Thiết kế đơn vị thông minh 2.0
Tạo giáo án thông minh từ chủ đề, dùng ngay
Mô tả
Biến một kiến thức thành giáo án thông minh có thể lên lớp ngay. Skill này dành cho giảng viên đại học muốn xây dựng khóa học thông minh nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu. Giảng viên chỉ cần cung cấp tên khóa học, chủ đề giảng dạy, đối tượng sinh viên và thời lượng, sẽ nhận được một thiết kế bài học thông minh hoàn chỉnh, có thể triển khai ngay. Nó giúp bạn: 1. Tái cấu trúc mục tiêu giảng dạy theo ba chiều: kiến thức, kỹ năng, thái độ; 2. Thiết kế một hoạt động trên lớp thực sự khả thi, tăng cường AI; 3. Hình thành quy trình giảng dạy hoàn chỉnh trước, trong và sau giờ học; 4. Tạo phiếu bài tập cho sinh viên và tiêu chí đánh giá đa chiều; 5. Xác định ranh giới sử dụng AI, điểm kiểm tra của giảng viên và phương án dự phòng. Phù hợp với các khóa học đại học thuộc khối ngành Văn, Khoa học tự nhiên, Kỹ thuật, Y học, Thiết kế nghệ thuật, Kinh tế, Quản lý, Chính trị, v.v. Sau khi mở Skill, hãy điền thông tin cơ bản của khóa học theo hướng dẫn để tạo giáo án. Giảng viên không cần thành thạo prompt phức tạp, cũng không cần chuẩn bị trước tài liệu khóa học đầy đủ.
Kỹ năng liên quan
Xem tất cả
Xây dựng KH thông minh 2 v3.0
Chuyển đổi một khóa học truyền thống thành khóa học thông minh một cách có hệ thống. Skill này dành cho giảng viên đại học đã hoàn thành một phần giáo án, đề cương môn học hoặc thiết kế bài học, mong muốn tiếp tục xây dựng thông minh toàn bộ khóa học. Giảng viên chỉ cần cung cấp tên khóa học, đối tượng giảng dạy, số tiết, nội dung khóa học và tài liệu hiện có, hệ thống sẽ tạo ra một kế hoạch xây dựng khóa học thông minh hoàn chỉnh, bao gồm: 1. Định vị khóa học và chẩn đoán vấn đề xây dựng; 2. Hệ thống mục tiêu kiến thức, kỹ năng, thái độ; 3. Mối quan hệ mục tiêu khóa học OBE; 4. Tái cấu trúc nội dung khóa học theo dự án; 5. Cấu trúc bản đồ tri thức khóa học; 6. Mô hình giảng dạy thông minh trước, trong và sau giờ học; 7. Danh sách xây dựng tài nguyên giảng dạy số; 8. Thiết kế trợ giảng AI cho khóa học; 9. Hệ thống đánh giá quá trình và kiểm tra khóa học; 10. Danh sách nhiệm vụ xây dựng, bước thực hiện và kết quả. Áp dụng cho các khóa học thuộc các ngành Văn, Lý, Công nghệ, Y, Kinh tế, Quản lý, Nghệ thuật, Tư tưởng chính trị trong các trường đại học và cao đẳng. Skill này tập trung giải quyết vấn đề 'làm thế nào để xây dựng toàn bộ khóa học một cách có hệ thống', không chịu trách nhiệm phân tích dữ liệu giảng dạy thực tế, cảnh báo sinh viên và chẩn đoán vận hành khóa học. Nội dung liên quan được thực hiện bởi Skill giai đoạn thứ ba.
