DataRobot AI в образовании 
1.6.2. Стратегии вмешательства, основанные на данных, для решения образовательных проблем 
1.6.3. Оценка влияния решений на основе ИИ в образовании 

1.7. Персонализированная диагностика трудностей в обучении на основе анализа данных ИИ 

1.7.1. Методы искусственного интеллекта для определения стилей и трудностей обучения с помощью IBM Watson Education
1.7.2. Интеграция анализа данных в индивидуальные планы поддержки образования 
1.7.3. Кейс-стади диагностики с использованием ИИ 

1.8. Анализ данных и применение ИИ для выявления особых образовательных потребностей 

1.8.1. Подходы ИИ к проверке специальных образовательных потребностей с помощью Gooroo 
1.8.2. Персонализация стратегий обучения на основе анализа данных 
1.8.3. Оценка влияния ИИ на инклюзию в образовании 

1.9. Персонализация обучения с помощью ИИ на основе анализа данных об успеваемости 

1.9.1. Создание адаптивных путей обучения с помощью Smart Sparrow
1.9.2. Внедрение рекомендательных систем для образовательных ресурсов 
1.9.3. Измерение индивидуального прогресса и корректировка в режиме реального времени с помощью Squirrel AI Learning 

1.10. Безопасность и конфиденциальность при обработке образовательных данных 

1.10.1. Этические и правовые принципы управления образовательными данными 
1.10.2. Методы защиты данных и конфиденциальности для образовательных систем с помощью Google Cloud Security
1.10.3. Кейс-стади нарушений безопасности и их влияния на образование  

Современная важность персонализации образования делает эту программу беспроигрышным вариантом, особенно на постоянно растущем рынке, полном возможностей"