Описание [Дима Кранц, Skaldi] AI Method + Смыслы 2.0 (2025):
Содержание воркбука:
- Андрагогика: основные принципы обучения взрослых.
- Практико-ориентированный подход в обучении.
- Цели автора, студента и образовательного продукта.
- Корреляция целей участников образовательного процесса.
- Нейробиология обучения: ключевые аспекты.
- Ответственность учащегося и её влияние на процесс обучения.
- Роль предыдущего опыта ученика.
- Фокус обучения и его значение.
- Внутренняя мотивация как движущая сила.
- Слепое пятно эксперта и его преодоление.
- Возрастные особенности и их учёт в обучении.
- Эмоциональное состояние ученика и его влияние на обучение.
- Фокус внимания и его распределение.
- Визуальные и звуковые стимулы в обучении.
- Разработка программы курса: основные этапы.
- Взаимодействие с нейросетью в образовательном процессе.
- Перевёрнутый шаблон взаимодействия: особенности и преимущества.
- Выбор оптимальных образовательных стратегий.
- Разработка образовательного контента с использованием нейросети.
- Создание сценария урока: ключевые моменты.
- Подготовка и оформление презентации.
- Создание видеолекции: основные этапы.
- Организация мастермайнда и живых обсуждений.
- Разработка текстовых материалов для обучения.
- Создание аудиолекций и подкастов.
- Разработка домашних заданий: виды и принципы.
- Задания на вовлечение, рефлексию, запоминание и отработку навыков.
- Эффективные стратегии разработки домашних заданий: ресурсы, цели и внутренняя мотивация.
- Разработка оценочных стратегий.
- Суммирующее и формирующее оценивание.
- Компетентностный подход в оценке.
- Выбор формы оценивания для разных обучающих форматов.
- Создание оценочных форм.
- Сопровождение образовательного продукта.
- Student Journey Map (SJM): административная и контентная составляющие.
- Критические точки курса и методы их преодоления.
- Зона ближайшего развития и её роль.
- Разработка стратегии развития на уровне урока и курса.
- Создание Student Journey Map (SJM) с помощью нейросети.
- Учебная аналитика.
- Промежуточная аналитика: посещаемость, выполнение заданий, качество контента и достижение целей.
- Аналитика результатов: показатели удовлетворённости, лояльности, процента завершивших обучение и долгосрочной выживаемости знаний.
- Вычисление и интерпретация результатов.
Подробнее:
Скачать курс [Дима Кранц, Skaldi] AI Method + Смыслы 2.0 (2025):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование модератором:
