香港大学教育专业硕士申请（香港硕士申请315）

香港教育大学—文理社会学院，我来为大家科普一下关于香港大学教育专业硕士申请?以下内容希望对你有帮助!

香港大学教育专业硕士申请

香港教育大学—文理社会学院

人工智能和教育技术理科硕士

课程概述

在教育创新方面发挥主导作用

人工智能与教育技术理学硕士课程为学生提供人工智能（AI）和教育技术方面的基础知识，并培养他们应用人工智能和教育技术解决现实世界问题的实际技能和能力，并具有道德意识。该课程还使学生掌握创新课程设计和教学的教学框架和方法，并使他们有能力通过采用适当的方法进行独立的项目。该课程旨在为毕业生在学校、高等教育、政府和企业部门的人工智能和教育技术相关领域的广泛职业机会做准备。

课程设置

核心课程

INT6065 教育中的人工智能

本课程旨在让学生掌握人工智能的基础和高级知识，并强调其在教育环境中的原则和实践。它还为学生提供机会，分析人工智能对教育的影响，并研究其道德和社会问题。本课程讨论人工智能的当代和新兴技术，包括但不限于智能代理、问题解决、知识和推理、计算机视觉、机器人学、自然语言处理、聊天机器人、语音辅助和感情检测。将介绍整合教育和人工智能的框架，人工智能在教育中的新兴应用。将讨论人工智能应用和发展中的伦理和社会问题。

INT6066 科技创新学习环境的设计

本课程提供了一个由当前和新兴技术支持的教学设计框架、原则和教学模式的概述。它还探索和评估了符合社会建构主义原则和框架的技术的创新教学设计，以优化学习。学生有机会亲身实践，设计和评估由人工智能（AI）和教育技术所提供的创新学习环境。

INT6067 研究方法和调查

本课程旨在培养学生对人工智能（AI）和教育技术领域的研究设计原则和方法的理解。它旨在使学生能够制定自己的研究计划，以调查人工智能和教育技术中的经验问题，其主要内容包括文献回顾、问题陈述和采用适当方法的研究设计。

INT6068 神经网络和深度学习

深度学习是机器学习和人工智能的最新趋势之一，用于模拟人脑的工作方式。深度学习方法给机器学习带来了革命性的进步。本课程为学生提供人工神经网络的基础，然后是构建深度人工神经网络（即深度学习）的理论、原则和实践，以解决基于经验数据的真实世界问题。在该课程中，学生将了解深度学习在各个领域的应用，特别是在教育领域。还将涵盖一种叫做卷积神经网络（CNN）的深度神经网络的设计和实现。

INT6064 编码和计算思维

本课程首先回顾了计算思维的知识和技能，以及它在发展先进和未来技术中的作用。编码和计算思维作为STEM（科学、技术、工程和数学）教育的一个组成部分的重要作用及其背后的原理将被严格审查。然后讨论从不同角度学习编码的策略，在STEM教育的背景下发展学生的计算思维。该课程将提供使用编码和计算思维的实践，以解决与STEM有关的真实问题和现实生活中的场景。学员将被介绍到各种使用编码发展计算思维的教学和学习方法，并对这些方法的有效性进行批判性研究。他们还将被引导进一步探索与编码教学法的设计和实践有关的问题，以及如何将编码和计算思维与其他STEM学科联系起来，在学校课程背景下设计综合STEM学习活动。

INT6071 独立项目

本课程为学生提供机会，将他们在该课程中发展的知识和技能应用于他们自己选择的与人工智能（AI）和教育技术相关的专业领域，有两种选择：（1）用与人工智能和教育技术相关的适当研究方法计划、进行和报告一项小规模的研究；或（2）计划和制作一个由人工智能和教育技术杠杆的可行的教学解决方案并提交报告。

选修课程

从以下四门课程中选择两门

MTH6184数据挖掘和STEM教育

本课程提供了一个数据挖掘和STEM教育的基本概念的概述。数据挖掘正被越来越多地用于改善教学过程和教育教学法。教师可以使用从数据挖掘模型中发现的知识来解决教育问题。本课程包括数据预处理，数据可视化，建立关联、分类和聚类的算法的概率和统计。它还包括STEM教育的概念，让学生设计STEM学习活动，并讨论与STEM教育有关的社会和道德问题。介绍了一些数据分析在STEM应用中的例子。

INT6069 物联网

物联网（IoT）是一个通过网络提供丰富数据的互联智能设备系统。它提供了先进的数据收集、连接和分析智能设备收集的信息与机器对机器通信的概念。本课程旨在通过教授物联网背后的概念和对现实世界应用的一瞥，为学生提供物联网的坚实基础，包括组件、工具和分析。学生将学习物联网技术，为现实世界的问题设计和实施解决方案。将采用实践的方法来制作物联网产品和应用的原型。

INT6070 人工智能的高级编程

该课程旨在为学生提供编程、数据结构和算法的基本知识，以开发人工智能的有效实现和计算机应用。它首先为没有强大编程背景的学生快速回顾基本编程技术。然后，它涵盖了高级编程主题，包括算法分析、数据结构和与人工智能产生的问题相关的典型计算机算法。该课程还包括利用现代计算机硬件处理大规模数据集的并行编程技术。

MTH6130概率和统计学*。

*将于2022-23学年开设

本课程旨在向学生介绍统计学的基础知识，包括标准概率分布、抽样分布、参数估计、推理和基于假设检验的统计决策。本课程提供概率和统计学的介绍性概述。介绍了随机变量的基础知识。有了这些基础知识，然后介绍和讨论抽样分布的概念以及数据分析和假设检验的技术。

项目课程

INT6071独立项目

本课程为学生提供机会，将他们在课程中发展的知识和技能应用到他们自己选择的与人工智能（AI）和教育技术相关的专业领域，有两种选择：（1）计划、进行和报告一项小规模的研究，采用与人工智能和教育技术相关的适当研究方法；或（2）计划和制作一个可行的教学解决方案，利用人工智能和教育技术，并提交一份报告。

入学要求

申请人通常应持有教育技术、统计、计算机科学、工程相关学科的公认学士学位，或其他同等资格。他们需要有事先的编程知识和技能。入围的申请人可能被要求参加面试。

从非英语国家院校系统获得入学资格的申请者通常应满足以下最低英语水平要求之一。

雅思6.0分。