Thiết kế lộ trình nghề nghiệp và tuyển sinh đại học phù hợp với từng học sinh bằng AI và dữ liệu theo phương pháp AX — Ứng dụng thực tiễn AI-SPARS

Học cách cấu trúc hóa nhiều loại dữ liệu như thành tích học tập, hồ sơ học sinh, lĩnh vực quan tâm của học sinh bằng công cụ AI-SPARS, đồng thời sử dụng LLM để thiết kế lộ trình từ khám phá chuyên ngành đến chiến lược trường đại học, phương thức tuyển sinh và lộ trình cá nhân hóa. Không chỉ dừng ở hỏi đáp đơn thuần, bạn có thể áp dụng ngay vào thực tế quy trình tư vấn hướng nghiệp và tuyển sinh theo mô hình AX có hệ thống, kết nối từ Profile-Interview-chuyên ngành-trường đại học-phương thức tuyển sinh-Gap-Roadmap-Smart Report-Portfolio.

1 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

career-advice
career-advice
LLM
LLM
consulting
consulting
AX(Agent Experience)
AX(Agent Experience)
AI
AI
career-advice
career-advice
LLM
LLM
consulting
consulting
AX(Agent Experience)
AX(Agent Experience)
AI
AI

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Hoàn thiện hồ sơ định hướng nghề nghiệp và học vấn bằng cách cấu trúc dữ liệu học sinh với AI-SPARS

  • Xây dựng chiến lược khám phá chuyên ngành và đối sánh trường đại học·phương thức tuyển sinh dựa trên LLM

  • Xây dựng quy trình tư vấn thực tế thông qua việc tạo lộ trình tùy chỉnh và báo cáo thông minh

Hãy dùng trí tuệ nhân tạo để sắp xếp dữ liệu học sinh
và thiết kế lộ trình nghề nghiệp, tuyển sinh đại học phù hợp

Tự mình hoàn thiện mọi thứ từ hồ sơ học sinh đến báo cáo thông minh.


Tổng hợp điểm số, hồ sơ học sinh và mối quan tâm thành một bộ dữ liệu duy nhất để xây dựng cơ sở tư vấn.
Kết nối từ việc khám phá chuyên ngành đến chiến lược ứng tuyển và lộ trình ứng phó với những thay đổi.


Thiết kế lộ trình nghề nghiệp bằng AI và dữ liệu
Đây là khóa học thực tiễn giúp cấu trúc hóa tiềm năng của từng học sinh.

Vượt ra ngoài những câu hỏi và câu trả lời đơn thuần, chúng tôi thiết kế quy trình tư vấn bằng cách sử dụng Hồ sơ học sinh, cấu trúc hóa điểm số·hồ sơ học tập, Phỏng vấn linh hoạt
khám phá chuyên ngành·trường đại học·phương thức tuyển sinh, phân tích Gap, Roadmap đạt mục tiêu.
AI-SPARS và LLM biến thông tin học sinh phân tán thành dữ liệu có thể sử dụng tại hiện trường tư vấn.



Dựa trên lĩnh vực quan tâm, điểm số và học bạ của học sinh,
kết nối từ việc tìm hiểu chuyên ngành đến so sánh trường đại học·khoa, cũng như chiến lược xét tuyển sớm·xét tuyển chính quy.
Từ việc khám phá định hướng nghề nghiệp của học sinh lớp 10 đến kiểm tra lần cuối nguyện vọng đăng ký của học sinh lớp 12,
bạn sẽ theo dõi các tình huống cụ thể và hoàn thiện Smart Report và Portfolio.



Từ cài đặt và chạy AI-SPARS đến nhập thông tin học sinh,
phân tích AI và tổng hợp kết quả tư vấn, bạn sẽ trực tiếp thực hiện toàn bộ quy trình.
Ngay cả khi điểm số thay đổi hoặc mục tiêu được điều chỉnh, bạn vẫn thiết kế lại Roadmap
áp dụng ngay các báo cáo và portfolio đã hoàn thiện tại trường học và trong hoạt động tư vấn.

Cấu trúc hóa dữ liệu học sinh để
thiết kế lộ trình học lên phù hợp

Phần 1 - Cài đặt và chạy Espace AI

Tìm hiểu quy trình cài đặt và cách khởi chạy AI Espace, đồng thời học cách sử dụng giao diện cơ bản và các chức năng chính.