Chẩn đoán & cải tiến khóa v2.0
Giúp khóa học thông minh từ 'xây dựng' thực sự chuyển sang 'sử dụng và cải tiến'. Skill này dành cho giảng viên đại học đã triển khai giảng dạy, có dữ liệu điểm số, bài tập, bảng đánh giá, tương tác lớp học hoặc dữ liệu nền tảng học tập. Sau khi giảng viên tải lên dữ liệu giảng dạy, hệ thống sẽ tự động thực hiện: 1. Kiểm tra tính toàn vẹn của dữ liệu giảng dạy; 2. Phân tích tình hình học tập tổng thể của lớp; 3. Xác định điểm yếu về kiến thức và năng lực; 4. Phân loại học sinh và cảnh báo học tập; 5. Bài tập phân tầng và can thiệp giảng dạy phân hóa; 6. Phân tích chất lượng bài tập, dự án và sản phẩm; 7. Phân tích mức độ đạt được mục tiêu khóa học; 8. Thiết kế phương án trực quan hóa dữ liệu giảng dạy; 9. Xác định nguyên nhân vấn đề giảng dạy; 10. Kế hoạch cải tiến liên tục cho khóa học tiếp theo. Áp dụng cho nhiều loại dữ liệu: bảng điểm, bảng chấm bài tập, thang đánh giá dự án, ghi chép tương tác lớp học, dữ liệu nền tảng học tập, đánh giá sản phẩm học sinh, ghi chép hội thoại AI, v.v. Skill này không đảm nhận việc thiết kế lại toàn bộ khóa học, mà dựa trên kết quả giảng dạy thực tế, giúp giảng viên trả lời ba câu hỏi: Học sinh học như thế nào? Vấn đề cụ thể nằm ở đâu? Bước tiếp theo nên dạy thế nào, luyện tập thế nào, cải tiến thế nào?
Bộ tạo cảm hứng GDCT KT mới
Nhiều giảng viên chuyên ngành kỹ thuật mới khi thực hiện giáo dục chính trị trong khóa học (GDCT) không phải không biết tầm quan trọng của GDCT, mà là không biết điểm kiến thức chuyên ngành của mình có thể lồng ghép những gì, làm thế nào để tránh nâng cao một cách gượng ép, và bắt đầu từ đâu trong lớp học. Skill này dành cho giảng viên các môn chuyên ngành kỹ thuật mới và liên ngành như sản xuất thông minh, vật liệu thông minh, cơ khí, tự động hóa, máy tính, trí tuệ nhân tạo, điều khiển điện, khoa học vật liệu, v.v., giúp bạn bắt đầu từ một điểm kiến thức cụ thể để nhanh chóng có được cảm hứng lồng ghép GDCT. Bạn chỉ cần nhập tên khóa học, điểm kiến thức chương/bài và đối tượng giảng dạy, tôi sẽ tạo cho bạn: giải thích ngắn gọn về điểm kiến thức; 2-3 hướng lồng ghép tự nhiên; bối cảnh quốc gia hoặc thực tiễn có thể liên quan; 3 câu hỏi gợi mở trong lớp; một gợi ý sử dụng ngắn trong lớp. Phiên bản miễn phí này phù hợp để giảng viên nhanh chóng đánh giá 'điểm kiến thức này có không gian lồng ghép GDCT không'. Nếu bạn cần giải pháp đầy đủ, bao gồm tài liệu tình huống, chuỗi câu hỏi, kịch bản giảng dạy 1 phút/3 phút, hoạt động sinh viên, gợi ý nhúng giáo án/PPT và phương pháp đánh giá ba chiều, bạn có thể sử dụng phiên bản trả phí 《新工科课程思政融合方案生成器》. Skill này phù hợp với: - Giảng viên chuyên ngành kỹ thuật mới lần đầu thử làm GDCT; - Giảng viên đại học đang sửa giáo án, PPT hoặc thiết kế giảng dạy; - Giảng viên muốn nhanh chóng tìm điểm bắt đầu GDCT nhưng chưa cần giải pháp đầy đủ; - Giảng viên các môn chuyên ngành như sản xuất thông minh, vật liệu thông minh, cơ khí, tự động hóa, máy tính, trí tuệ nhân tạo, vật liệu, v.v.
