Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengenalan terhadap Model Bahasa Besar (LLM)

  • Secara umum mengenai LLM
  • Perkembangan LLM dalam dunia teknologi pendidikan
  • Memahami arsitektur dasar dari LLM

Pendidikan Personalisasi

  • Urgensi penerapan pembelajaran yang disesuaikan dengan kebutuhan siswa
  • Pendekatan-pendekatan yang digunakan saat ini untuk personalisasi konten
  • Tantangan serta peluang dalam pengembangannya

LLM dan Penyesuaian Konten

  • Peran LLM dalam pembuatan dan kurasi materi ajar
  • Cara menyesuaikan konten agar cocok dengan gaya serta tingkat kemampuan belajar siswa
  • Pemanfaatan LLM untuk beragam tugas penyesuaian konten secara simultan

Implementasi LLM dalam Praktik

  • Studi kasus: Contoh penggunaan LLM yang sukses di bidang pendidikan
  • Sesi interaktif: Penerapan nyata LLM di lingkungan belajar

Merancang Platform Pembelajaran Adaptif

  • Asas-asas utama dalam merancang platform yang mampu menyesuaikan diri dengan kebutuhan siswa
  • Cara mengintegrasikan LLM ke dalam struktur teknis suatu platform pembelajaran
  • Pertimbangan desain antarmuka serta pengalaman pengguna yang nyaman

Implementasi dan Pengujian

  • Mengembangkan prototipe platform pembelajaran adaptif dengan bantuan LLM
  • Tahapan pengujian sistem beserta proses iterasinya untuk perbaikan
  • Cara mengumpulkan serta menganalisis umpan balik dari para pengguna asli

Evaluasi Kinerja LLM dalam Konteks Pendidikan

  • Indikator yang digunakan untuk menilai dampak LLM terhadap proses belajar siswa
  • Metode penelitian yang cocok diterapkan pada lingkungan teknologi pendidikan
  • Pengenalan studi kasus serta diskusi analitis mengenai penerapan LLM

Isu Etika dan Arah Pengembangan Masa Depan

  • Dampak etis dari penerapan LLM di dunia pendidikan
  • Cara menjaga keadilan serta keterwakilan berbagai latar belakang dalam pemanfaatan LLM
  • Prediksi mengenai perkembangan masa depan LLM sebagai alat utama pendukung pembelajaran personalisasi

Proyek Akhir dan Penilaian Kinerja Peserta

  • Mengusulkan rancangan platform belajar adaptif berbasis LLM lalu mempresentasikannya di hadapan kelompok
  • Sesi evaluasi antar peserta serta diskusi kelompok sebagai bagian penilaian
  • Penilaian akhir secara komprehensif beserta umpan balik tambahan dari instruktur

Kesimpulan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman dasar mengenai konsep machine learning
  • Pengalaman dalam pemrograman Python sangat disarankan namun tidak diwajibkan
  • Pengetahuan tentang teknologi pendidikan akan menjadi nilai tambah

Target Peserta

  • Pendidik
  • Pengembang perangkat lunak EdTech
  • Peneliti di bidang teknologi pendidikan
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait