生成AIで作る個別最適化教育プラットフォーム:AIチューターから進路相談システムまで

ChatGPTやGeminiなどの生成AIとGoogle Colabを活用して、学生一人ひとりに合わせたAIチューターとAIアバターを直接設計・制作します。プロンプトエンジニアリングからデータ分析、進路・進学相談が可能なAIキャリア探索プラットフォーム(AI Career Exploration Platform)の構築まで、教育現場ですぐに活用できる実践的なプロジェクトを完成させます。

3名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

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受講後に得られること

  • 生成AIベースのカスタマイズ型AIチューターおよびAIアバターの設計・制作

  • Google Colab 連携 進路・進学データ分析および可視化

  • 教育現場で適用可能なAIキャリア探索プラットフォームの構築


AIチューターと
進路設計システム



AI教育、どこから始めればよいかお悩みではありませんか?

生成AI時代を迎え、教育現場の変化が切実に求められていますが、いざAIチューターや進路相談システムを自分で作ろうとすると、難しく感じられることでしょう。
私は27年間、通信業界で開発者として働きながら培った実務経験に加え、長年の教育現場での経験をもとに、皆様の悩みを解消したいと考えています。
生成AIとColabを活用したカスタマイズ型AIチューターからAI進路相談システムまで、
理論と実習を並行しながら、誰でも簡単に進められるようにロードマップを提示します。



この講義で得られること

AI教育プラットフォーム、自分で作ってみてください。

27年間にわたり現役開発者として積み上げてきた経験とノウハウを基に、生成AIを活用したカスタマイズ型教育プラットフォームの構築方法を体系的にお伝えします。理論から実際の適用まで、迷うことなく進められるようロードマップを提示します。

単なるAIチューター制作にとどまらず、Google ColabとPythonを活用したデータ分析および可視化を通じて、実質的な進路・進学相談システムまで設計し、完成させる経験を提供します。教育現場の多様な問題をAIで解決する方法を学びましょう。

AI技術のトレンドを超えて、実際の教育現場に即座に適用可能なAI Career Exploration Platformの構築という具体的な成果物を作り上げます。私の経験を通じて得た試行錯誤と成功事例を共有し、皆さんの実質的な成長をサポートします。

AI教育の専門家として成長していく皆さんを応援しています。
現場での経験を活かし、成功的なAIプラットフォーム構築をリードします。


27年の開発経験、これからは教育の革新を牽引する


LG電子で27年間、開発者として働きながら積み上げてきた実務経験は、私に世界を見る深みを与えてくれました。

しかし、引退後、変化する教育現場でAI技術がもたらす革新を自ら作り出したいという情熱が湧き上がりました。

従来の講義方式に限界を感じていませんか?

AI技術を教育にどのように取り入れるべきか、途方に暮れていたのであれば、

私は急速に変化する技術トレンドの中で、実務での経験をもとに教育の新たな可能性を模索してきました。今、その経験をもとに、皆さんと共に未来の教育を創り上げていきたいと考えています。

AIチューターからパーソナライズされた教育プラットフォームまで、理論を超えて実際に実装可能な成果物を共に作り上げます。


いよいよ、皆さんの教育現場にAIの力を取り入れる時が来ました。共に成長し、革新的な教育を創り上げていきましょう。



講義計画

AIチューター:パーソナライズされた教育プラットフォームの構築

セクション 1

生成AIとAIチューターの理解

生成AIとLLMの基本概念からAIチューターの定義、実際の活用事例まで探究します。AIチューター開発のための全体ロードマップを理解し、学習目標を設定します。

セクション 2

AIチューター開発実習

Gemini Gemを活用して実際のAIチューターを構築する過程を実習します。チューターの指示文設計、メニューベースの実装、状態管理および運営方法を習得します。

セクション 3

進路・進学AIシステムの構築

学生プロファイルの設計に基づき、進路・進学相談AIを実装します。AI Career Exploration Platformを構成し、パーソナライズされた進路設計システムを構築する方法を学びます。

セクション 4

データ分析および可視化プロジェクト

Google ColabとPythonを連携させて公共データを分析します。分析結果をグラフで可視化し、レポートおよびPPTの自動生成手法を実習します。

セクション 5

AIチューター統合および拡張プロジェクト

開発されたAIチューターと進路・進学AIを統合する最終プロジェクトを実施します。学生一人ひとりに合わせた授業運営の方策を模索し、AIチューター教育システムの構築および今後の拡張可能性を探求します。




講義の受講をおすすめする方

こんな方におすすめです

生成AIを教育に活用したい教師・教育者

AIエドテック開発者および企画者

講義を通じて学んだ内容を活かし、小中高生が主体的に自らの進路や進学、あるいは統計的なデータの考察を通じて、より良い自身の立ち位置を築いていくための適切なツールとして貢献できることを願っています。



受講前の注意事項


実習環境

  • 講義はGoogle Colabを使用します。

  • 別途のプログラムのインストールは不要で、ウェブブラウザさえあれば大丈夫です。

  • 安定した受講のために、Chromeブラウザの使用を推奨します。

事前知識および注意事項

  • 生成AIとLLMの基本的な概念の理解が必要です。

  • Pythonプログラミングの基礎知識があれば、学習に役立ちます。

  • AIベースの教育サービス開発経験がなくても大丈夫です。

学習資料

  • 講義スライドのPDF資料が提供されます。

  • 実習に必要なサンプルコードとデータが提供されます。

  • 講義の中で紹介された様々なAIツールやプラットフォームの活用法を習得できます。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 生成AIを教育現場に実質的に活用したい教師および教育者

  • AIベースのEdTechサービス開発に興味のある企画者および開発者

  • 学生一人ひとりに最適化されたAIチュータリングシステムの構築を目指す教育スタートアップの従事者

前提知識、
必要でしょうか?

  • ChatGPTなどの生成AIツールの基本的な使用経験

  • 教育または進路相談分野に関する基礎的理解

  • Google アカウントおよびウェブブラウザの使用能力

こんにちは
ywjang23583です。

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受講生

4

受講レビュー

4

回答

4.5

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

21件 ∙ (5時間 47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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