Programa do Curso

Introdução ao Large Language Models (LLMs)

  • Visão geral dos LLMs
  • Evolução dos LLMs na tecnologia educativa
  • Compreender a arquitetura dos LLMs

Personalização na educação

  • A necessidade de uma aprendizagem personalizada
  • Abordagens actuais à personalização
  • Desafios e oportunidades

LLMs e adaptação de conteúdos

  • Os LLMs na criação e curadoria de conteúdos
  • Adaptação de conteúdos a estilos e níveis de aprendizagem
  • Multitarefas com LLMs para adaptação de conteúdos

Os LLM na prática

  • Estudos de casos: Aplicações bem sucedidas de LLM na educação
  • Sessão interactiva: LLMs em ação

Conceção de plataformas de aprendizagem adaptativa

  • Princípios de conceção de plataformas de aprendizagem adaptativa
  • Incorporar os LLM na arquitetura da plataforma
  • Considerações sobre a experiência do utilizador e a interface

Implementação e teste

  • Desenvolvimento de um protótipo de plataforma de aprendizagem adaptativa
  • Testes e iteração
  • Recolha e análise do feedback dos utilizadores

Avaliação da eficácia da LLM

  • Métricas para medir o impacto da aprendizagem com LLM
  • Métodos de investigação para a tecnologia educativa
  • Análise e discussão de estudos de caso

Considerações éticas e direcções futuras

  • Implicações éticas dos LLM na educação
  • Garantir a inclusão e a equidade
  • Previsões para o futuro dos LLMs na aprendizagem personalizada

Projeto e avaliação

  • Conceber e apresentar uma proposta para uma plataforma de aprendizagem adaptativa baseada em LLM
  • Avaliações pelos pares e discussões em grupo
  • Avaliação final e feedback

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de aprendizagem automática
  • Recomenda-se, mas não se exige, experiência de programação em Python.
  • A familiaridade com a tecnologia educativa é benéfica

Público-alvo

  • Educadores
  • Programadores de EdTech
  • Investigadores no domínio da tecnologia educativa
 14 horas

Cursos Relacionados

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 horas

LangChain Fundamentals

14 horas

Introduction to Google Gemini AI

14 horas

Google Gemini AI for Content Creation

14 horas

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 horas

Google Gemini AI for Data Analysis

21 horas

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 horas

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 horas

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 horas

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 horas

LLMs for Automated Customer Support

14 horas

LLMs for Business Intelligence

14 horas

LLMs for Content Generation

14 horas

LLMs for Code Generation and Documentation

14 horas

Advanced LLMs for NLP Tasks

21 horas

Categorias Relacionadas

1