Искусственный интеллект в высшем образовании: от теории к практике преподавания (по профилю педагога)

Преимущества и уникальность программы

• Адаптация под ваши задачи: Все практические задания строятся вокруг вашего собственного курса и вашей предметной области. Вы не просто слушаете теорию, а сразу проектируете учебные материалы для своих студентов.
• Персонализация удостоверения: В удостоверении о повышении квалификации будет указана именно ваша предметная область (например, «в преподавании истории», «в преподавании математики»). Это подчеркивает профильность полученной компетенции.
• Удобный формат материалов: Все методические материалы представлены в лаконичном текстовом формате. Их можно скачать и сохранить, чтобы использовать как настольный справочник. Вам не нужно пересматривать длинные видеолекции.
• Готовые инструменты: Каждый блок сопровождается прямыми ссылками на конкретные ИИ-инструменты, готовые к немедленному использованию.
• Доступ навсегда: Доступ к курсу остается с вами, вы можете изучать темы в любое удобное время и возвращаться к пройденному.
• Без вступительных испытаний.
• Вы проходите обучение в кратчайшие сроки (2 недели).

Условия поступления

Для поступления необходимо заполнить договор, заявление и согласие на обработку персональных данных, а также предоставить копии документов: диплома о высшем или среднем профессиональном образовании, свидетельства о смене фамилии (при необходимости), СНИЛС, квитанции об оплате.

Дополнительная информация

Итоговая аттестация: Тестирование (неограниченное количество попыток, ориентировано на понимание, а не на сложность).

Для кого этот курс:

• Преподавателям гуманитарных дисциплин
• Преподавателям технических и естественно-научных направлений
• Методистам и разработчикам курсов
• Специалистам EdTech
• Педагогам со стажем, осваивающим цифровые инструменты

Вы научитесь:

• Сокращать время на подготовку к занятиям
• Составлять эффективные запросы (промпты) для генерации контента
• Понимать этические и юридические границы использования ИИ
• Критически оценивать результаты работы нейросетей