Kursus aitab omandada praktilised oskused generatiivse AI, pilverakenduste, veebiplatvormide, analüütika ja automatiseerimise kasutamiseks.

Koolituse kirjeldus

Praktiline koolitus tehisintellekti, arvutiprogrammide, pilveteenuste ja veebiplatvormide kasutamiseks igapäevases tööelus. Õppijad omandavad oskused digisisu loomiseks ja töötlemiseks, failide ja andmetega koostöö tegemiseks, veebilehtede ja vormide koostamiseks, näitajate analüüsimiseks ning korduvate toimingute automatiseerimiseks.

Õppes kasutatakse generatiivse AI tööriistu, Google Workspace'i, Canvat ning pildi- ja videotöötlusvahendeid, veebisisu haldussüsteeme, Google Analytics 4, Google Search Console'i, Looker Studiot, arvutustabeleid, Make'i, n8n-i ja teisi samalaadseid veebiteenuseid. Sotsiaalmeediat, veebilehti ja digikommunikatsiooni käsitletakse praktiliste keskkondadena, milles õpitakse kasutama programme ja kujundama tööprotsesse, mitte eraldiseisva turundusõppena.

Koolituse lõpuks valmib rakenduslik digiprojekt: korrastatud töökeskkond, AI toel loodud materjalide komplekt, veebileht või vorm, andmete kogumise ja visualiseerimise lahendus ning automatiseeritud töövoog.

Õppemaht: 120 akadeemilist tundi: 60 kontaktõpet + 60 iseseisvat tööd
Õppevorm: auditoorne ja/või reaalajas sünkroonne veebiõpe Zoomi, Google Meeti või Microsoft Teamsi kaudu
Õppekeel: vene keel
Koolitaja: Ksenia Ignatieva

Koolituse läbinu oskab

korraldada faile, andmeid ja koostööd pilvepõhises digikeskkonnas;
kasutada generatiivset AI-d turvaliselt ja vastutustundlikult, koostada päringuid ning kontrollida tulemusi;
luua ja töödelda teksti-, graafika- ja videomaterjale digiprogrammidega;
kasutada veebiplatvorme, sisuhaldussüsteeme, vorme ja no-code-konstruktoreid;
koguda veebikeskkonnast andmeid ning kasutada UTM-parameetreid, GA4, Search Console'i, arvutustabeleid ja juhtpaneele;
luua lihtsaid automatiseeritud töövooge Make'is, n8n-is või samalaadses teenuses;
ühendada mitu digivahendit arusaadavaks ja dokumenteeritud tööprotsessiks.

Sihtrühm

Kursus sobib spetsialistidele, ettevõtjatele, administraatoritele, projektitöötajatele, virtuaalassistentidele, sisuloojatele ja algajatele kasutajatele, kes vajavad AI, pilverakenduste, veebiteenuste, sisuloome-, andmeanalüüsi- ja automatiseerimisvahendite kasutamise oskusi. Turunduskogemus ei ole vajalik.

Õppe alustamise tingimused

Vajalikud on arvuti, failide, veebilehitseja ja e-posti kasutamise baasoskused. Osalemiseks on vaja arvutit, stabiilset internetiühendust, ajakohast veebilehitsejat, kaamerat ja mikrofoni. Soovitatav on võimalus luua õppeotstarbelisi kasutajakontosid kasutatavates veebiteenustes.

Õppekava

Õppekava nimetus

Tehisintellekt ja digivahendid sisu loomiseks ning veebipõhiste tööprotsesside haldamiseks

Õppekavarühm

Õppevaldkond: informatsiooni- ja kommunikatsioonitehnoloogiad
Õppesuund: informatsiooni- ja kommunikatsioonitehnoloogiad
Õppekavarühm: arvutikasutus

Õppe eesmärk

Koolituse eesmärk on kujundada praktilised oskused AI-tööriistade, arvutiprogrammide, pilverakenduste, veebiplatvormide, andmeanalüüsi vahendite ja no-code-automatiseerimise kindlaks, turvaliseks ja eesmärgipäraseks kasutamiseks digimaterjalide loomisel ning tööprotsesside korraldamisel.

Õppe keskmes on programmide ja digitehnoloogiate kasutamine. Veebilehti, sotsiaalplatvorme ja kommunikatsiooniülesandeid kasutatakse vahendite õppimise rakenduslike juhtumitena.

