AI in het onderwijs: implementatie van LLM's en RAG-systemen

Docenten en instructieontwerpers zijn op zoek naar praktische manieren om kunstmatige intelligentie te gebruiken om leren te personaliseren, maar algemene AI-tools hebben vaak geen specifieke kennis van het curriculum.Door aangepaste Retrieval-Augmented Generation (RAG) -systemen te bouwen, kunt u betrouwbare, domeinspecifieke AI-assistenten maken die studenten effectief ondersteunen. In deze cursus ga je van het begrijpen van basisconcepten van generatieve AI naar het ontwerpen van functionele AI-tutorprototypes die zijn afgestemd op je vakgebied.Je leert hoe je prompts structureert, educatieve inhoud organiseert voor het ophalen van vectoren en duidelijke richtlijnen opstelt voor eerlijk AI-gebruik in de klas.Wat je leert:1. Begrijp de fundamentele mechanica van grote taalmodellen (LLM's) en Retrieval-Augmented Generation (RAG) in educatieve omgevingen. 2. Master prompt engineering technieken specifiek geoptimaliseerd voor begeleiding, steigerbouw en studentbegeleiding. Ontwerp een aangepaste AI-tutorassistent met behulp van moderne vectordatabaseconcepten om nauwkeurige tekstboek- en syllabusgegevens op te halen. 4. Evalueer de kwaliteit, nauwgezetheid en veiligheid van AI-reacties met betrekking tot het gebruik van AI. Plan de integratie van AI-tools met moderne Learning Management Systems (LMS) om de toegang van studenten te stroomlijnen.De cursus begint met kerndefinities van generatieve AI en RAG voordat u stap voor stap wordt begeleid door snel ontwerp, gegevensstructurering, systeemevaluatie en beleidsvorming. U leest duidelijke uitleg en bekijkt praktische, op tekst gebaseerde voorbeelden om uw implementatieplan op te bouwen.Deze cursus is bedoeld voor opvoeders, instructieontwerpers en specialisten in onderwijstechnologie.Er is geen eerdere programmeerervaring vereist; we beginnen met de absolute basis. Begin vandaag nog met het bouwen van intelligente, betrouwbare AI-assistenten voor uw studenten.