Forbs के अनुसार, आप दुनिया के सर्वश्रेष्ठ डिजिटल विश्वविद्यालयमें आर्टिफिशियलइंटेलिजेंस के साथ सीखने के वैयक्तिकरण में गहराई से उतरेंगे”

प्रत्येक छात्र को सीखने में अलग-अलग कठिनाइयाँ हो सकती हैं, और शिक्षक इन कठिनाइयों के संकेतों का पता लगाने के लिए जिम्मेदार हैं। इस संदर्भ में, लर्निंगऑटोमेशन शिक्षण टीम के लिए वैयक्तिकृत शिक्षण योजनाएँ बनाना आसान बनाता है जो प्रत्येक छात्र की ताकत और कमजोरियों दोनों के अनुकूल हों।

बदले में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपयोगकर्ताओं को उनके शैक्षणिक परिणामों में उल्लेखनीय सुधार करने और लंबे समय तक ज्ञान बनाए रखने में मदद करता है। इसका एक उदाहरणशैक्षणिक प्लेटफार्मों में बुद्धिमान एजेंटों का एकीकरण है। चैटबॉट्स जैसी सामग्रियों केमाध्यम से, छात्र शैक्षिक सामग्री के बारे में प्रश्न पूछ सकते हैं और प्रभावी और तत्काल उत्तर प्राप्त कर सकते हैं। इससे शिक्षकों को खुद को कुछ कार्यों से मुक्त करने और अन्य महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलती है।

इस वास्तविकता का सामना करते हुए, TECH ने एक अग्रणी कार्यक्रम लॉन्च किया है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के माध्यम से शिक्षण अभ्यास के अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित करेगा। इस क्षेत्र के विशेषज्ञों द्वारा डिज़ाइन किया गया पाठ्यक्रम, एल्गोरिदम द्वारा समर्थित शैक्षणिक प्रदर्शन डेटा के आधार पर सीखने के वैयक्तिकरण को बढ़ावा देगा। इसके अनुरूप, पाठ्यक्रम विशेषज्ञों को विभिन्न शैक्षणिक परियोजनाओं को विकसित करने के लिए नवीन रणनीतियों की पेशकश करेगा, उदाहरण के लिए, सीखने के लिए खेल।

बदले में, उपदेशात्मक सामग्री शैक्षणिक योजना के लिए मशीन लर्निंग टूल के अनुप्रयोग का विश्लेषण करेगी। स्नातक अपने शैक्षणिक प्रस्तावों को बेहतर बनाने के लिए उपदेशात्मक सामग्री बनाने, परीक्षाओं को सही करने और सर्वेक्षण उत्पन्न करने के लिए उनका उपयोग करेंगे।

इसके अलावा, इस कार्यक्रम की कार्यप्रणाली इसके नवीन चरित्र को पुष्ट करती है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि, इन सामग्रियों को समेकित करने के लिए, TECH 100% ऑनलाइन शैक्षणिक वातावरण प्रदान करता है, जो अपने करियर को आगे बढ़ाने के इच्छुक व्यस्त पेशेवरों की आवश्यकताओं के सिलाई है। यह ज्ञान को बढ़ाने और सीखने को सुविधाजनक बनाने के लिए प्रमुख अवधारणाओं की पुनरावृत्ति के आधार पर रीलर्निंग पद्धति को भी नियोजित करता है। इसप्रकार, लचीलेपन और एक मजबूत शैक्षणिक दृष्टिकोण का संयोजन इसे अत्यधिक सुलभ बनाता है।.

