Ezen az oldalon
Fogalmak
A webhely összes fogalomoldala, ugyanazokban a fejezetekben, mint a bal oldali oldalsáv. Mindegyik elmondja, mit jelent egy gondolat az AI és az oktatás területén, mit talált róla a kutatás, és mely vizsgálatokra támaszkodik. Az AI az oktatásban oldal az a gyűjtőpont, amely összeköti őket.
A fogalomoldalak EPUB vagy PDF formában is elérhetők az offline olvasáshoz. Ha kérdésből, tanulmányból, eszközből, keresésből vagy saját asszisztenséből szeretne kiindulni, nézze meg a GYIK oldalt, a naplót, a forrásokat, a keresést vagy az AI-oldalt.
220 fogalomoldal, 10 fejezetbe csoportosítva.
A mesterséges intelligencia oktatási alkalmazásainak alapjai
A terület egészének átfogó képe: mi az AI az oktatásban, hogyan fejlődött, és mely átfogó témák (AI-műveltség, ember és AI együttműködése, cselekvőképesség) alakítják a többi fejezetet.
Alapok
A terület
Átfogó témák
Elméletek és keretrendszerek
Tanulás és oktatás
Hogyan támogatja az AI a tanulást és az oktatást azokon a pedagógiákon, tanuláselméleteken és tanulóra irányuló folyamatokon keresztül, amelyekben az AI működik.
Alapvető pedagógiák
- Pedagogies and Teaching Strategies
- Pedagogical Patterns
- Active Learning
- Collaborative Learning
- Project-Based Learning
- Problem-Based Learning
- Productive Failure
- Inquiry-Based Learning
- Experiential Learning
- Game-Based Learning
- Learning by Teaching
- Scaffolding
- Socratic Method
- Critical Pedagogy
- Pedagogical Partnerships
- Storytelling in Education
- Online Teaching and Learning
- Video in Education
Tanuláselméletek és tanulási folyamatok
- Learning Theories
- Behaviorism
- Constructivism
- Cognitive Psychology
- Sociocultural Learning
- Distributed Cognition
- Situated Learning
- Embodied Learning
- Community of Inquiry
- Self-Regulated Learning
- Self-Determination Theory
- Motivation
- Self-Efficacy
- Self-Directed Learning
- Metacognition
- Desirable Difficulties
- Transfer of Learning
- Prior Knowledge
- ICAP Framework
- Misconceptions about AI
- Refutation Text
- Activity Theory
- Retrieval, Spacing and Interleaving
A tanulók elköteleződése és élménye
Egész életen át tartó tanulás és szakmai fejlődés
Technológiák és technikák
A technikai réteg: az oktatástechnológiát működtető AI-modellek és módszerek, valamint az ezekre épülő tanulómodellező és tutoráló rendszerek.
Modellek és technikák
- Technologies
- Machine Learning
- Generative AI
- Large Language Models (LLMs)
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Prompt Engineering
- LLM Training and Fine-Tuning
- Vibe Coding
- Multimodal AI
- Speech and Voice Technologies
- Visualization
- Educational NLP
- Reinforcement Learning
- Knowledge Graph
- Robots in Education
- Conversational AI
- Simulation
- Virtual and Augmented Reality
Tanulómodellezés és adaptív rendszerek
Platformok, nyitottság és elfogadás
AI a tudományterületeken
Hogyan alkalmazzák az AI-t a tudományterületeken és tantárgyakban, valamint az oktatási szinteken: a terület tantárgyi lefedettsége.
Tárgyterületek
- AIEd in the Disciplines
- Math Education
- Physics Education
- Chemistry Education
- Biology Education
- CS Education
- Engineering Education
- STEM Education
- Science Education
- Writing
- Language Learning
- English Education (EAP / EFL / ESL)
- Environmental Education
- Business Education
- Humanities and Social Science Education
- Arts, Design and Media Education
- Design Education
- Medical and Health Professions Education
- Nursing Education
- Legal Education
- Information Technology Education
Kutatási területek
Szintek és kontextusok
Szintek és tanulási környezetek
Szintek és összehasonlítások
Értékelés és mérés
Hogyan értékeli az AI a tanulókat, és hogyan formálja át azt, ahogyan az AI-rendszereket és hatásukat megítéljük.
Értékelés és visszajelzés
Kutatási módszerek és értékelés
Kutatási módszerek
AI-rendszerek értékelése
Emberek
Intézmények és szabályozás
Esélyegyenlőség, etika és felelősségteljes használat
Az esélyegyenlőség, a hozzáférés és a felelősség központi kérdés az AI oktatásában.