Thiết kế đơn vị thông minh 2.0
Tạo giáo án thông minh từ chủ đề, dùng ngay
Mô tả
Biến một kiến thức thành giáo án thông minh có thể lên lớp ngay. Skill này dành cho giảng viên đại học muốn xây dựng khóa học thông minh nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu. Giảng viên chỉ cần cung cấp tên khóa học, chủ đề giảng dạy, đối tượng sinh viên và thời lượng, sẽ nhận được một thiết kế bài học thông minh hoàn chỉnh, có thể triển khai ngay. Nó giúp bạn: 1. Tái cấu trúc mục tiêu giảng dạy theo ba chiều: kiến thức, kỹ năng, thái độ; 2. Thiết kế một hoạt động trên lớp thực sự khả thi, tăng cường AI; 3. Hình thành quy trình giảng dạy hoàn chỉnh trước, trong và sau giờ học; 4. Tạo phiếu bài tập cho sinh viên và tiêu chí đánh giá đa chiều; 5. Xác định ranh giới sử dụng AI, điểm kiểm tra của giảng viên và phương án dự phòng. Phù hợp với các khóa học đại học thuộc khối ngành Văn, Khoa học tự nhiên, Kỹ thuật, Y học, Thiết kế nghệ thuật, Kinh tế, Quản lý, Chính trị, v.v. Sau khi mở Skill, hãy điền thông tin cơ bản của khóa học theo hướng dẫn để tạo giáo án. Giảng viên không cần thành thạo prompt phức tạp, cũng không cần chuẩn bị trước tài liệu khóa học đầy đủ.
Kỹ năng liên quan
Xem tất cảXây dựng KH thông minh 2 v3.0
Chuyển đổi một khóa học truyền thống thành khóa học thông minh một cách có hệ thống. Skill này dành cho giảng viên đại học đã hoàn thành một phần giáo án, đề cương môn học hoặc thiết kế bài học, mong muốn tiếp tục xây dựng thông minh toàn bộ khóa học. Giảng viên chỉ cần cung cấp tên khóa học, đối tượng giảng dạy, số tiết, nội dung khóa học và tài liệu hiện có, hệ thống sẽ tạo ra một kế hoạch xây dựng khóa học thông minh hoàn chỉnh, bao gồm: 1. Định vị khóa học và chẩn đoán vấn đề xây dựng; 2. Hệ thống mục tiêu kiến thức, kỹ năng, thái độ; 3. Mối quan hệ mục tiêu khóa học OBE; 4. Tái cấu trúc nội dung khóa học theo dự án; 5. Cấu trúc bản đồ tri thức khóa học; 6. Mô hình giảng dạy thông minh trước, trong và sau giờ học; 7. Danh sách xây dựng tài nguyên giảng dạy số; 8. Thiết kế trợ giảng AI cho khóa học; 9. Hệ thống đánh giá quá trình và kiểm tra khóa học; 10. Danh sách nhiệm vụ xây dựng, bước thực hiện và kết quả. Áp dụng cho các khóa học thuộc các ngành Văn, Lý, Công nghệ, Y, Kinh tế, Quản lý, Nghệ thuật, Tư tưởng chính trị trong các trường đại học và cao đẳng. Skill này tập trung giải quyết vấn đề 'làm thế nào để xây dựng toàn bộ khóa học một cách có hệ thống', không chịu trách nhiệm phân tích dữ liệu giảng dạy thực tế, cảnh báo sinh viên và chẩn đoán vận hành khóa học. Nội dung liên quan được thực hiện bởi Skill giai đoạn thứ ba.