आप अपने छात्रों की प्रतिक्रिया का लाभ उठाने और अपनी शैक्षणिक योजनाओं को अनुकूलित करने के लिए शिक्षक गुणवत्ता मूल्यांकन सर्वेक्षण विकसित करेंगे”

यह शिक्षण पेशे के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकों का अनुप्रयोग में स्नातकोत्तर डिप्लोमा बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:

• शिक्षण पेशे में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस परियोजनाओं के अनुप्रयोग में विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज का विकास
• पुस्तक की ग्राफिक्स, योजनाबद्ध और व्यावहारिक सामग्री इन विषयों पर सैद्धांतिक और व्यावहारिक  जानकारी प्रदान करती है, जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक हैं
• व्यावहारिक अभ्यास जहां सीखने में सुधार के लिए स्व-मूल्यांकन का उपयोग किया जा सकता है
• नवीनतम प्रणालियों पर इसका विशेष जोर
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच, और व्यक्तिगत चिंतन असाइनमेंट
• विषयवस्तु जिस तक इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थायी या पोर्टेबल यंत्र से पहुँचना सुलभ है

क्रांतिकारी रीलर्निंग प्रणालीकाधन्यवाद, इच्छित परिणामों की सफलतापूर्वक प्राप्ति के लिए आप सभी जांकरियों को बेहतर रूप से एकीकृत करेंगे”

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में इस क्षेत्र के पेशेवर शामिल हैं जो इस प्रशिक्षण कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान देते हैं, साथ ही अग्रणी समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं।

नवीनतम शैक्षिक प्रौद्योगिकी के साथ विकसित की गई मल्टीमीडिया विषय वस्तु, पेशेवर को स्थित और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, यानी एक सिम्युलेटेड वातावरण जो वास्तविक परिस्थितियों में प्रशिक्षित करने के लिए कार्यक्रमबद्ध प्रशिक्षण प्रदान करेगा।

यह कार्यक्रम समस्या-आधारित शिक्षण के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किया गया है, जिसके अंतर्गत पेशेवर को शैक्षणिक वर्ष के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न व्यावसायिक अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, छात्र को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरैक्टिव वीडियो कार्यप्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।

क्या आप अपनी शैक्षणिक निर्णय प्रक्रिया को समृद्ध बनाना चाहते हैं? इसे इंटेलिजेंट ऑटोमेशन टूल के साथ हासिल करें, जो यह प्रोग्राम आपको प्रदान करेगा”

आप शैक्षणिक समस्याओंकोप्रभावी ढंग से रोकने और हल करने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग करेंगे। अभी दाखिला लें!”

यह विश्वविद्यालयों कार्यक्रम शैक्षणिक क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस परियोजनाओं के विकास पर ध्यान केंद्रित करेगा। इस उद्देश्य के लिए, पाठ्यक्रम शिक्षकों कोसबसे उन्नत मशीन लर्निंग टूल प्रदान करेगा, जिसका उद्देश्य शैक्षिक निर्णय लेना है। पाठ्यक्रम अकादमिक प्रदर्शन के अनुरूप पूर्वानुमानित डेटा विश्लेषण के लिए विभिन्न एल्गोरिदम में तल्लीन होगा। इसमें यह भी विस्तार से बताया जाएगा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सीखने के मूल्यांकन या वैयक्तिकरण जैसे पहलुओं में कैसे योगदान देता है। यह गतिविधियों केसुधार और शिक्षण सामग्री के विकास के लिए उपयोगी शैक्षणिक रणनीतियों के अनुप्रयोग की कुंजी भी प्रदान करेगा।

यह स्नातकोत्तर डिप्लोमा शिक्षण उत्कृष्टता को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की तकनीकी क्रांति के साथ जोड़ता है, जिससे आप शिक्षा के क्षेत्र में सबसे आगे रह सकें”

मॉड्यूल 1. डेटा विश्लेषण और शैक्षणिक वैयक्तिकरणकेलिए एआई तकनीकों का अनुप्रयोग

1.1. शैक्षणिक डेटा की पहचान, निष्कर्षण और तैयारी

1.1.1. शैक्षणिक सेटिंग्स में प्रासंगिक डेटा के संग्रह और चयन के तरीके
1.1.2. शैक्षणिक विश्लेषण के लिए डेटा सफ़ाई और सामान्यीकरण तकनीक
1.1.3. शैक्षणिक अनुसंधान में डेटा अखंडता और गुणवत्ता का महत्व

1.2. क्लास में निरंतर सुधार के लिए एआईकेसाथ शैक्षणिक डेटाका विश्लेषणऔर मूल्यांकन

1.2.1. शैक्षणिक रुझानों और पैटर्न की व्याख्या करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग
1.2.2. डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करके शैक्षणिक रणनीतियों के प्रभाव का मूल्यांकन करना
1.2.3. शिक्षण प्रक्रिया के अनुकूलन के लिए एआई-आधारित फीडबैक का एकीकरण

1.3. शैक्षणिक डेटा से शैक्षणिक प्रदर्शन संकेतक की परिभाषा

1.3.1. छात्र उपलब्धि के मूल्यांकन के लिए प्रमुख मेट्रिक्स की स्थापना
1.3.2. सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए संकेतकों का तुलनात्मक विश्लेषण
1.3.3. एआई का उपयोग करते हुए शैक्षणिक संकेतकों और बाहरी कारकों के बीच सहसंबंध

1.4. शैक्षणिक निर्णय लेने और निगरानी के लिए एआई उपकरण

1.4.1. शैक्षणिक प्रशासकों के लिए एआई-आधारित निर्णय समर्थन प्रणाली
1.4.2. शैक्षणिक संसाधन योजना और आवंटन में एआई की भूमिका
1.4.3. पूर्वानुमानित विश्लेषण के माध्यम से शैक्षणिक प्रक्रियाओं का अनुकूलन

1.5. शैक्षणिक उपलब्धि डेटा के पूर्वानुमानित विश्लेषण के लिए एआई टेक्नोलॉजीज और एल्गोरिदम

1.5.1. शिक्षा में पूर्वानुमानित मॉडलिंग के मूल सिद्धांत
1.5.2. शिक्षा में रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए वर्गीकरण और प्रतिगमन एल्गोरिदम का उपयोग
1.5.3. शैक्षणिक वातावरण में सफल भविष्यवाणियों का केस अध्ययन

1.6. शैक्षणिकसमस्याओं की रोकथाम और समाधान के लिए एआई के साथ डेटा एनालिटिक्स का अनुप्रयोग

1.6.1. पूर्वानुमानित विश्लेषण के माध्यम से शैक्षणिक जोखिमों की प्रारंभिक पहचान
1.6.2. शैक्षणिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए डेटा-संचालित हस्तक्षेप रणनीतियाँ
1.6.3. शिक्षा में एआई-आधारित समाधानों के प्रभाव का आकलन करना

1.7. एआई के साथ डेटा एनालिटिक्स से सीखने की कठिनाइयों का व्यक्तिगत निदान

1.7.1. सीखने की शैलियों और सीखने की कठिनाइयों की पहचान के लिए एआई तकनीक
1.7.2. व्यक्तिगत शैक्षणिक सहायता योजनाओं में डेटा विश्लेषण का एकीकरण
1.7.3. एआई के उपयोग से बेहतर निदान के केस अध्ययन

1.8. विशेष शैक्षणिक आवश्यकताओं की पहचान के लिए डेटा विश्लेषण और एआई का अनुप्रयोग

1.8.1. विशेष शैक्षणिक आवश्यकताओं का पता लगाने के लिए एआई दृष्टिकोण
1.8.2. डेटा विश्लेषण के आधार पर शिक्षण रणनीतियों का वैयक्तिकरण
1.8.3. शैक्षणिक समावेशन पर एआई के प्रभाव का मूल्यांकन

1.9. अकादमिक प्रदर्शन डेटा एनालिटिक्स से एआई के साथ सीखने का वैयक्तिकरण

1.9.1. एआई का उपयोग करके अनुकूली शिक्षण मार्ग बनाना
1.9.2. शैक्षणिक संसाधनों के लिए अनुशंसा प्रणाली का कार्यान्वयन
1.9.3. एआई के माध्यम से व्यक्तिगत प्रगति मापन और वास्तविक समय समायोजन