Õpiväljundid

Korraldab pilvekeskkonnas faile, juurdepääsuõigusi, koostööd ja andmevahetust.
Valib ülesandele sobiva AI-tööriista, koostab struktureeritud päringuid ning kontrollib ja täiendab tulemust.
Rakendab infoturbe, isikuandmete kaitse, autoriõiguse ja AI läbipaistva kasutamise põhimõtteid.
Loob, töötleb ja kohandab digiprogrammidega teksti-, graafika-, esitlus- ja lühivideomaterjale.
Lisab ja uuendab materjale veebisisu haldussüsteemis või no-code-konstruktoris ning loob vorme ja lihtsaid maandumislehti.
Seadistab veebilehe või sotsiaalplatvormi näitel digimaterjalide avaldamise ja haldamise tööprotsessi.
Kogub ja struktureerib andmeid vormide, UTM-parameetrite, veebianalüütika ja arvutustabelite abil.
Loob arvutustabelis või Looker Studios arusaadava aruande ja visualiseeringu ning tõlgendab põhinäitajaid.
Loob ja testib lihtsa automatiseeritud töövoo, mis kasutab päästikuid, tegevusi, tingimusi ja andmevahetust veebiteenuste vahel.
Dokumenteerib digiprotsessi, tuvastab vigu ning esitleb mitut õpitud vahendit ühendavat lõpp-projekti.

Õppemaht, õppevorm ja õppekeskkond

Õppe kogumaht on 120 akadeemilist tundi, millest 60 akadeemilist tundi kontaktõpet ja 60 akadeemilist tundi iseseisvat tööd. Kontaktõpe toimub auditoorselt ja/või koolitaja juhendamisel reaalajas sünkroonse veebiõppena Zoomi, Google Meeti või Microsoft Teamsi kaudu.

Praktiline töö toimub arvutis, veebilehitsejas, pilverakendustes, AI-teenustes, sisuredaktorites, veebianalüütika süsteemides, arvutustabelites ja no-code-platvormidel. Konkreetse teenuse võib asendada funktsionaalselt samalaadsega, kui teenuse kättesaadavus või kasutustingimused muutuvad.

Moodul	Sisu ja praktiline töö	Kontaktõpe	Iseseisev töö
1. Digitaalne töökeskkond ja turvalisus	Veebilehitseja, kontod, pilvesalvestus, kaustastruktuur, failivormingud, jagamine ja õigused, varundamine, paroolihaldurid, andmepüük, isikuandmed ja digijälg. Praktika: korrastatud töökeskkonna seadistamine.	6	6
2. Generatiivne AI ja päringute juhtimine	AI-teenuste liigid, mudelite võimalused ja piirangud, päringu struktuur, kontekst, iteratsioon, faktikontroll, konfidentsiaalsus, autoriõigus ja AI-materjalide märgistamine. Praktika: päringute kogu ja tulemuse kontrollnimekiri.	6	6
3. AI teksti ja infoga töötamisel	Info otsimine ja süstematiseerimine, kokkuvõtted, struktureerimine, tõlkimine, stiili kohandamine, tabelid ja dokumendid. Kommunikatsiooni- ja SMM-tekstid on rakenduslikud näited. Praktika: allikate ja paranduste fikseerimisega materjalikomplekt.	6	6
4. Graafika, esitlused ja lühivideo	Canva või analoogid, mallid, mõõdud ja vormingud, kompositsioon, ligipääsetavus, pilditöötlus, AI-genereerimine, subtiitrid, lihtne montaaž ja eksport. Praktika: digimaterjalide komplekt veebilehele või sotsiaalplatvormile.	6	6
5. Veebiplatvormid ja sisuhaldus	CMS ja no-code-konstruktorid, lehe struktuur, plokid, lingid, vormid, kohanduvus, ligipääsetavus, põhilised metaandmed ja avaldamine. Praktika: toimiv leht või vormiga prototüüp. SEO-d käsitletakse veebisisu ja metaandmete seadistusena.	6	6
6. Digiplatvormid töökeskkonnana	Veebilehe ja sotsiaalplatvormide kasutajaliidesed, rollid ja õigused, meediateek, ajastamine ja avaldamine, mallid, modereerimine, statistika ja andmete eksport. Praktika: materjalide ettevalmistamise ja avaldamise protsess. SMM on üksnes platvormihalduse juhtum.	6	6
7. Andmete kogumine ja struktureerimine	Veebivormid, arvutustabelid, andmete valideerimine ja puhastamine, UTM-parameetrid, sündmused, andmeallikad ning CSV import ja eksport. Praktika: vormi, tabeli ja ühtse andmekogumisskeemi loomine.	6	6
8. Veebianalüütika ja visualiseerimine	GA4, Google Search Console ja/või õppeandmestikud; kasutajad, seansid, sündmused, allikad, filtrid; liigendtabelid, diagrammid ja Looker Studio. Praktika: juhtpaneel ja andmepõhine lühijäreldus. Reklaaminäitajaid võib kasutada ühe õppeandmestikuna ilma reklaamiseadistuse õpetamiseta.	6	6
9. No-code-automatiseerimine ja integratsioonid	Make, n8n või analoogid; päästikud, tegevused, tingimused, webhook'id, API kui andmevahetuse põhimõte, vormid, tabelid, teavitused, veahaldus, logid ja human-in-the-loop-kontroll. Praktika: automatiseeritud stsenaariumi loomine ja testimine.	6	6
10. Lõimitud digiprojekt	AI-d, digisisu, veebilehte või vormi, andmeid/analüütikat ja vähemalt üht automatiseerimist ühendava lahenduse kavandamine, koostamine ja dokumenteerimine. Testimine, vigade parandamine, kaitsmine ja refleksioon.	6	6
Kokku		60	60

