| 课程简称 | 修读模式 | 修读年期 | 联招课程编号 | 教大课程编号 |
|---|---|---|---|---|
| BSc(AI&EdTech) | 全日制 | 四年 (一年级入学) 两年 (高年级入学) |
JS8714 | A4B095 |
| 入学查询 | 课程查询 | 下载章程 | 课程网页 |
|---|---|---|---|
| (852) 2948 6886 提交查询 |
陈谢天博士 |
课程介绍
本课程旨在满足社会对人工智能与教育科技专业人才日益增长的需求，并积极回应教育及其他行业在数码化与智能化时代中的持续演变。
课程目标：
﹙一﹚为学生提供有关人工智能及教育科技的基本知识及技能；
﹙二﹚发展学生应用人工智能及教育科技到教与学上的能力；
﹙三﹚建立学生能运用恰当的人工智能及相关的教育科技，以解决教育环境中所遇到的实际问题；及
﹙四﹚建立学生良好的道德观念，以装备他们能合乎伦理地运用人工智能与教育科技去实践及评估相关的教育计划。
课程特色
行业相关技能
为学生提供人工智能领域的技术知识，包括机器学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉和数据科学，并培养在多元化职业道路中所需的重要技能
跨学科课程
结合人工智能与教育科技，帮助学生为这交叉领域的职业发展做好准备
实践式学习
注重通过实习、专案和实验室工作获取实践经验，让学生能够在现实情境中应用所学技能
毕业生将具备在各行业中担任技术和支持职位的能力，例如人工智能工程师、数据科学家、软件工程师、电子学习开发人员、教育科技专家、教学助理等。毕业生可选择投身信息科技行业、学校、教育科技公司、其他行业中的信息科技相关职位，以及政府和非政府组织。
课程结构
| 范畴 | 学分 (cps) | |
|---|---|---|
| 一年级入学 | 高年级入学 | |
| 主修 | ||
| - 主修核心科目 | 33 | 15 |
| - 主修选修 | 6 | 6 |
| - 主修跨学科课程 | 3 | 3 |
| - 国情体验 | 3 | / |
| - 跨学院核心科目 | 3 | 3 |
| - 实习 | 6 | 6 |
| 毕业专题研究 (毕业论文 / 总整专案) | 6 | 6 |
| 第二主修 / 副修 / 选修 | 30 | 15 |
| 通识教育 | 22 | 6 |
| 语文增润课程 | 9 | / |
| 总学分: | 121 | 60 |
注：
(1) 课堂将会安排于大埔校园及将军澳教学中心／北角教学中心／白石角运动中心 / 九龙塘卫星教学中心进行。 实际的上课地点由大学决定。
(2) 获取录入读本课程的学生必须前往大湾区及/或内地其他城巿考察。课程亦可能要求学生参加非本地学习体验，以完成课程。虽然有关考察团将获大学资助，学生仍须承担及缴付考察团的部份预算费用(“学生缴费部份”)。然而，任何个人娱乐、膳食开支、旅游证件及个人保险之费用将不获资助，并须由学生自费支付。受各种因素影响，如考察团成本上调、考察行程所需时间、旅程开销、货币汇率等，大学尚未能确定并提供下学年入学学生的考察团团费预算费用及学生缴费部份费用详情。
实习 / 海外学习机会
本课程的独特之处在于将科技公司和教育机构的实习融入课程中。实习为学生提供实践经验，让他们能够运用在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、教育科技和数据分析等关键领域的知识和技能。透过这个机会，学生将处理真实环境的挑战、建立专业人际网络，并深入了解产业运作。这种亲身体验可以丰富他们的知识，并为他们未来在人工智能和教育科技领域的职业生涯打下坚实的基础。
就业前景 / 专业认可
本课程培养毕业生能够在各行业中担任技术和支援职位，例如人工智能工程师、数据科学家、软件工程师、电子学习开发人员、教育科技专家、教学助理等。毕业生可在信息技术产业、学校、教育科技公司、各行业的信息技术相关职位，以及政府和非政府组织中找到发展机会。
随着经验的积累，毕业生有潜力晋升至系统分析师、教育科技经理等领导职位。课程亦为有意攻读人工智能、教育或资讯科技研究生课程的毕业生奠定坚实基础。
学生分享
我认为以AI增强教育领域是一个非常有前景的领域。教育与每个人都息息相关，更有效的AI赋能教育可以塑造整整一代学生。在这个AI时代，无论国际还是本地都需要这样的专业人才。在我两年的学习期间，我修读了编程、微积分、神经网络、自然语言处理等专业课程，这些课程对于理解AI领域至关重要。本专业在课程设计上很有针对性，同时我也通过大学提供的优秀教育资源深化了对教学的认知。在这两年里，我顺利完成了两次与数据科学和通信相关的实习，并且参加了前往北京大学的学生交换计划。此外，大学还为学生提供了许多与AI或数据科学相关的研讨会。我很感谢BSc(AI&EdTech) 课程提供的学习机会，未来我将继续研究AI与教育的结合。
王韵琪
人工智能与教育科技荣誉理学士
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