1.10. शैक्षणिक डेटा के प्रसंस्करण में सुरक्षा और गोपनीयता

1.10.1. शैक्षणिक डेटा के प्रबंधन में नैतिक और कानूनी सिद्धांत
1.10.2. एआई-आधारित शैक्षणिक प्रणालियों में डेटा सुरक्षा और गोपनीयता तकनीकें
1.10.3. सुरक्षा उल्लंघनों और शिक्षा पर उनके प्रभाव पर केस अध्ययन

मॉड्यूल 2. कक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस परियोजनाओं का विकास

2.1. शिक्षा में एआई परियोजनाओं की योजना और डिजाइन

2.1.1. परियोजना की योजना बनाने के लिए पहला कदम
2.1.2. ज्ञानकोष
2.1.3. शिक्षा में एआई परियोजनाओं का डिजाइन

2.2. एआई के साथ शैक्षणिक परियोजनाओं के विकास के लिए उपकरण

2.2.1. शैक्षणिक परियोजनाओं के विकास के लिए उपकरण
2.2.2. इतिहास में शैक्षणिक परियोजनाओं के लिए उपकरण
2.2.3. गणित में शैक्षणिक परियोजनाओं के लिए उपकरण
2.2.4. अंग्रेजी में शैक्षणिक परियोजनाओं के लिए उपकरण

2.3. क्लास में एआई परियोजनाओं को लागू करने की रणनीतियाँ

2.3.1. एआई परियोजना को कब लागू करना है
2.3.2. एआई प्रोजेक्ट क्यों लागू करें?
2.3.3. कार्यान्वित की जाने वाली रणनीतियाँ

2.4. विशिष्ट विषयों में आईए परियोजनाओं का एकीकरण

2.4.1. गणित और एआई
2.4.2. इतिहास और एआई
2.4.3. भाषाएँ और एआई
2.4.4. अन्य विषय

2.5. प्रोजेक्ट 1: मशीन लर्निंग का उपयोग करके शैक्षणिक परियोजनाएँ विकसित करना

2.5.1. पहले कदम
2.5.2. आवश्यकताएं
2.5.3. उपयोग किये जाने वाले उपकरण
2.5.4. परियोजना की परिभाषा

2.6. प्रोजेक्ट 2: शैक्षणिक खेलों के विकास में एआई का एकीकरण

2.6.1. पहले कदम
2.6.2. आवश्यकताएं
2.6.3. उपयोग किये जाने वाले उपकरण
2.6.4. परियोजना की परिभाषा

2.7. प्रोजेक्ट 3: छात्र सहायता के लिए शैक्षणिक चैटबॉट का विकास

2.7.1.  पहला कदम
2.7.2. आवश्यकताएं
2.7.3. उपयोग किये जाने वाले उपकरण
2.7.4. परियोजना की परिभाषा

2.8. प्रोजेक्ट 4: शैक्षणिक प्लेटफार्मों में बुद्धिमान एजेंटों का एकीकरण

2.8.1. पहला कदम
2.8.2. आवश्यकताएं
2.8.3. उपयोग किए जाने वाले उपकरण
2.8.4. परियोजना की परिभाषा

2.9.  शिक्षा में एआई परियोजनाओं के प्रभाव का मूल्यांकन और मापन

2.9.1. कक्षा में एआई के साथ काम करने के लाभ
2.9.2. वास्तविक तथ्य
2.9.3. क्लास में एआई
2.9.4. शिक्षा में एआई सांख्यिकी

2.10. शिक्षा परियोजनाओं में एआई का विश्लेषण और निरंतर सुधार

2.10.1.  वर्तमान परियोजनाएं
2.10.2. कमीशनिंग
2.10.3.  भविष्य में क्या होने वाला है
2.10.4.  औलास 360 का रूपांतरण

