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AX기법에 의한 AI와 데이터로 전환하는 학생맞춤 진로·대입 설계 — AI-SPARS 실전 활용

학생의 성적, 학생부, 관심분야 등 다양한 데이터를 AI-SPARS 도구로 구조화하고, LLM을 활용해 전공 탐색부터 대학·전형 전략, 맞춤형 로드맵까지 설계하는 방법을 학습합니다. 단순 질의응답이 아닌, Profile-Interview-전공-대학-전형-Gap-Roadmap-Smart Report-Portfolio로 이어지는 체계적인 AX형 진로·진학 상담 프로세스를 실전에서 바로 적용할 수 있습니다.

1명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 학생 데이터를 AI-SPARS로 구조화하여 진로·진학 프로파일 완성

  • LLM 기반 전공 탐색 및 대학·전형 매칭 전략 수립

  • 맞춤형 로드맵과 스마트 리포트 생성을 통한 실전 상담 프로세스 구축

학생 데이터를 인공지능으로 정리해
맞춤 진로·대입 로드맵을 설계하세요

학생 프로필부터 스마트 보고서까지 직접 완성합니다.


성적·학생부·관심사를 하나의 데이터로 정리해 상담 근거를 세웁니다.
전공 탐색부터 지원 전략과 변화 대응 로드맵까지 연결합니다.


AI와 데이터로 진로를 설계합니다
학생 한 명의 가능성을 구조화하는 실전 과정입니다.

단순한 질문과 답변을 넘어 학생 Profile, 성적·학생부 구조화, 가변형 Interview를 활용하고
전공·대학·전형 탐색, Gap 분석, 목표도달 Roadmap까지 상담 흐름을 설계합니다.
AI-SPARS와 LLM으로 흩어진 학생 정보를 상담 현장에서 활용 가능한 데이터로 바꿉니다.



학생의 관심 분야와 성적, 학생부를 바탕으로
전공 탐색부터 대학·학과 비교, 수시·정시 전략까지 연결합니다.
고1의 진로 탐색부터 고3의 최종 지원 점검까지
상황별 사례를 따라가며 Smart Report와 Portfolio를 완성합니다.



AI-SPARS 설치와 실행부터 학생 정보 입력,
AI 분석, 상담 결과 정리까지 전 과정을 직접 수행합니다.
성적 변화나 목표 수정에도 Roadmap을 재설계하고,
완성한 보고서와 포트폴리오를 학교·상담 현장에서 바로 활용합니다.

학생 데이터를 구조화해
맞춤 진학을 설계합니다

Section 1 - 인공지능 에스파스 설치와 실행

인공지능 에스파스의 설치 절차와 실행 방법을 익히고, 기본 화면과 주요 기능을 활용하는 방법을 학습합니다.

Section 2 - 디지털 전환에서 인공지능 경험으로

디지털 전환에서 인공지능 경험 중심으로 변화하는 교육 환경을 이해하고, 대규모 언어 모델의 진로·진학 상담 역할과 한계를 살펴봅니다. 또한 프로파일 작성부터 상담 보고서 생성까지 이어지는 인공지능 에스파스의 전체 프로세스를 학습합니다.

Section 3 - 핵심 기능 실습

학생 프로파일과 진학 조건을 입력하고, 내신·모의고사·학생부 데이터를 인공지능 분석용 데이터로 구조화하는 방법을 실습합니다. 학생맞춤형 면담 설계, 전공 및 융합전공 탐색, 대학·전형 비교, 목표 대학 설정과 진학 로드맵 설계까지 단계별로 수행합니다.

Section 4 - 진로·진학 상담 실전 사례

전공과 대학을 정하지 못한 학생부터 목표 대학과 전형을 확정한 고등학교 3학년 학생까지 다양한 상담 사례를 분석합니다. 학생과 부모의 희망이 다른 상황, 성적 변화에 따른 재분석과 로드맵 수정 등 실제 상담에 필요한 인공지능 활용 전략을 익힙니다.

Section 5 - 데이터 분석과 인공지능 경험 완성

네 가지 그래프로 학생의 현재 위치를 분석하고, 지원 가능성 및 격차 분석을 바탕으로 목표 도달 전략을 수립합니다. 스마트 리포트와 포트폴리오를 활용해 상담 결과를 관리하며, 종합 프로젝트를 통해 한 학생의 진로·대입 로드맵을 완성합니다.

데이터로 길찾기

Point 1. 학생 데이터를 상담 자산으로

AI-SPARS로 성적·학생부·관심사를 구조화합니다. 학생별 진로·진학 프로파일을 완성합니다.

Point 2. AI로 전공과 대학 연결

LLM으로 희망전공과 융합전공을 탐색합니다. 대학·학과와 수시·정시 전략을 비교합니다.

