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Programa do Curso
Introdução aos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)
- Visão geral dos LLMs
- Evolução dos LLMs na tecnologia educacional
- Compreensão da arquitetura dos LLMs
Personalização na Educação
- A necessidade de aprendizado personalizado
- Abordagens atuais para personalização
- Desafios e oportunidades
LLMs e Adaptação de Conteúdo
- LLMs na criação e curadoria de conteúdo
- Adaptação do conteúdo aos estilos e níveis de aprendizagem
- Multitarefa com LLMs para adaptação de conteúdo
LLMs na Prática
- Estudos de caso: Aplicações bem-sucedidas de LLMs na educação
- Sessão interativa: LLMs em ação
Desenvolvimento de Plataformas de Aprendizado Adaptativo
- Princípios do design de plataformas de aprendizado adaptativo
- Incorporação dos LLMs na arquitetura da plataforma
- Considerações de experiência do usuário e interface
Implementação e Testes
- Desenvolvimento de um protótipo de plataforma de aprendizado adaptativo
- Testes e iterações
- Coleção e análise de feedback dos usuários
Avaliação da Eficácia dos LLMs
- Métricas para medir o impacto dos LLMs na aprendizagem
- Métodos de pesquisa em tecnologia educacional
- Análise e discussão de estudos de caso
Considerações Éticas e Direções Futuras
- Implicações éticas dos LLMs na educação
- Garantir inclusão e equidade
- Perspectivas para o futuro dos LLMs no aprendizado personalizado
Projeto e Avaliação
- Design e apresentação de uma proposta para uma plataforma de aprendizado adaptativo baseada em LLMs
- Avaliações entre pares e discussões em grupo
- Avaliação final e feedback
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos básicos de aprendizado de máquina.
- A experiência com programação em Python é recomendada, mas não obrigatória.
- O conhecimento familiar com tecnologia educacional é benéfico.
Público-alvo
- Educadores
- Desenvolvedores de EdTech
- Pesquisadores na área de tecnologia educacional
14 Horas