Нейромастер: искусственный интеллект в арсенале преподавателя

Модели оценки эффективности обучения, известные нейронным сетям. Разработка эффективной модели оценки образовательных результатов и эффективности курса в целом с помощью нейросети. Как подобрать оптимальные форматы и активности для оценивания образовательных результатов. Разработка дифференцированного, адаптивного и персонализированного оценивания с помощью нейросети.

Интеграция нейросети в образовательный процесс. Разбор реальных кейсов применения в образовательном процессе. Применение нейросети для объяснения сложного материала, улучшения запоминания и т. д. Персонализация учебного процесса с применением нейросетей. Модели внедрения ИИ в учебный процесс: вспомогательная, частично автоматизированная и адаптивная. Адаптация заданий под уровень подготовки студента. Создание индивидуальных маршрутов обучения. Обзор ИИ-сервисов для преподавателей. Инструменты для генерации курсов. Возможности автоматической проверки заданий, генерации контента, персонализированной обратной связи.

Применение нейросетей в научной деятельности преподавателя. Разбор кейса по созданию и разработке структуры научного исследования. Ускорение поиска научной информации. Проверка качества научного источника. Промпт-шаблоны для создания и верификации библиографических ссылок. Проверка качества текста. Анализ логики и аргументации. Проверка текста на ИИ-генерацию.

Основы дата-драйвен/data-driven подхода. Нейросети для аналитики данных. Визуализация данных: создание интерактивных карт данных (дашбордов). Применение нейросетей в проектной деятельности.

Принципы работы чат-ботов. Создание собственных нейропомощников без навыков программирования в формате голосового чат-бота, отвечающего голосом на вопросы собеседника и в формате чате-бота в мессенджере, генерирующего картинки, изображения, новости и т. д.