Chẩn đoán & cải tiến khóa v2.0
Giúp khóa học thông minh từ 'xây dựng' thực sự chuyển sang 'sử dụng và cải tiến'. Skill này dành cho giảng viên đại học đã triển khai giảng dạy, có dữ liệu điểm số, bài tập, bảng đánh giá, tương tác lớp học hoặc dữ liệu nền tảng học tập. Sau khi giảng viên tải lên dữ liệu giảng dạy, hệ thống sẽ tự động thực hiện: 1. Kiểm tra tính toàn vẹn của dữ liệu giảng dạy; 2. Phân tích tình hình học tập tổng thể của lớp; 3. Xác định điểm yếu về kiến thức và năng lực; 4. Phân loại học sinh và cảnh báo học tập; 5. Bài tập phân tầng và can thiệp giảng dạy phân hóa; 6. Phân tích chất lượng bài tập, dự án và sản phẩm; 7. Phân tích mức độ đạt được mục tiêu khóa học; 8. Thiết kế phương án trực quan hóa dữ liệu giảng dạy; 9. Xác định nguyên nhân vấn đề giảng dạy; 10. Kế hoạch cải tiến liên tục cho khóa học tiếp theo. Áp dụng cho nhiều loại dữ liệu: bảng điểm, bảng chấm bài tập, thang đánh giá dự án, ghi chép tương tác lớp học, dữ liệu nền tảng học tập, đánh giá sản phẩm học sinh, ghi chép hội thoại AI, v.v. Skill này không đảm nhận việc thiết kế lại toàn bộ khóa học, mà dựa trên kết quả giảng dạy thực tế, giúp giảng viên trả lời ba câu hỏi: Học sinh học như thế nào? Vấn đề cụ thể nằm ở đâu? Bước tiếp theo nên dạy thế nào, luyện tập thế nào, cải tiến thế nào?
Bộ tạo cảm hứng GDCT KT mới
Nhiều giảng viên chuyên ngành kỹ thuật mới khi thực hiện giáo dục chính trị trong khóa học (GDCT) không phải không biết tầm quan trọng của GDCT, mà là không biết điểm kiến thức chuyên ngành của mình có thể lồng ghép những gì, làm thế nào để tránh nâng cao một cách gượng ép, và bắt đầu từ đâu trong lớp học. Skill này dành cho giảng viên các môn chuyên ngành kỹ thuật mới và liên ngành như sản xuất thông minh, vật liệu thông minh, cơ khí, tự động hóa, máy tính, trí tuệ nhân tạo, điều khiển điện, khoa học vật liệu, v.v., giúp bạn bắt đầu từ một điểm kiến thức cụ thể để nhanh chóng có được cảm hứng lồng ghép GDCT. Bạn chỉ cần nhập tên khóa học, điểm kiến thức chương/bài và đối tượng giảng dạy, tôi sẽ tạo cho bạn: giải thích ngắn gọn về điểm kiến thức; 2-3 hướng lồng ghép tự nhiên; bối cảnh quốc gia hoặc thực tiễn có thể liên quan; 3 câu hỏi gợi mở trong lớp; một gợi ý sử dụng ngắn trong lớp. Phiên bản miễn phí này phù hợp để giảng viên nhanh chóng đánh giá 'điểm kiến thức này có không gian lồng ghép GDCT không'. Nếu bạn cần giải pháp đầy đủ, bao gồm tài liệu tình huống, chuỗi câu hỏi, kịch bản giảng dạy 1 phút/3 phút, hoạt động sinh viên, gợi ý nhúng giáo án/PPT và phương pháp đánh giá ba chiều, bạn có thể sử dụng phiên bản trả phí 《新工科课程思政融合方案生成器》. Skill này phù hợp với: - Giảng viên chuyên ngành kỹ thuật mới lần đầu thử làm GDCT; - Giảng viên đại học đang sửa giáo án, PPT hoặc thiết kế giảng dạy; - Giảng viên muốn nhanh chóng tìm điểm bắt đầu GDCT nhưng chưa cần giải pháp đầy đủ; - Giảng viên các môn chuyên ngành như sản xuất thông minh, vật liệu thông minh, cơ khí, tự động hóa, máy tính, trí tuệ nhân tạo, vật liệu, v.v.
Tìm kỹ năng yêu thích tiếp theo của bạn
Khám phá thêm các kỹ năng AI được tuyển chọn cho nghiên cứu, sáng tạo và công việc hằng ngày.