Цель обучения

Получение компетенций, необходимых для выполнения нового вида профессиональной деятельности, связанной с использованием современных технологий на основе ИИ и нейронных сетей в образовательном процессе, включая этические, педагогические и технические аспекты

Основная задача курса

Обеспечить слушателей теоретическими знаниями и практическими навыками, необходимыми для освоения современными технологиями и использования их в профессиональной деятельности с целью повышения эффективности образовательного процесса

Категория обучающихся

Программа предназначена для лиц, имеющих высшее педагогическое или иное образование, работающих в образовательных учреждениях, а также для студентов старших курсов педагогических факультетов вузов. Данная программа имеет выраженную практическую направленность, основной акцент делается на разработке персонализации обучения, создания адаптивных обучающих систем, интеллектуальных тестов, рекомендаций и цифровых помощников преподавателей

Срок обучения

506 часов - 4,5 месяца

Форма обучения

Очно-заочная, заочная с использованием инновационных технологий дистанционного обучения (ДОТ)

Изучаемые дисциплины

 1: Введение в нейронные сети и ИИ в образовании

Теоретические основы ИИ. Нейроны, слои, обучение, активационные функци. Примеры на практике: классификация тестов, простые нейронные сети на Phyton (к примеру с помощью Keras или Tensorflow.

 2: Этика и законодательство в области ИИ в образовании

Этические аспекты использования ИИ в образовании. Законодательство РФ, GDPR, рекомендации Министерства Образования (прецеденты, судебные дела). Анализ рисков: предвзятость, конфиденциальность, цифровое разделение. Практика: Анализ актов из законодательства и судебных дел.

3: Основные категории нейросетевых инструментов

Виды нейросетей (графические, текстовые, музыкальные и тд). Принципы работы нейросетей внутри категорий. Основные представители. Практика: Овладеть на пользовательском уровне выбранным инструментом.

4: Автоматизация административных и педагогических процессов

Автоматизация рутинных задач, уведомление, расписание, отчётность. Работа с популярными платформами: Google Classroom, Yandex Education + плагины. Практика: Разработать шаблон для автоматизации одной административной задачи.

5: Персонализация обучения с помощью ИИ

Теория индивидуализации обучения. Рекомендательные системы: как работают, примеры (Нетфликс, Амазон). Создание индивидуальных учебных планов с помощью ИИ (Khan academy). Практика: Разработать индивидуальный план виртуального обучающегося.

6: Интеграция ИИ в практику педагога

Примеры интеграции ИИ в разных учебных задачах. Методические разработки: применении ИИ на уроке. Работа с родителями: информирование о технологиях. Практика: Разработать учебный модуль с элементами ИИ.

7: Проектная деятельность и пилотирование решений

Формирование групп, формулировка цели проекта. Анализ потребностей учебного заведения. Пилотное применение выбранного ИИ-инструмента. Сбор и анализ данных, оценка эффективности. Подготовка методических рекомендаций, отчёта, презентации. Практика: поэтапная разработка проекта, отчёты о проделанных шагах.

ИТОГОВАЯ Аттестация: Экзамен (тестирование). Защита проекта (презентация): рефлексия и план по внедрению ИИ в собственную практику

Документ, выдаваемый по окончании обучения

Диплом о профессиональной переподготовке, установленного Минобрнауки РФ образца, дающий право на ведение профессиональной деятельности в сфере использования современных технологий на основе ИИ и нейронных сетей в образовательном процессе, включая этические, педагогические и технические аспекты.

Данные диплома заносятся в Федеральный реестр сведений документов об образовании, что подтверждает легитимность выданного документа

Стоимость обучения

Стоимость зависит от количества часов и обучающихся в группе (см. цены).