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混合式学习课程

混合式学习课程可以帮助您学习教学设计、有效的评估策略以及整合在线和面对面教学的技巧。您可以培养创造引人入胜的学习体验、利用多媒体资源和促进学生之间合作的技能。许多课程都会介绍学习管理系统(LMS)、视频会议软件和互动平台等工具,展示这些技术如何增强混合式学习环境并支持多样化的学习需求。


热门混合式学习课程和认证


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    U

    University of Geneva

    Technologies éducatives : fondements et innovation

    您将获得的技能: Digital pedagogy, Instructional Design, Learning Management Systems, Game Design, Collaborative Software, Simulations, Emerging Technologies

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    Geliştiriciler için Üretken Yapay Zeka

    您将获得的技能: Responsible AI, Prompt Engineering, AI Security, Google Gemini, Gemini, Prompt Patterns, Generative AI, Embeddings, Multimodal Prompts, AI Product Strategy, Model Deployment, Vector Databases, Keras (Neural Network Library), Generative Model Architectures, Cloud Security, Data Ethics, Application Security, Natural Language Processing, Recurrent Neural Networks (RNNs), Machine Learning

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 机器学习, 监督学习, 分类算法, 无监督学习, Python 程序设计, 降维, 深度学习, 数据预处理, 功能工程, 数据分析, 数据科学, 生成对抗网络 (GAN), 探索性数据分析, 时间序列分析和预测, 统计方法, 强化学习, 递归神经网络 (RNN), 回归分析, 自动编码器

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 人工智能, 机器学习, 无监督学习, 分类算法, 深度学习, 监督学习, 决策树学习, 计算机视觉, 统计机器学习, 数据预处理, 贝叶斯统计, 逻辑回归, 统计建模, 功能工程, 应用机器学习, 回归分析, 数据挖掘, 预测建模, Model Evaluation, 图像分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.6万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    EDUCBA

    Spark and Python for Big Data with PySpark

    您将获得的技能: PySpark, Apache Spark, Model Evaluation, MySQL, Data Pipelines, Scala Programming, Extract, Transform, Load, Logistic Regression, Customer Analysis, Apache Hadoop, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Data Processing, Data Persistence, Advanced Analytics, Big Data, Apache Maven, Unsupervised Learning, Apache, Python Programming

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    56 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    H

    HRCI

    学习与发展

    您将获得的技能: 编写培训材料, 合规培训, 劳动力发展, 计划评估, 员工参与, 在职培训, 学习风格, 需求评估, 教学设计, 培训计划, 员工培训, 成人教育, 专业发展, 培训与发展

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    815 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Pearson

    Learning Deep Learning

    您将获得的技能: Large Language Modeling, Deep Learning, Prompt Engineering, Image Analysis, Model Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Tensorflow, Vision Transformer (ViT), LLM Application, Transfer Learning, Computer Vision, Responsible AI, Natural Language Processing, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Artificial Neural Networks, Multimodal Prompts

    中级 · 专项课程 · 1-4 周

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    新的学习:教学原则与模式

    您将获得的技能: 差异化教学, 教学法, 教育与培训, 终身学习, 以学生为中心的学习, 高等教育, 数字教学法, 文化多样性, 课程开发, 人类学习, 教学, 愿意学习, 学生参与, 教学策略

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    356 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    Nanyang Technological University, Singapore

    激励 Z 世代学习者:家长和教师须知

    您将获得的技能: 激励技能, 学生参与, 学习理论, 自我激励, 学习风格, 需求评估, 行为管理, 学习策略, 互动学习, 成长意识, 教学策略

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    T

    The State University of New York

    应用数字扫盲

    您将获得的技能: 集思广益, 信息管理, 计算机扫盲, Open Source 技术, 批判性思维, 研究, 知识产权, 终身学习, 网页内容无障碍指南, 内容创作, 扫盲, 数据伦理, 调查, 平面设计, 信息图表, 数字设计, 数字扫盲, 规划, 数字通信, 多媒体

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    313 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    电子学习生态:数字时代的创新教学方法

    您将获得的技能: 差异化教学, 创新, 协作软件, 数字教学法, 新兴技术, 教育软件和技术, 数字扫盲

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    利用 PhET 交互式模拟在 STEM 中主动学习

    您将获得的技能: 显示设备, Prompt Engineering, 同行评审, 化学, 数学教育, 教学法, 数字教学法, 用户反馈, 网页内容无障碍指南, 设计师, 物理学, 实验, 教学, 互动设计, 模拟, 设计策略, 教育软件和技术, 模拟和模拟软件, 研究, 教学策略

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    147 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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blended learning toolkit
mooc and blended learning
blended language learning: design and practice for teachers
1234…545

总之,以下是 10 最受欢迎的 blended learning 课程

  • Technologies éducatives : fondements et innovation: University of Geneva
  • Geliştiriciler için Üretken Yapay Zeka: Google Cloud
  • IBM 机器学习: IBM
  • 机器学习: University of Washington
  • Spark and Python for Big Data with PySpark: EDUCBA
  • 学习与发展: HRCI
  • Learning Deep Learning: Pearson
  • 新的学习:教学原则与模式: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 激励 Z 世代学习者:家长和教师须知: Nanyang Technological University, Singapore
  • 应用数字扫盲: The State University of New York

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