मॉड्यूल 3. जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ शिक्षण अभ्यास

3.1. शिक्षा में उपयोग के लिए जनरेटिव एआई तकनीकें

3.1.1. वर्तमान बाज़ार
3.1.2. उपयोग में आने वाली प्रौद्योगिकियाँ
3.1.3. क्या आना है
3.1.4. क्लास का भविष्य

3.2. शैक्षणिक योजना में जनरेटिव एआई टूल्स का अनुप्रयोग

3.2.1. योजना उपकरण
3.2.2. उपकरण और उनका अनुप्रयोग
3.2.3. शिक्षा और एआई
3.2.4. विकास

3.3. जनरेटिव एआई के साथ उपदेशात्मक सामग्रियों का निर्माण

3.3.1. एआई और क्लास में इसका उपयोग
3.3.2. उपदेशात्मक सामग्री बनाने के लिए उपकरण
3.3.3. टूल्स के साथ कैसे काम करें
3.3.4. आदेश

3.4. जेनरेटिव एआई का उपयोग करके मूल्यांकन परीक्षणों का विकास

3.4.1. मूल्यांकन परीक्षणों के विकास में एआई और इसका उपयोग
3.4.2. मूल्यांकन परीक्षणों के विकास के लिए उपकरण
3.4.3. टूल्स के साथ कैसे काम करें
3.4.4. आदेश

3.5. जेनरेटिव एआई के साथ उन्नत फीडबैक और संचार

3.5.1. संचार में एआई
3.5.2. क्लास में संचार के विकास में उपकरणों का अनुप्रयोग
3.5.3. फायदे और नुकसान

3.6.  जेनरेटिव एआई का उपयोग करके मूल्यांकन गतिविधियों और परीक्षणों का सुधार

3.6.1. मूल्यांकन गतिविधियों और परीक्षणों के सुधार में एआई और इसका उपयोग
3.6.2. मूल्यांकनात्मक गतिविधियों और परीक्षणों के सुधार के लिए उपकरण
3.6.3. टूल्स के साथ कैसे काम करें
3.6.4. आदेश

3.7.  जेनरेटिव एआई के माध्यम से शैक्षणिक गुणवत्ता मूल्यांकन सर्वेक्षण तैयार करना

3.7.1. एआई का उपयोग करके शिक्षण गुणवत्ता मूल्यांकन सर्वेक्षण तैयार करनेमें एआई और इसका उपयोग
3.7.2. एआई-आधारित शिक्षक गुणवत्ता सर्वेक्षण तैयार करने के लिए उपकरण
3.7.3. टूल्स के साथ कैसे काम करें
3.7.4. आदेश

3.8. शैक्षणिक रणनीतियों में जनरेटिव एआई टूल्स का एकीकरण

3.8.1. शैक्षणिक रणनीतियों में एआई के अनुप्रयोग
3.8.2. सही उपयोग
3.8.3. फायदे और नुकसान
3.8.4. शैक्षणिक रणनीतियों में जनरेटिव एआई उपकरण

3.9. सीखने के लिए सार्वभौमिक डिजाइन के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग

3.9.1. जेनरेटिव एआई, अभी क्यों?
3.9.2. सीखने में ए.आई
3.9.3. फायदे और नुकसान
3.9.4. सीखने में एआई के अनुप्रयोग

3.10. शिक्षा में जनरेटिव एआई की प्रभावशीलता का मूल्यांकन

3.10.1. प्रभावशीलता डेटा
3.10.2. परियोजनाओं
3.10.3. डिज़ाइन उद्देश्य
3.10.4. शिक्षा में एआई की प्रभावशीलता का मूल्यांकन

आप कम से कम समय में सबसे बड़ा प्रभाव प्राप्त करने के लिए पेशेवरों के लिए बनाई गई एक पद्धति के साथ अध्ययन करेंगे"