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的 高等教育中的人工智能赋权 车间系列设备教员, 工作人员, 以及具备在高等教育中利用人工智能(AI)技能的大学领导者. 跨越四个引人入胜的工作坊, 本系列从AI基础知识到使用ChatGPT等工具的实际应用, 谷歌的双子座, 和微软的Copilot. 参与者将探索人工智能增强教学的潜力, 研究, 课程开发, 操作, 和管理, 注重道德使用和创新整合. 专为互动式学习而设计, 该系列鼓励动手探索和战略实施人工智能, 培养密歇根州立大学丹佛分校的文化,为未来的教育做好准备.
参与者将能够解释基本概念, 历史, 和人工智能的类型, 包括机器学习, 深度学习, 神经网络, 并了解它们在各个领域的含义.
与会者将获得道德考虑的理解, 资料私隐问题, 以及与人工智能技术的开发和应用相关的潜在偏见.
参与者将学习在其特定角色中识别潜在的人工智能应用,并评估在学术和行政环境中实施此类技术的好处和挑战.
在这个系列的最后, 与会者将能够熟练使用生成式人工智能工具, 比如ChatGPT, 达尔·E, 和微软的Copilot, 与他们的角色相关的任务, 包括内容创作, 数据分析, 以及行政支持.
参与者将获得将人工智能工具整合到日常工作流程中的技能, 提高效率, 创造力, 以及在学术和行政方面的决策.
与会者将学习制定和实施将人工智能技术融入教学的策略, 学习, 以及行政程序, 强调道德使用和可及性.
与会者将了解培育拥抱人工智能技术的文化的重要性和策略, 鼓励持续学习, 实验, 以及教师之间的适应, 工作人员, 和学生.
与会者将深入了解新兴的人工智能趋势和技术, 帮助学生预测未来的发展及其对高等教育的潜在影响.
参与者将学习使用人工智能工具进行协作, 推动课程发展创新, 研究, 学生支持, 以及运营效率.
在课程结束时, 参与者将能够批判性地评估人工智能工具和技术, 考虑到它们的可靠性, 精度, 以及伦理影响, 并对它们的采用和使用做出明智的决定.
工作坊一目标: 让参与者熟悉AI的基础知识, 包括它的历史, 关键概念, 以及各种类型的人工智能技术. 本节为理解人工智能如何应用于教育和行政环境奠定了基础.
大纲:
工作坊2目标: 深入研究生成式人工智能技术,探索其在学术界和行政管理中的应用.
大纲:
车间结束后可进行录音.
客观的:提供ChatGPT等人工智能工具的实践培训, 微软的副驾驶, 以及在学术和行政工作中的其他相关技术.
大纲:
车间结束后可进行录音.
摘要目的: 探索人工智能的先进应用和新兴趋势, 授权参与者设想其领域的未来用途.
大纲:
Travis Masingale教授访问密歇根州立大学丹佛分校,帮助Roadrunners发现人工智能在高等教育中的潜力,因为它支持教师和个性化学生的学习体验.