Õppemeetodid

Lühiloengud ja demonstratsioonid, samm-sammuline arvutipraktika, juhtumipõhised ülesanded, individuaal- ja paaristöö, AI-tulemuste analüüs, tehniliste probleemide lahendamine, iseseisvad ülesanded, tagasiside ning projektõpe.

Iseseisev töö

Iseseisev töö hõlmab õppeotstarbelise digikeskkonna seadistamist, ülesannete täitmist AI- ja veebiteenustes, materjalide loomist ja kohandamist, andmete kogumist ja puhastamist, visualiseeringu koostamist, automatiseerimise ehitamist ja testimist, tegevuslogi pidamist ning lõpp-projekti ettevalmistamist.

Hindamine ja lõpetamise tingimused

Hindamine on mitteeristav: arvestatud / mittearvestatud.

täidab põhiteemade praktilised hindamisülesanded;
esitab lõpp-projekti, mis ühendab AI-tööriista, digisisu, veebiplatvormi või vormi, andmetöötluse ja automatiseerimise;
demonstreerib lahenduse tööd ning põhjendab vahendite valikut;
näitab infoturbe, konfidentsiaalsuse ja autoriõiguse nõuete järgimist;
kõrvaldab kontrollimisel avastatud kriitilised vead;
osaleb vähemalt 70% kontaktõppest.

Lõpp-projekt on arvestatud, kui lahendus töötab kirjeldatud stsenaariumi järgi, sisaldab kõiki kohustuslikke osi, andmed liiguvad ja kuvatakse korrektselt ning õppija suudab põhitegevusi korrata ja tulemuse piiranguid selgitada.

TUNNISTUS väljastatakse õppijale, kes on osalenud vähemalt 70% kontaktõppest, täitnud hindamisülesanded ja lõpp-projekti ning saavutanud kõik õppekavas kirjeldatud õpiväljundid.

TÕEND väljastatakse õppijale, kes osales koolitusel, kuid ei osalenud hindamisel või ei saavutanud kõiki õppekavas kirjeldatud õpiväljundeid. Tõendile märgitakse teemad, mille õppes õppija tegelikult osales, ja osaletud õppe maht.

Koolitaja kvalifikatsioon

Ksenia Ignatieva on turundaja, ettevõtja ja investor, rahvusvahelise reklaamiagentuuri Do.Marketing omanik ning praktiseeriv turunduse ja ettevõtluse arendamise spetsialist. Tal on üle 13 aasta praktilist kogemust eri valdkondades ja tegevusaladel. Kõrgharidus, spetsialiseerumine ettevõtlusele.

Selle õppekava läbiviimisel rakendab koolitaja praktilist kogemust digiplatvormide, digisisu loomise, analüütika, AI-tööriistade ja tööprotsesside automatiseerimisega.

ÕPPEKAVA >>>