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AI-SPARS Elementary — AIで見つけるわが子のオーダーメイド進路・進学ロードマップ

小学4〜6年生の子供のためのAIベースの進路探索実践ガイドです。AI-SPARSアルゴリズムで子供の興味、適性、価値観を精密に分析し、小学校の時期から体系的に準備するオーダーメイド型の進路・進学ポートフォリオの完成方法を学びます。正解ではなく方向性を提示するデータに基づいた進路設計プロセスを、保護者や教師が直接実践することができます。

1名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

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Online Class
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Apache Spark
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受講後に得られること

  • AI-SPARSアルゴリズムを活用したお子様向けのパーソナライズ進路分析および解釈

  • 初等時期の進路・進学ポートフォリオ設計および実行計画の策定

  • データに基づいた進路相談および学習ロードマップの作成

AIで見つけるわが子の
パーソナライズされた進路ロードマップ完成!

AI-SPARSアルゴリズムでお子様の強みを見つけ出します。


お子様の興味、適性、価値観をAIで分析してみませんか?
正解ではなく方向性を提示するデータに基づいた進路設計で、
小学校の時期からわが子だけのポートフォリオを完成させてください。


AI-SPARS 講義
子供に合わせた進路ロードマップ設計法

AI-SPARSアルゴリズムを活用したお子様の興味、適性、価値観の分析
データに基づいた進路相談および学習計画の策定



初等時期から体系的な進路・進学ポートフォリオを完成
未来の職業探索から学生ポートフォリオまで実践ガイド



AIベースの進路相談ツールの活用法と実際の事例分析
データに基づいた進路設計プロセスの直接実践

AIでうちの子の
未来の進路設計

Section 1 - AI-SPARSの紹介および進路探索の原理

AI-SPARSの開発背景と、小学生のためのパーソナライズされた進路探索の基本原理を紹介します。このセクションでは、AIベースの進路設計のための基礎概念を学習します。

Section 2 - AI分析のための自己理解データの入力および解釈

AI-SPARSプログラムの実行方法を学び、自己理解データの入力を通じて学生の興味、適性、価値観を把握します。AI分析の結果に基づき、学生の強みと潜在的なマッチング職種を解釈します。

Section 3 - 未来の職業探索および進路ポートフォリオの構築

未来の職業の世界と関連カードを探索し、個人に合わせた進路ロードマップを設計します。AI分析に基づいたSmart Reportと共に、学生の進路ポートフォリオを完成させる実践的な方法を学びます。

Section 4 - AI-SPARS 実践事例分析

実際の小学生の事例を通じて、AI-SPARSを活用した進路探索プロセスを確認します。キム・ミンジュン(小5)およびイ・ユウン(小4)さんの具体的な進路探索ストーリーを分析し、学習内容を適用する方法を学びます。

AIでわが子の潜在能力を見つける

Point 1. AIで我が子の未来の職業探し

AI-SPARSアルゴリズムを活用して、お子様の興味、適性、価値観を精密に分析し、将来有望な職業を探索します。データに基づいた客観的な進路ロードマップを設計し、お子様の成功する未来に向けた第一歩をサポートします。


Point 3. 保護者と教師が共にする実践ガイド

理論だけを学ぶのではなく、実際の事例を通じてAI-SPARSの活用法を習得します。保護者や教師が現場ですぐに適用可能な実践的な進路探索プロセスを提供し、子供の教育に対する自信を高めます。


Point 4. データに基づいた進路設計、これからは選択ではなく必須

正解のない進路探求、これからはAIと共に客観的なデータに基づいて方向性を設定しましょう。お子様の潜在能力を最大限に発揮できるよう、科学的で体系的な進路設計プロセスを体験することができます。


お子様の未来、どのように設計されていますか?
この講義は、まさにこのような方々のために作られました。


✔️ 小学4〜6年生のお子様を持つ保護者の方

  • AI技術を活用して、お子様の興味や適性を正確に把握したい方

  • 小学校の時期から体系的な進路・進学ロードマップを立ててあげたい方

  • 正解の代わりに、データに基づいたパーソナライズされた進路設計方法を学びたい方

✔️ 生徒に合わせた進路教育に悩んでいる先生

  • AI-SPARSアルゴリズムを活用した実践的な進路相談ツールを学びたい方

  • 生徒たちの潜在能力を引き出すことができるポートフォリオ設計方法を知りたい方

  • データに基づいて生徒一人ひとりの学習ロードマップを提示したい方

✔️ AIベースの進路教育に関心のある関係者

  • AI-SPARS 進路分析および解釈プロセスを直接体験したい方

  • 小学生の目線に合わせたキャリア探求コンテンツをお探しの方

  • 未来社会に必要な核心的な能力を養う進路教育の方法を研究したい方


もう漠然とした期待だけに任せないでください。
AIと一緒に、お子様にぴったりの進路ロードマップを描いてあげましょう。

受講前のご注意事項


実習環境

  • 別途のプログラムのインストールなしで、ウェブブラウザからすぐに学習可能です。

  • 講義で使用するAI-SPARSアルゴリズムは、ウェブベースで提供されます。

  • 安定したインターネット接続環境を推奨します。

事前知識および注意事項

  • AIまたは進路コーチングに関する予備知識は必要ありません。

  • 小学生のお子様の興味や適性に対する保護者の方の理解が重要です。

  • お子様の進路探索の過程を共にし、コミュニケーションを図ることが大きな助けになります。

学習資料

  • 講義スライドのPDF資料が提供される予定です。

  • AI-SPARS分析結果はレポート形式で提供されます。

  • 進路ロードマップの設計およびポートフォリオ作成のためのテンプレートが提供されます。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 小学4〜6年生のお子様の進路探求を体系的にサポートしたい保護者

  • 児童一人ひとりに合わせたキャリア教育を実践しようとする小学校の担任およびキャリア教育専任教師

  • AIベースの進路相談ツールを活用しようとする進路教育関係者

前提知識、
必要でしょうか?

  • 小学生の子供または生徒に対する基本的な理解と関心

  • 進路・進学教育への関心(事前の専門知識不要)

  • コンピューターおよびインターネットの基本操作能力

こんにちは
ywjang23583です。

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受講生

5

受講レビュー

4

回答

4.6

講座評価

11

講座

通信会社であるLG電子で約27年間、開発職に従事いたしました。定年退職後は、各大学の教養SWコーディング学習や職業訓練校、官公庁などで講師を務めてまいりました。現在も職業専門学校にて、IoT(モノのインターネット)コースの授業を担当しております。

以下のような内容で講義を録画し、それを共有したいと考えております。

1.R統計 基本/深化過程

2.モノのインターネット(IoT)技術手法のセンサーデータ収集部 Arduino

3.ラズベリーパイ技術

4.AI活用のための基本/深化過程(基本アルゴリズムの理解およびツール活用法)

5.スマートファーム構成のためのシステム的なプラットフォーム実装技法

6.視覚化手法であるTableauとPowerBI技術

7.実務における6シグマ技術手法

8.ビッグデータ分析ハドゥープ・エコシステム構築

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カリキュラム

全体

7件 ∙ (1時間 59分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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