Approfondirai la personalizzazione dell’apprendimento con l'Intelligenza Artificiale presso la migliore università digitale del mondo, secondo Forbes"

Ogni studente può avere difficoltà di apprendimento diverse e gli educatori hanno la responsabilità di individuare i segnali. In questo contesto, il Machine Learning facilita la creazione di piani didattici personalizzati, che si adattano ai punti di forza e di debolezza di ciascuno studente. 

A sua volta, l'Intelligenza Artificiale aiuta gli utenti a migliorare significativamente i risultati scolastici e a conservare le conoscenze per un lungo periodo di tempo. Un esempio è l'integrazione degli agenti intelligenti nelle piattaforme educative. Per mezzo di materiali, come i chatbot, gli studenti possono porre domande sui contenuti dell'insegnamento e ottenere risposte immediate ed efficaci. Questo aiuta anche gli insegnanti a liberarsi da alcuni compiti e a concentrarsi su quelli più importanti.

Di fronte a questa realtà, TECH ha creato un programma che si occuperà di ottimizzare la didattica attraverso l'Intelligenza Artificiale. Progettato da specialisti delle materie, il piano di studio incoraggerà un apprendimento personalizzato basato sui dati relativi alle prestazioni accademiche, con il supporto di algoritmi. In linea con questo obiettivo, l'agenda fornirà agli esperti strategie innovative per lo sviluppo di vari progetti educativi, come ad esempio i giochi per l'apprendimento.

A sua volta, il materiale didattico analizzerà l'applicazione degli strumenti di Machine Learning per la pianificazione didattica. Gli studenti li utilizzeranno per produrre materiale didattico, segnare gli esami e generare sondaggi per migliorare le loro proposte accademiche.

Inoltre, la metodologia di questo programma ne rafforza il carattere innovativo. TECH offre un ambiente educativo in modalità 100% online, adattato alle esigenze di professionisti impegnati che desiderano avanzare nella loro carriera. Viene impiegata la metodologia Relearning, basata sulla ripetizione di concetti chiave per fissare le conoscenze e facilitare l'apprendimento. Pertanto, la combinazione di flessibilità e di un solido approccio pedagogico lo rende altamente accessibile.

Svilupperai indagini sulla valutazione della qualità didattica per sfruttare il feedback dei tuoi studenti e ottimizzare i tuoi piani didattici"

Questo Esperto universitario in Applicazione delle Tecniche di Intelligenza Artificiale nella Didattica possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Applicazione delle Tecniche di Intelligenza Artificiale nella Didattica
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni teoriche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Grazie alla rivoluzionaria metodologia Relearning, integrerai tutte le conoscenze in modo ottimale per raggiungere con successo i risultati che stai cercando"

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente. 

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale. 

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso accademico. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Vuoi arricchire il tuo processo decisionale in ambito educativo? Per raggiungere questo obiettivo, utilizza gli strumenti di Automazione Intelligente messi a disposizione da questo programma"

Utilizzerai l'Analisi dei Dati per prevenire e risolvere efficacemente i problemi educativi. Iscriviti ora!"

Questo titolo di studio si concentrerà sullo sviluppo di progetti di Intelligenza Artificiale in ambito educativo. A tal fine, il piano di studi fornirà agli insegnanti i più avanzati strumenti di Machine Learning per il processo decisionale in ambito educativo. Il programma approfondisce una serie di algoritmi per eseguire analisi predittive sui dati relativi ai risultati accademici. Verrà inoltre affrontato in dettaglio il modo in cui l'Intelligenza Artificiale contribuisce ad aspetti quali la valutazione o la personalizzazione dell'apprendimento. Fornirà inoltre gli aspetti chiave per l'applicazione di strategie pedagogiche utili per la correzione delle attività e lo sviluppo di materiali didattici.

Questo Esperto universitario fonde l'eccellenza dell'insegnamento con la rivoluzione tecnologica dell'Intelligenza Artificiale, per permetterti di essere all'avanguardia nell'istruzione"

Modulo 1. Analisi dei dati e applicazione di tecniche di IA per la personalizzazione educativa

1.1. Identificazione, estrazione e preparazione dei dati educativi

1.1.1. Applicazioni di H2O ai nella fecondazione raccolta e selezione dei dati rilevanti in ambito educativo 
1.1.2. Tecniche di pulizia e standardizzazione dei dati per l'analisi didattica
1.1.3. Importanza dell'integrità e della qualità dei dati nella ricerca educativa

1.2. Analisi e valutazione dei dati didattici con l'IA per il miglioramento continuo in classe

1.2.1. Implementazione di TensorFlow nell'interpretazione di tendenze e modelli educativi attraverso tecniche di machine learning
1.2.2. Valutazione dell'impatto delle strategie pedagogiche attraverso l'analisi dei dati
1.2.3. Integrazione del feedback basato sull'IA per l'ottimizzazione del processo di insegnamento