Phần 2 - Từ chuyển đổi số đến trải nghiệm trí tuệ nhân tạo

Hiểu môi trường giáo dục đang chuyển đổi từ chuyển đổi số sang lấy trải nghiệm trí tuệ nhân tạo làm trọng tâm, đồng thời tìm hiểu vai trò và những hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn trong tư vấn nghề nghiệp và tuyển sinh. Ngoài ra, học toàn bộ quy trình của AI ES PACE, từ lập hồ sơ đến tạo báo cáo tư vấn.

Phần 3 - Thực hành các chức năng cốt lõi

Thực hành cách nhập hồ sơ học sinh và điều kiện xét tuyển, đồng thời cấu trúc hóa dữ liệu điểm học bạ, điểm thi thử và hồ sơ học sinh thành dữ liệu phục vụ phân tích bằng trí tuệ nhân tạo. Thực hiện theo từng bước từ thiết kế phỏng vấn phù hợp với từng học sinh, tìm hiểu chuyên ngành và chuyên ngành liên ngành, so sánh các trường đại học và phương thức tuyển sinh, đến thiết lập trường đại học mục tiêu và xây dựng lộ trình xét tuyển đại học.

Phần 4 - Các trường hợp thực tế về tư vấn hướng nghiệp và tuyển sinh

Phân tích các trường hợp tư vấn đa dạng, từ học sinh chưa xác định được ngành học và trường đại học đến học sinh lớp 12 đã xác định được trường đại học mục tiêu và phương thức tuyển sinh. Học cách áp dụng các chiến lược sử dụng trí tuệ nhân tạo cần thiết trong tư vấn thực tế, chẳng hạn như xử lý tình huống nguyện vọng của học sinh và phụ huynh khác nhau, phân tích lại và điều chỉnh lộ trình theo sự thay đổi của thành tích học tập.

Phần 5 -Hoàn thiện trải nghiệm phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo

Phân tích vị trí hiện tại của học sinh bằng bốn biểu đồ, đồng thời xây dựng chiến lược đạt mục tiêu dựa trên việc phân tích khả năng ứng tuyển và khoảng cách. Quản lý kết quả tư vấn bằng báo cáo thông minh và hồ sơ năng lực, đồng thời hoàn thiện lộ trình hướng nghiệp và tuyển sinh đại học cho một học sinh thông qua dự án tổng hợp.

Dẫn đường bằng dữ liệu

Điểm 1. Biến dữ liệu học sinh thành tài sản tư vấn

Với AI-SPARS, cấu trúc hóa điểm số, học bạ và mối quan tâm của học sinh. Hoàn thiện hồ sơ định hướng nghề nghiệp và tuyển sinh đại học cho từng học sinh.

Điểm 2. Kết nối chuyên ngành và trường đại học bằng AI

Khám phá chuyên ngành mong muốn và chuyên ngành liên ngành bằng LLM. So sánh các trường đại học, khoa và chiến lược tuyển sinh sớm, tuyển sinh chính quy.

Point 3. Thiết kế lộ trình phù hợp cho từng buổi tư vấn

Phân tích vị trí hiện tại và khả năng ứng tuyển của học sinh. Thiết kế khoảng cách cần thu hẹp đến trường đại học mục tiêu và lộ trình thực hiện.

Point 4. Báo cáo tư vấn hoàn thiện qua các trường hợp thực tế

Xử lý các trường hợp tư vấn thực tế từ lớp 10 đến lớp 12. Quản lý kết quả tư vấn bằng báo cáo thông minh và hồ sơ năng lực.

Bạn có đang chỉ dựa vào cảm tính và kinh nghiệm khi tư vấn hướng nghiệp không?

Khóa học này được tạo ra dành riêng cho những người như bạn.


✔️ Giáo viên và tư vấn viên phụ trách tư vấn hướng nghiệp·tuyển sinh

  • Những ai muốn sắp xếp điểm số và học bạ của học sinh thành
    dữ liệu có hệ thống

  • Những ai muốn thiết kế các câu hỏi khác nhau trong mỗi buổi tư vấn
    thành quy trình trao đổi riêng cho từng học sinh

  • Những người muốn xây dựng quy trình tư vấn nhất quán từ việc khám phá ngành học đến lựa chọn trường đại học và phương thức tuyển sinh

✔️ Chuyên viên tư vấn tuyển sinh
thiết kế chiến lược tuyển sinh dựa trên dữ liệu

  • Muốn phân tích khả năng trúng tuyển và những điểm còn thiếu dựa trên điểm học bạ, điểm thi thử và hồ sơ học sinh

  • Những người muốn so sánh chuyên ngành và trường đại học mong muốn
    để đưa ra các lựa chọn phù hợp với học sinh

  • Mong muốn tổng hợp thành báo cáo định hướng học tập và
    chiến lược đăng ký phù hợp với trường đại học mục tiêu

