Partie 01 : Comprendre l’innovation dans l’éducation numérique et les futurs programmes d’études

01.
Un programme d'études tourné vers l'avenir, le programme révisé de 2022
- Contexte et principaux changements du programme révisé de 2022
- Apprentissage en profondeur et apprentissage par l'enquête conceptuelle

02.
Pourquoi les classes analogiques ont-elles besoin de la technologie numérique ?
- Comprendre les politiques d'innovation en matière d'éducation numérique
- Signification et nécessité des cours analogiques basés sur le numérique (D.G.I.A.S.)

Partie 02 Comprendre les classes analogiques numériques

01.
Comprendre les classes analogiques basées sur le numérique
- L'évolution des cours analogiques numériques du point de vue des sciences de l'apprentissage
- Corriger les idées fausses concernant les cours analogiques basés sur le numérique
- Établir des principes pour les classes analogiques numériques
02.
Comment concevoir des cours analogiques basés sur le numérique ?
- Un cadre pour la conception de classes analogiques basées sur le numérique
- Suivre la conception de classe analogique basée sur le numérique

Partie 03 : Conception, évaluation et suivi des cours numériques basés sur l’IA

01. Conception et plan de fonctionnement personnalisés des cours à l'aide d'outils numériques d'IA
- Quel est le secret pour utiliser efficacement les outils numériques de l'IA ?
02.
Exploiter les outils numériques des mathématiques et de l'IA - Apprentissage personnalisé et évaluation axée sur les processus
Concevoir des classes numériques basées sur l'IA pour autonomiser les apprenants
03.
Utilisation des outils numériques d'IA au sein du département de langue coréenne : apprentissage personnalisé et évaluation axée sur les processus
- Finalisation de la conception de cours numériques, du retour d'information basé sur l'IA et de l'évaluation axée sur les processus.
04.
Tirer parti des outils numériques scientifiques et d'IA pour l'apprentissage profond et l'évaluation axée sur les processus
- Un design sophistiqué rencontre les outils numériques, favorisant le transfert de connaissances.
- Le but ultime de l'apprentissage : une compréhension approfondie
- Apprentissage par l'enquête conceptuelle qui implique le questionnement et la découverte
- Le processus d'apprentissage en quatre étapes : Exploration → Intériorisation → Utilisation → Réflexion
- Application des principes de conception à rebours à partir de l'objectif
Un aperçu du processus d'apprentissage : l'évaluation centrée sur le processus en pratique
- Tirer parti des outils numériques d'IA pour accélérer l'apprentissage.
- Plan détaillé de la conception de la leçon
- En classe
05.
Exploiter les outils numériques de l'IA en sciences sociales : apprentissage en profondeur et évaluation axée sur les processus
- Nous sommes connectés, et nous réfléchissons à un village planétaire durable.
- Concevoir des cours et des évaluations pour un apprentissage approfondi
- En classe
- En sortant de la classe
06. Enregistrement des évaluations axées sur les processus à l'aide d'outils numériques d'IA
- Exploiter les outils numériques de l'IA - Fournir des commentaires pour favoriser la progression des élèves
- Utilisation d'outils numériques d'IA - Rédaction détaillée des compétences académiques et des compétences spécifiques dans le carnet de suivi de l'élève

Partie 04 : Développement d’outils d’enseignement et d’évaluation basés sur l’IA

01.
Développement d'outils pédagogiques et d'évaluation sans code grâce à l'IA générative
- Analyse des GPT de ChatGPT et des artefacts de Claude
- Développement d'un outil d'évaluation des classes utilisant les GPT de ChatGPT.
- Développement d'un outil d'évaluation des classes à l'aide de Claude's Artifact
02. Développement d'outils d'enseignement et d'évaluation basés sur l'IA
- Notions de base de la programmation utilisant l'IA générative (Chat GPT, Cloud) Services de chat
Développement d'un outil d'enseignement et d'évaluation personnalisé utilisant l'IA générative, Google Spreadsheets et Google Apps Script (GAS).
- Développer et déployer une application web personnalisée d'évaluation de classes utilisant des API d'IA générative.

Tout en préservant la philosophie éducative de l'enseignant
Un guide pratique pour intégrer stratégiquement les outils d'IA dans l'ensemble du processus d'enseignement, d'évaluation et de documentation.

》Premièrement, élargir la conception des cours réels qui ne figurent pas dans les manuels scolaires grâce à la technologie numérique.
En nous appuyant sur le concept de « D.I.G.A.S.U. », nous présentons des stratégies pédagogiques qui reflètent la philosophie et le contexte éducatifs de l'enseignant, plutôt que de simplement utiliser des outils.
Pour chaque matière, nous nous sommes concentrés sur les applications pratiques afin de comprendre comment les outils d'IA et le déroulement des cours sont liés.

Deuxièmement, l'IA comme assistante pédagogique, une façon d'utiliser la technologie pour préserver l'essence même des cours.
Nous concevons nos leçons en nous basant sur les principes des sciences de l'apprentissage (par exemple, le double encodage, la pratique de la récupération, la théorie de la charge cognitive) afin de garantir que la technologie numérique complète, plutôt que de remplacer, l'enseignement analogique.

3. Fonctionnement intégré de la classe qui se connecte à l'évaluation et à l'enregistrement
Nous proposons un flux de travail intégré comprenant des portfolios numériques, la rédaction de notes de cours spécifiques à l'aide de ChatGPT et des outils de rétroaction automatisés, le tout menant à une évaluation et une documentation post-cours.

》Net, un outil pédagogique personnalisé créé par l'enseignant
Comprend des formations pratiques sans code pour créer des outils pédagogiques sans programmation, notamment des GPT, des artefacts, Google Sheets + GAS et l'intégration d'API.
Nous vous accompagnons dans le développement de vos compétences pédagogiques en tant que « créateur ».