1.3. Definizione degli indicatori di rendimento accademico a partire dai dati educativi

1.3.1. Stabilire le metriche chiave per la valutazione dei risultati degli studenti
1.3.2. Benchmarking degli indicatori per identificare le aree di miglioramento
1.3.3. Correlazione tra indicatori accademici e fattori esterni utilizzando l'IA

1.4. Strumenti di intelligenza artificiale per il controllo e il processo decisionale educativi

1.4.1. Sistemi di supporto decisionale basati su tome.ai per amministratori educativi
1.4.2. Utilizzo di Trello per la pianificazione e l'allocazione delle risorse educative
1.4.3. Ottimizzazione dei Processi Educativi Mediante Analisi Predittiva con Orange Data Mining

1.5. Tecnologie e algoritmi di intelligenza artificiale per l'analisi predittiva dei dati di rendimento accademico

1.5.1. Fondamenti di modellazione predittiva nell'educazione
1.5.2. Utilizzo di algoritmi di classificazione e regressione per prevedere le tendenze educative
1.5.3. Casi di studio di previsioni di successo in contesti educativi

1.6. Applicazione dell'analisi dei dati con l'IA per la prevenzione e la soluzione dei problemi educativi

1.6.1. Identificazione precoce dei rischi accademici attraverso l'analisi predittiva
1.6.2. Strategie di intervento basate sui dati per affrontare le sfide educative
1.6.3. Valutazione dell’impatto di soluzioni basate con DataRobot AI nell'educazione

1.7. Diagnosi personalizzata delle difficoltà di apprendimento grazie all'analisi dei dati dell'IA

1.7.1. Tecniche di IA per l'identificazione degli stili e delle difficoltà di apprendimento con IBM Watson Education
1.7.2. Integrazione dell'analisi dei dati nei piani di sostegno educativo individualizzati
1.7.3. Casi di studio di diagnosi migliorate grazie all'uso dell'IA

1.8. Analisi dei dati e applicazione dell'IA per identificare particolari esigenze educative

1.8.1. Approcci all'IA per il rilevamento dei bisogni educativi specifici con
1.8.2. Personalizzazione delle strategie didattiche sulla base dell'analisi dei dati
1.8.3. Valutare l'impatto dell'IA sull'inclusione scolastica

1.9. Personalizzazione dell'apprendimento con l'IA a partire dall'analisi dei dati sulle prestazioni accademiche

1.9.1. Creare percorsi di apprendimento adattivi utilizzando l'intelligenza Smart Sparrow
1.9.2. Misurazione dei singoli progressi e regolazioni in tempo reale tramite Squirrel AI Learning
1.9.3. Tecniche di protezione dei dati e della privacy nei sistemi educativi Google Cloud Security

1.10. Sicurezza e privacy nel trattamento dei dati educativi

1.10.1. Principi etici e legali nella gestione dei dati educativi
1.10.2. Tecniche di protezione dei dati e della privacy nei sistemi educativi basati sull'IA
1.10.3. Casi di studio di violazioni della sicurezza e del loro impatto sull'educazione

Modulo 2. Sviluppo di progetti di Intelligenza Artificiale in Classe 

2.1. Pianificazione e Creazione di Progetti di Intelligenza Artificiale nell’Educazione con Algor Education

2.1.1. Primi passi nella pianificazione del progetto 
2.1.2. Basi di conoscenze 
2.1.3. Creazione di Progetti di Intelligenza Artificiale nell’Educazione 

2.2. Strumenti per lo sviluppo di progetti educativi con l'IA 

2.2.1. Strumenti per lo sviluppo di progetti educativi: TensorFlow Playground
2.2.2. Strumenti per progetti didattici in Storia 
2.2.3. Strumenti per progetti didattici in Matematica; Wolfram Alpha
2.2.4. Strumenti per progetti didattici in Inglese: Grammarly

2.3. Strategie per l'implementazione di progetti di IA in classe 

2.3.1. Quando implementare un progetto di IA 
2.3.2. Perché implementare un progetto di IA 
2.3.3. Strategie da attuare 

2.4. Integrazione di progetti di IA in materie specifiche 

2.4.1. Matematica e IA: Thinkster math
2.4.2. Storia e IA 
2.4.3. Lingue e IA: Deep L
2.4.4. Altre materie: Watson Studio

2.5. Progetto 1: Sviluppo di progetti educativi utilizzando l'apprendimento automatico con Khan Academy

2.5.1. Primi passi 
2.5.2. Presa in carico dei requisiti 
2.5.3. Strumenti da impiegare 
2.5.4. Definizione del progetto  

2.6. Progetto 2: Integrazione dell'intelligenza artificiale nello sviluppo di giochi educativi  

2.6.1. Primi passi 
2.6.2. Presa in carico dei requisiti 
2.6.3. Strumenti da impiegare 
2.6.4. Definizione del progetto  

2.7. Progetto 3: Sviluppo di chatbots educativi per l'assistenza agli studenti

2.7.1. Primi passi 
2.7.2. Presa in carico dei requisiti 
2.7.3. Strumenti da impiegare 
2.7.4. Definizione del progetto 

2.8. Progetto 4: Integrazione degli agenti intelligenti nelle piattaforme educative con Knewton

2.8.1. Primi passi 
2.8.2. Presa in carico dei requisiti 
2.8.3. Strumenti da impiegare 
2.8.4. Definizione del progetto 

2.9. Valutazione e Misurazione dell'Impatto dei progetti di IA nell'Educazione con Qualtrics

2.9.1. Vantaggi del lavoro con l'IA in classe 
2.9.2. Dati reali 
2.9.3. IA in classe 
2.9.4. Statistiche sull'IA nell'educazione 

2.10. Analisi e miglioramento continuo dei progetti di IA in Educazione con Edmodo Insights

2.10.1.  Progetti attuali 
2.10.2. Avviamento 
2.10.3.  Cosa ci riserva il futuro 
2.10.4.  Trasformare l'Aula 360 

Modulo 3. Didattica con l'Intelligenza Artificiale generativa   

3.1. Tecnologie di IA generativa da utilizzare nell'Educazione 

3.1.1. Mercato attuale: Artbreeder, Runway ML e DeepDream Generator
3.1.2. Tecnologie in uso 
3.1.3. Cosa ci aspetta 
3.1.4. Il futuro della classe 

3.2. Applicazione di strumenti di IA generativa nella pianificazione educativa 

3.2.1. Strumenti per la pianificazione: Altitude Learning
3.2.2. Strumenti e loro applicazione 
3.2.3. Educazione e IA 
3.2.4. Evoluzione 

3.3. Creazione di materiali didattici con IA generativa utilizzando Story Ai, Pix2PIx e NeouralTalk2

3.3.1. IA e i loro usi in classe 
3.3.2. Strumenti per la creazione di materiale didattico 
3.3.3. Come lavorare con gli strumenti 
3.3.4. Comandi 

3.4. Sviluppo di test di valutazione utilizzando l'IA generativa con Quizgecko

3.4.1. L'IA e il suo utilizzo nello sviluppo di test di valutazione 
3.4.2. Strumenti per lo sviluppo di test di valutazione 
3.4.3. Come lavorare con gli strumenti 
3.4.4. Comandi 

3.5. Miglioramento del feedback e della comunicazione con l'intelligenza artificiale generativa 

3.5.1. L'IA nella comunicazione 
3.5.2. Applicazione di strumenti per lo sviluppo della comunicazione in classe 
3.5.3. Vantaggi e svantaggi 

3.6. Correzione di attività e test valutativi con l'IA generativa con Grandscope AI

3.6.1. L'IA e il suo utilizzo nella correzione di attività e test di valutazione 
3.6.2. Strumenti per la correzione delle attività e dei test di valutazione 
3.6.3. Come lavorare con gli strumenti 
3.6.4. Comandi 

3.7. Generazione di sondaggi per la valutazione della qualità dell'insegnamento utilizzando l'IA generativa 

3.7.1. L'IA e i suoi usi nella generazione di indagini di valutazione della qualità didattica 
3.7.2. Strumenti per la generazione di indagini di valutazione della qualità degli insegnanti utilizzando l'IA 
3.7.3. Come lavorare con gli strumenti 
3.7.4. Comandi 

3.8. Integrazione degli strumenti di IA generativa nelle strategie pedagogiche 

3.8.1. Applicazioni dell'intelligenza artificiale nelle strategie pedagogiche 
3.8.2. Utilizzi corretti 
3.8.3. Vantaggi e svantaggi 
3.8.4. Strumenti di IA generativa nelle strategie pedagogiche: Gans

3.9. Utilizzo dell'IA generativa per la progettazione universale dell'apprendimento 

3.9.1. IA generativa, perché ora 
3.9.2. IA nell'apprendimento 
3.9.3. Vantaggi e svantaggi 
3.9.4. Applicazione dell'IA nell'apprendimento 

3.10. Valutazione dell'efficacia dell'IA generativa nell'istruzione 

3.10.1. Dati sull'efficacia 
3.10.2. Progetti 
3.10.3. Propositi di design 
3.10.4. Valutare l'efficacia dell'IA nell'Educazione

Nell'Aula Virtuale è possibile trovare ulteriore materiale di alta qualità da scaricare, in modo da poter approfondire gli aspetti del programma che si ritengono più importanti"