AX手法によるAIとデータで変える生徒一人ひとりに合わせた進路・大学入試設計 — AI-SPARSの実践活用

生徒の成績、学校生活記録、関心分野などのさまざまなデータをAI-SPARSツールで構造化し、LLMを活用して専攻探究から大学・選抜方式の戦略、個別最適化されたロードマップまで設計する方法を学びます。単なる質疑応答ではなく、Profile-Interview-専攻-大学-選抜方式-Gap-Roadmap-Smart Report-Portfolioへとつながる体系的なAX型の進路・進学相談プロセスを、実践ですぐに適用できます。

1名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

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AX(Agent Experience)
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受講後に得られること

  • 生徒データをAI-SPARSで構造化し、進路・進学プロファイルを完成させる

  • LLMベースの専攻探索および大学・選考方式のマッチング戦略策定

  • カスタマイズされたロードマップとスマートレポートの作成による実践的な相談プロセスの構築

生徒データを人工知能で整理し
個別最適化された進路・大学入試ロードマップを設計しましょう

生徒プロフィールからスマートレポートまで自ら完成させます。


成績・調査書・関心事項を一つのデータにまとめ、進路相談の根拠を築きます。
専攻分野の探究から出願戦略、変化に対応するロードマップまでつなげます。


AIとデータで進路を設計します
一人の学生の可能性を構造化する実践的な講座です。

単なる質問と回答を超え、学生Profile、成績・学生簿の構造化、可変型Interviewを活用し
専攻・大学・入試方式の探索、Gap分析、目標到達Roadmapまで、相談の流れを設計します。
AI-SPARSとLLMによって、散在する学生情報を相談現場で活用可能なデータへと変換します。



学生の関心分野や成績、学生簿をもとに
専攻探しから大学・学科の比較、随時募集・定時募集の戦略までつなげます。
高校1年生の進路探しから高校3年生の最終出願チェックまで
状況別の事例を追いながらSmart ReportとPortfolioを完成させます。



AI-SPARSのインストールと実行から学生情報の入力、
AI分析、相談結果の整理まで、全工程を自ら行います。
成績の変化や目標の修正にも応じてRoadmapを再設計し、
完成したレポートとポートフォリオを学校や進路相談の現場ですぐに活用します。

学生データを構造化し
個別に最適化された進学を設計します

Section 1 - 人工知能エスパスのインストールと実行

AIエスパスのインストール手順と実行方法を習得し、基本画面と主な機能の活用方法を学習します。

Section 2 - デジタル転換から人工知能体験へ

デジタル転換から人工知能体験中心へと変化する教育環境を理解し、大規模言語モデルが進路・進学相談で果たす役割とその限界について学びます。また、プロフィールの作成から相談レポートの生成までに至る、人工知能エスパスの全体的なプロセスを学習します。

セクション3 -主要機能の実習

生徒のプロフィールと進学条件を入力し、内申・模擬試験・生徒簿のデータを人工知能分析用データとして構造化する方法を実習します。生徒に合わせた面談設計、専攻および融合専攻の探索、大学・選考方式の比較、志望大学の設定と進学ロードマップの設計まで、段階的に行います。

セクション4 -進路・進学相談の実践事例

専攻と大学を決められない学生から、志望大学と選抜方式を確定した高校3年生まで、さまざまな相談事例を分析します。学生と保護者の希望が異なる状況、成績の変化に伴う再分析とロードマップの修正など、実際の相談に必要な人工知能の活用戦略を身につけます。

セクション5 -データ分析と人工知能の経験を完成

4つのグラフで生徒の現在地を分析し、出願可能性とギャップ分析に基づいて目標達成戦略を策定します。スマートレポートとポートフォリオを活用して相談結果を管理し、総合プロジェクトを通じて一人の生徒の進路・大学入試ロードマップを完成させます。

データで道を見つける

Point 1. 生徒データを進路相談の資産に

AI-SPARSで成績・学生簿・関心事を構造化します。生徒ごとの進路・進学プロフィールを完成させます。

Point 2. AIで専攻と大学をつなぐ

LLMで希望専攻と融合専攻を探求します。大学・学科と随時募集・定時募集の戦略を比較します。

Point 3. 相談別カスタムロードマップ設計

生徒の現在の位置と出願可能性を分析します。志望大学までのギャップと実行ロードマップを設計します。

Point 4. 事例で完成させる相談報告書

高校1年生から高校3年生までの実際の相談事例を扱います。スマートレポートとポートフォリオで相談結果を管理します。

進路相談が勘と経験だけに
頼ってはいませんか?
この講義は、まさにこのような方のために作りました。


✔️進路・進学相談を担当する
教師とカウンセラー

  • 生徒の成績と学校生活記録を
    体系的なデータとして整理したい方

  • 相談のたびに変わる質問を
    生徒ごとの面談の流れとして設計したい方

  • 専攻探索から大学・入試方式の選択まで
    一貫した進路相談の手順を作りたい方

✔️データに基づく入試戦略を
設計する入試コンサルタント

  • 内申・模擬試験・学生簿をもとに
    出願可能性と不足している点を分析したい方

  • 希望する専攻と大学を比較し
    生徒に合った選択肢を提示したい方

  • 目標大学に合わせた学習方針と
    出願戦略をレポートにまとめたい方

✔️教育現場で人工知能を
活用しようとする教育関係者

  • 人工知能スパースで学生プロフィールを
    構成する過程を直接学びたい方

  • 専攻・大学・選考方式・ギャップ分析を結び付け
    一人ひとりに合わせた進学ロードマップを作成したい方

  • 相談結果をスマートレポートと
    学生ポートフォリオで管理したい方


相談者の経験に学生データを加えてみましょう。
一人の学生の現在地から志望大学まで、
根拠に基づく進路・大学入試ロードマップを完成させることができます。

受講前の注意事項


実習環境

  • WindowsまたはMacのオペレーティングシステムを使用します。
    インターネット接続と最新のウェブブラウザが必要です。

  • 人工知能とエージェント体験ツールを実習します。
    AI-SPARSと大規模言語モデルを活用します。
    メモリ8ギガバイト以上のコンピューターを推奨します。

前提知識および注意事項

  • 進路・進学相談の基本的な流れを理解する必要があります。
    内申点、模擬試験、学生簿を理解しているとよいでしょう。
    プログラミング経験は必須ではありません。

  • 学生情報を直接入力しながら実習します。
    個人情報は仮想データに置き換える必要があります。
    相談結果には専門家の確認が必要です。

学習資料

  • 講義スライドのPDFを参考資料として活用します。
    AI-SPARSの入力例と演習資料が役立ちます。
    生徒プロフィールの作成様式も用意するとよいでしょう。

  • 内申点と模試の整理表を準備します。
    希望する専攻と大学のリストも併せて整理します。
    相談事例の記録をもとにレポート作成を練習します。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 進路・進学相談業務をAIで高度化しようとする教師および相談員

  • 生徒に合わせた入試戦略をデータに基づいて設計したい入試コンサルタント

  • 教育現場でAIツールを活用した生徒指導の方法を探している教育関係者

前提知識、
必要でしょうか?

  • 進路・進学相談または入試コンサルティングの基礎経験

  • 学校生活記録総合選抜および大学入試選抜制度に関する基本的な理解

  • AIチャットボット(ChatGPTなど)の使用経験、または基本的なプロンプト作成能力

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

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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 ∙ (10時間 51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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