Point 3. 상담별 맞춤 로드맵 설계

학생의 현재 위치와 지원 가능성을 분석합니다. 목표대학까지의 갭과 실행 로드맵을 설계합니다.

Point 4. 사례로 완성하는 상담 보고서

고1부터 고3까지 실제 상담 사례를 다룹니다. 스마트 리포트와 포트폴리오로 상담 결과를 관리합니다.

진로 상담이 감과 경험에만
의존하고 있지는 않으신가요?
이 강의는 바로 이런 분들을 위해 만들었어요.


✔️ 진로·진학 상담을 맡은
교사와 상담사

  • 학생의 성적과 학생부를
    체계적인 데이터로 정리하고 싶으신 분

  • 상담 때마다 달라지는 질문을
    학생별 면담 흐름으로 설계하고 싶으신 분

  • 전공 탐색부터 대학과 전형 선택까지
    일관된 상담 절차를 만들고 싶으신 분

✔️ 데이터 기반 입시 전략을
설계하는 입시 컨설턴트

  • 내신·모의고사·학생부를 바탕으로
    지원 가능성과 부족한 점을 분석하고 싶으신 분

  • 희망 전공과 대학을 비교해
    학생에게 맞는 선택지를 제시하고 싶으신 분

  • 목표 대학에 맞춘 학습 방향과
    지원 전략을 보고서로 정리하고 싶으신 분

✔️ 교육 현장에서 인공지능을
활용하려는 교육 관계자

  • 인공지능 스파스로 학생 프로파일을
    구성하는 과정을 직접 익히고 싶으신 분

  • 전공·대학·전형·격차 분석을 연결해
    맞춤형 진학 로드맵을 만들고 싶으신 분

  • 상담 결과를 스마트 보고서와
    학생 포트폴리오로 관리하고 싶으신 분


상담자의 경험에 학생 데이터를 더해보세요.
한 학생의 현재 위치부터 목표 대학까지,
근거 있는 진로·대입 로드맵을 완성할 수 있습니다.

수강 전 참고 사항


실습 환경

  • 윈도우 또는 맥 운영체제를 사용합니다.
    인터넷 연결과 최신 웹브라우저가 필요합니다.

  • 인공지능과 에이전트 경험 도구를 실습합니다.
    AI-SPARS와 대규모 언어 모델을 활용합니다.
    메모리 8기가바이트 이상인 컴퓨터를 권장합니다.

선수 지식 및 유의사항

  • 진로·진학 상담의 기본 흐름이 필요합니다.
    내신, 모의고사, 학생부를 이해하면 좋습니다.
    프로그래밍 경험은 필수가 아닙니다.

  • 학생 정보를 직접 입력하며 실습합니다.
    개인정보는 가상 자료로 대체해야 합니다.
    상담 결과는 전문가의 검토가 필요합니다.

학습 자료

  • 강의 슬라이드 PDF를 참고 자료로 활용합니다.
    AI-SPARS 입력 예시와 실습 자료가 유용합니다.
    학생 프로파일 작성 양식도 준비하면 좋습니다.

  • 내신과 모의고사 정리표를 준비합니다.
    희망 전공과 대학 목록도 함께 정리합니다.
    상담 사례 기록으로 보고서를 연습합니다.


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 진로·진학 상담 업무를 AI로 고도화하려는 교사 및 상담사

  • 학생 맞춤형 입시 전략을 데이터 기반으로 설계하고자 하는 입시 컨설턴트

  • 교육 현장에서 AI 도구를 활용한 학생 지도 방법을 찾는 교육 관계자

선수 지식,
필요할까요?

  • 진로·진학 상담 또는 입시 컨설팅 기초 경험

  • 학생부종합전형 및 대입 전형 체계에 대한 기본 이해

  • AI 챗봇(ChatGPT 등) 사용 경험 또는 기본적인 프롬프트 작성 능력

안녕하세요
HJ 데이터 아카데미입니다.

97

수강생

5

수강평

4

답변

4.6

강의 평점

14

강의

통신업체인 엘지전자에서 약27년간 개발자 업무를 담당하였습니다. 은퇴후에 각 대학교의 교양SW코딩 학습과 직업학교 관공서등에서 강의를 진행하여왔습니다. 현재도 직업전문학교에서 사물IOT과정의 수업을 진행하고 있습니다.

아래와 같은 내용으로 강의녹화하여 이를 공유하고 싶습니다.

1.R통계 기본/심화과정

2.사물IOT 기술기법의 센서데이터 수집부 아두이노

3.라즈베리파이 기술

4.AI활용을 위한 기본/심화 과정(기본알고리즘 이해 및 툴활용법)

5.스마트 팜 구성을 위한 시스템적인 플랫폼 구현기법

6.시각화 기법인 태블로와 PowerBI 기술

7.현업의 6시그마 기술기법

8.빅데이터 분석 하둡에코시스템 구축

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커리큘럼

전체

21개 ∙ (10시간 51분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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