香港大學教育專業碩士申請?香港教育大學—文理社會學院，我來為大家科普一下關于香港大學教育專業碩士申請?以下内容希望對你有幫助!

香港大學教育專業碩士申請

香港教育大學—文理社會學院

人工智能和教育技術理科碩士

課程概述

在教育創新方面發揮主導作用

人工智能與教育技術理學碩士課程為學生提供人工智能（AI）和教育技術方面的基礎知識，并培養他們應用人工智能和教育技術解決現實世界問題的實際技能和能力，并具有道德意識。該課程還使學生掌握創新課程設計和教學的教學框架和方法，并使他們有能力通過采用适當的方法進行獨立的項目。該課程旨在為畢業生在學校、高等教育、政府和企業部門的人工智能和教育技術相關領域的廣泛職業機會做準備。

課程設置

核心課程

INT6065 教育中的人工智能

本課程旨在讓學生掌握人工智能的基礎和高級知識，并強調其在教育環境中的原則和實踐。它還為學生提供機會，分析人工智能對教育的影響，并研究其道德和社會問題。本課程讨論人工智能的當代和新興技術，包括但不限于智能代理、問題解決、知識和推理、計算機視覺、機器人學、自然語言處理、聊天機器人、語音輔助和感情檢測。将介紹整合教育和人工智能的框架，人工智能在教育中的新興應用。将讨論人工智能應用和發展中的倫理和社會問題。

INT6066 科技創新學習環境的設計

本課程提供了一個由當前和新興技術支持的教學設計框架、原則和教學模式的概述。它還探索和評估了符合社會建構主義原則和框架的技術的創新教學設計，以優化學習。學生有機會親身實踐，設計和評估由人工智能（AI）和教育技術所提供的創新學習環境。

INT6067 研究方法和調查

本課程旨在培養學生對人工智能（AI）和教育技術領域的研究設計原則和方法的理解。它旨在使學生能夠制定自己的研究計劃，以調查人工智能和教育技術中的經驗問題，其主要内容包括文獻回顧、問題陳述和采用适當方法的研究設計。

INT6068 神經網絡和深度學習

深度學習是機器學習和人工智能的最新趨勢之一，用于模拟人腦的工作方式。深度學習方法給機器學習帶來了革命性的進步。本課程為學生提供人工神經網絡的基礎，然後是構建深度人工神經網絡（即深度學習）的理論、原則和實踐，以解決基于經驗數據的真實世界問題。在該課程中，學生将了解深度學習在各個領域的應用，特别是在教育領域。還将涵蓋一種叫做卷積神經網絡（CNN）的深度神經網絡的設計和實現。

INT6064 編碼和計算思維

本課程首先回顧了計算思維的知識和技能，以及它在發展先進和未來技術中的作用。編碼和計算思維作為STEM（科學、技術、工程和數學）教育的一個組成部分的重要作用及其背後的原理将被嚴格審查。然後讨論從不同角度學習編碼的策略，在STEM教育的背景下發展學生的計算思維。該課程将提供使用編碼和計算思維的實踐，以解決與STEM有關的真實問題和現實生活中的場景。學員将被介紹到各種使用編碼發展計算思維的教學和學習方法，并對這些方法的有效性進行批判性研究。他們還将被引導進一步探索與編碼教學法的設計和實踐有關的問題，以及如何将編碼和計算思維與其他STEM學科聯系起來，在學校課程背景下設計綜合STEM學習活動。

INT6071 獨立項目

本課程為學生提供機會，将他們在該課程中發展的知識和技能應用于他們自己選擇的與人工智能（AI）和教育技術相關的專業領域，有兩種選擇：（1）用與人工智能和教育技術相關的适當研究方法計劃、進行和報告一項小規模的研究；或（2）計劃和制作一個由人工智能和教育技術杠杆的可行的教學解決方案并提交報告。

選修課程

從以下四門課程中選擇兩門

MTH6184數據挖掘和STEM教育

本課程提供了一個數據挖掘和STEM教育的基本概念的概述。數據挖掘正被越來越多地用于改善教學過程和教育教學法。教師可以使用從數據挖掘模型中發現的知識來解決教育問題。本課程包括數據預處理，數據可視化，建立關聯、分類和聚類的算法的概率和統計。它還包括STEM教育的概念，讓學生設計STEM學習活動，并讨論與STEM教育有關的社會和道德問題。介紹了一些數據分析在STEM應用中的例子。

INT6069 物聯網

物聯網（IoT）是一個通過網絡提供豐富數據的互聯智能設備系統。它提供了先進的數據收集、連接和分析智能設備收集的信息與機器對機器通信的概念。本課程旨在通過教授物聯網背後的概念和對現實世界應用的一瞥，為學生提供物聯網的堅實基礎，包括組件、工具和分析。學生将學習物聯網技術，為現實世界的問題設計和實施解決方案。将采用實踐的方法來制作物聯網産品和應用的原型。

INT6070 人工智能的高級編程

該課程旨在為學生提供編程、數據結構和算法的基本知識，以開發人工智能的有效實現和計算機應用。它首先為沒有強大編程背景的學生快速回顧基本編程技術。然後，它涵蓋了高級編程主題，包括算法分析、數據結構和與人工智能産生的問題相關的典型計算機算法。該課程還包括利用現代計算機硬件處理大規模數據集的并行編程技術。

MTH6130概率和統計學*。

*将于2022-23學年開設

本課程旨在向學生介紹統計學的基礎知識，包括标準概率分布、抽樣分布、參數估計、推理和基于假設檢驗的統計決策。本課程提供概率和統計學的介紹性概述。介紹了随機變量的基礎知識。有了這些基礎知識，然後介紹和讨論抽樣分布的概念以及數據分析和假設檢驗的技術。

項目課程

INT6071獨立項目

本課程為學生提供機會，将他們在課程中發展的知識和技能應用到他們自己選擇的與人工智能（AI）和教育技術相關的專業領域，有兩種選擇：（1）計劃、進行和報告一項小規模的研究，采用與人工智能和教育技術相關的适當研究方法；或（2）計劃和制作一個可行的教學解決方案，利用人工智能和教育技術，并提交一份報告。

入學要求

申請人通常應持有教育技術、統計、計算機科學、工程相關學科的公認學士學位，或其他同等資格。他們需要有事先的編程知識和技能。入圍的申請人可能被要求參加面試。

從非英語國家院校系統獲得入學資格的申請者通常應滿足以下最低英語水平要求之一。

雅思6.0分。

GCSE/GCE OL英語成績在C級或以上。

托福成績達到80分（基于互聯網的測試）。

大學英語測試（CET）6級（總分430分或以上，測試結果應在兩年内有效）；或

其他同等學曆。

此文章摘選自學校官網：Master of Science in Artificial Intelligence and Educational Technology - Department of Mathematics and Information Technology (eduhk.hk)

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