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日期:113年12月10日(二)
時間:12:00-14:00
公文與附件:
團務報告:
113學年度第一學期申請到校輔導各場次時間及主題如下
日期 |
時間 |
學校 |
主題/講師 |
10/23(三) |
13:30-15:30 |
竹圍國小 |
AI教學 |
11/20(三) |
13:30-15:30 |
彭福國小 |
大屏操作融入教學 |
12/18(三) |
13:30-15:30 |
錦和國小 |
AI教學 |
活動照片:
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日期:113年12月6日(五)
時間:下午 1:30 – 4:30
地點:電腦教室(一)
簽到單:
公文與附件:
(一) 教育部112至113年5G智慧學習學校:
(二) 113年新北市智慧學習典範學校:
工作報告:
114年5G智慧學習學校推動計畫:
公文與附件:
計畫期程:
- 114年1月1日(或視計畫核定日起算)至114年7月31日止。
工作項目:
- (一)每校至少2位教師授課、實施班級數至少2個班級,每班實施至少6節課。
- (二)每位授課教師至少須產出並繳交1份教案(每份教案至少須實施2節課)。
- (三)參與教師須於114 年3月30日前完成「PBL 教學應用工作坊(B2)增能研習 」; 114年6月30日前完成「數位教學指引培力工作坊(B3)增能研習」。
- (四)學校辦理公開授課至少1場,協助校內教師教學或觀課,且須開放校外人員、輔導教授/委員參加。
- (五)計畫教師參與他校(可跨縣市)數位學習相關公開授課活動或配合教育部委託計畫團隊辦理之成果分享活動,辦理課程觀摩、觀課、參訪等活動。(至少1場次)。
- (六)配合教育部委託計畫團隊安排入校輔導事宜(至少1次),陪伴教師解決教學、備課等問題,提升教師嘗試新教學方式的信心,得併公開觀議課辦理(經費不得重複支領)。
- (七)鼓勵教師參加相關研習及培訓,例如數位教學特色發展之研習(如,B4)、數位學習因材網講師培訓工作坊(C)等。
- (八)配合本計畫追蹤考核機制,依限完成資料提交,並依據教育部政策推廣、媒體宣傳等需求,回報相關工作進度及成果。
- (九)學校辦理成效觀察,了解學生學習成效
- 協助參與班級觀察學生前後差異,完成相關成績之上傳,並填報學習成效評估調查表。
- 成效評估及實施方式包括學習領域學力觀察、課堂教學觀察、成效評估問卷調查等
5G智慧學習學校-學生自主學習量表:【填報113/12/2(一)~114/1/20(一)】
- 有關113學年上學期「學生自主學習量表」施測,113/12/2(一)將開放填寫,細節資訊如下:
5G智慧學習學校-班級課堂實施成果:
5G智慧學習學校-學習領域學力觀察:
*成績前後測的填寫範本請參考連結: https://reurl.cc/065Klo
若使用「因材網」來進行測驗,成績上傳的操作步驟如連結: https://reurl.cc/kqRgX3
本校本學期智慧學習學校活動時間表:
活動日期 |
起訖時間 |
活動名稱 |
時數 |
備註 |
9月13日(五) |
13:30-16:30 |
工作會議暨教師增能研習 |
3 |
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10月2日(三) |
13:30-16:30 |
數位內容與教學軟體研習分享會-
創造栗平臺與小栗方 |
3 |
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10月4日(五) |
13:30-16:30 |
工作會議暨教師增能研習 |
3 |
|
10月18日(五) |
13:30-16:30 |
工作會議暨教師增能研習
教案設計分享會 |
3 |
教授到校輔導 |
11月1日(五) |
13:30-16:30 |
工作會議暨教師增能研習 |
3 |
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11月14日(四) |
10:00-16:00 |
臺灣教育科技展-教育聯合展區
(世貿中心一館) |
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教學分享講座
15:00-16:00
科技,讓教學不一樣 |
11月15日(五) |
13:30-16:30 |
工作會議暨教師增能研習 |
3 |
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11月21日(四) |
9:00-12:00 |
五年8班吳昭峰老師公開授課 |
3 |
數學/第8單元
第1節說課、第3節議課:未來教室。
第2節公開授課:五年8班教室。 |
12月3日(二) |
13:30-16:30 |
四年12班鄭佑津老師:自主學習節公開授課 |
3 |
綜合
下午
第1節說課、第3節議課:未來教室。
第2節公開授課:四年12班教室。 |
12月6日(五) |
13:30-16:30 |
工作會議暨教師增能研習 |
3 |
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12月13日(五) |
13:30-16:30 |
工作會議暨期末教學成果發表 |
3 |
教授到校輔導 |
活動照片:
日期:113年12月3日(二)
時間:13:30 – 16:00
地點:碧華國小
- 說課:會議室
- 公開授課:四年12班教室
- 議課:會議室
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公文與附件:
授課老師:鄭佑津老師
授課領域:四年級綜合領域
授課單元:單元四 多采的文化饗宴 活動1 文化萬花筒
簽到單:
公開授課流程:
- 下午第1節:說課,在會議室。
- 下午第2節:公開授課,在四年12班教室。
- 下午第3節:議課,在會議室。
公開授課資料:
業務報告:
教學成果:
教學錄影:
活動照片:
日期:113年11月30日(六)
時間:9:00 – 16:00
地點:雲端智慧科技中心2樓電腦教室
公文與附件:
課程內容:
- 如何用 AI 工具幫助我們建立深度學習方法
- LM Studio
- Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF 模型
- LLaMA 模型能夠理解並產生多種主流程式設計語言的代碼。以下是一些典型的程式設計語言,這些語言的知識通常都能涵蓋:
- Python:簡單易學,支援多種應用領域,如數據分析、機器學習、網頁開發等。
- JavaScript:主要用於前端和後端開發,涵蓋 Web 開發、React、Node.js 等框架。
- Java:用於大規模應用開發,特別是在企業級應用和移動應用(Android)方面。
- C/C++:用於高效能計算、系統編程、嵌入式開發等。
- Ruby:一個靈活且以簡單為設計原則的語言,特別適用於快速開發 Web 應用。
- PHP:主要用於 Web 開發,動態網頁內容生成等。
- SQL:用於關聯型資料庫查詢,理解 SQL 語法和最佳實踐。
- Go、Rust、Swift:用於系統程式設計、微服務架構、移動應用開發等。
- R 和 MATLAB:主要用於數據分析、統計計算、數學建模等。
- Shell Script、Bash:用於系統管理和自動化腳本。
- Hugging Face
- 表面學習 v.s. 深度學習
- 費曼學習法
- 從 Swift 出發學習 Python 語言
- Google Colab – 執行 Python 的工具
- 在雲端硬碟中建立新筆記本
- 執行階段->變更執行階段類型,可以選擇不同程式語言執行,並選擇不同硬體加速器運算。
- https://github.com/ivanvorobei/SwiftUI
- NumPy
- 基本語法篇
- 變數 – Variable
- 函數 – Function
- 類別 – Class
- 列表/陣列 – List/Array
- NumPy – Python:強大的地方在於可以直接對元素進行操作。
- Shape- NumPy:可知道Array的結構。
- For loop – NumPy
- Dictionary
- 深層的類神經網路 – 深度學習
- 用 mlx-swift 來完成
- 讀取 CSV 資料
- 分類 Train 和 Test set
- 建立神經網路
- 訓練模型
- 驗證模型並計算 Accuracy
補充教材:
相關連結:
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