人工知能教育研究事例ノート
2024-11-12 11:03:04 0 報告
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概要/内容
問題の研究
广州の人間知能教师の教育能力向上に向けたオンライントレーニングコース開発モデルの構築方法、そしてそのモデルに基づくコース開発実践と効果検証に関する研究を展開します。
研究方法
文献調査方法
人工智能のコース、教師の教務実践能力、オンラインオープンコースの内涵と国内外の発展状況を整理しました。
深度インタビュー法
コンテンツ分析
研究設計
文献調査
パターン構築
コース開発
授業実施
効果評価
研究結論
研究ツール
文献資料
深度インタビュー記録
コース開発文書
実施記録
学習者評価データ
理論の基礎
人工智能コース理論
成人教育論
継続教育理論
典型コース開発モデル
参加型のコンセプト
実行プロセス
コース理念を確認する
コース条件分析
コースニーズ統合
コース目標の確認
コース構築
コース実施の最適化
研究成果及結論
研究の成果
対応する广州人工智能教育者オンライントレーニングコースの参加型開発モデルを構築しました。
効率的に广州の人工知能教師の授業能力を向上させるための訓練コース体系を構築しました。
广州の人工知能教师向けオンライントレーニングコースのリソースと構築方針を開発しました。
广州の人工知能の教師向けオンライントレーニングコースの最適化と実施戦略を形成しました。
研究結論
本研究により、広州の人工知能の教師向けオンライン培養課程のパーティシップ開発モデルが構築され、そのモデルは、そのような課程の開発を効果的に指導することができる。
本研究開発のAI教師オンライントレーニングコースモジュール体系は広く、授業テーマ、特集、および内容が豊富で、コース予定と創生リソースが多様であり、AI教師の学習に効果的にサービスでき、教師がAI教育を行うのを支援することができます。
本研究提案のオンライントレーニングコース実施戦略は、効果的に广州の人工知能教師コース学習の実効性を保証することができます。
反省評価
創造的なところ
講義研究のテーマと開発理念の取り組みは、創造性を備えています。
コースモジュール体系とテーマ内容の構築開発に創造性があります。
コースリソースサービスと実施戦略の最適化パスは創造性を備えています。
不十分なところ
モジュール内容の改善がまだ必要です。
コースの効果はより全面的な検証が必要です。
研究の深度がさらに深くなる必要があります。
未来を展望する
モジュール3の残りのテーマ動画を追跡し、コース宣伝の力を強化し、研究対象の数と幅を拡大してください。
AIオンライントレーニングコースの内容と付随資源を改訂し、科学性と信頼性を向上させる
モジュール4とモジュール5のコーステーマと内容を考え続け、オンライントレーニングコースの構築に指導してください。
最終的に、广州の人工知能教育の特徴に合致し、教師の授業能力向上に役立つオンライントレーニングコース体系を開発しました。
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