✔️ Những người làm trong lĩnh vực giáo dục muốn
ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong môi trường giáo dục

  • Bạn muốn trực tiếp học cách xây dựng hồ sơ học sinh bằng AI SPAS

  • Chuyên ngành · trường đại học · phương thức tuyển sinh · phân tích khoảng cách — dành cho những người muốn kết nối các yếu tố này để
    tạo lộ trình vào đại học phù hợp với từng cá nhân

  • Những người muốn quản lý kết quả tư vấn bằng báo cáo thông minh và
    hồ sơ học sinh


Hãy bổ sung dữ liệu học sinh vào kinh nghiệm của chuyên viên tư vấn.
Từ vị trí hiện tại của một học sinh đến trường đại học mục tiêu,
bạn có thể hoàn thiện lộ trình nghề nghiệp và tuyển sinh đại học có cơ sở rõ ràng.

Lưu ý tham khảo trước khi tham gia khóa học


Môi trường thực hành

  • Sử dụng hệ điều hành Windows hoặc Mac.
    Cần có kết nối Internet và trình duyệt web mới nhất.

  • Thực hành các công cụ trải nghiệm AI và agent.
    Sử dụng AI-SPARS và các mô hình ngôn ngữ lớn.
    Khuyến nghị sử dụng máy tính có bộ nhớ từ 8 gigabyte trở lên.

Kiến thức nền tảng và lưu ý

  • Cần nắm được quy trình cơ bản của tư vấn hướng nghiệp và định hướng học tập.
    Sẽ tốt hơn nếu bạn hiểu điểm quá trình, kỳ thi thử và học bạ.
    Không bắt buộc phải có kinh nghiệm lập trình.

  • Bạn sẽ thực hành bằng cách trực tiếp nhập thông tin học sinh.
    Thông tin cá nhân phải được thay thế bằng dữ liệu giả định.
    Kết quả tư vấn cần được chuyên gia xem xét.

Tài liệu học tập

  • Sử dụng PDF slide bài giảng làm tài liệu tham khảo.
    Các ví dụ nhập liệu AI-SPARS và tài liệu thực hành rất hữu ích.
    Bạn cũng nên chuẩn bị biểu mẫu lập hồ sơ học sinh.

  • Chuẩn bị bảng tổng hợp điểm trên lớp và điểm thi thử.
    Đồng thời tổng hợp danh sách ngành học và trường đại học mong muốn.
    Luyện viết báo cáo dựa trên hồ sơ các trường hợp tư vấn.


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Giáo viên và chuyên viên tư vấn muốn nâng cao hoạt động tư vấn định hướng nghề nghiệp và tuyển sinh bằng AI

  • Chuyên viên tư vấn tuyển sinh muốn xây dựng chiến lược thi tuyển phù hợp với từng học sinh dựa trên dữ liệu

  • Các cán bộ giáo dục đang tìm kiếm phương pháp hướng dẫn học sinh bằng cách sử dụng công cụ AI trong môi trường giáo dục

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kinh nghiệm cơ bản trong tư vấn định hướng nghề nghiệp, chọn trường hoặc tư vấn tuyển sinh

  • Hiểu biết cơ bản về phương thức xét tuyển hồ sơ học sinh và hệ thống phương thức tuyển sinh đại học

  • Kinh nghiệm sử dụng chatbot AI (như ChatGPT, v.v.) hoặc khả năng viết prompt cơ bản

Xin chào
Đây là ywjang23583

97

Học viên

5

Đánh giá

4

Trả lời

4.6

Xếp hạng

14

Các khóa học

Tôi đã đảm nhiệm công việc nhà phát triển tại LG Electronics, một công ty viễn thông, trong khoảng 27 năm. Sau khi nghỉ hưu, tôi đã tiến hành giảng dạy các khóa học lập trình phần mềm đại cương tại các trường đại học, cũng như tại các trường dạy nghề và cơ quan nhà nước. Hiện tại, tôi vẫn đang giảng dạy khóa học Internet vạn vật (IoT) tại một trường đào tạo nghề.

Tôi muốn ghi lại bài giảng với nội dung như dưới đây và chia sẻ nó.

1.Khóa học R thống kê Cơ bản/Nâng cao

2. Kỹ thuật công nghệ IoT vạn vật - Bộ phận thu thập dữ liệu cảm biến Arduino

3.Kỹ thuật Raspberry Pi

4. Khóa học cơ bản/nâng cao về ứng dụng AI (Hiểu thuật toán cơ bản và cách sử dụng công cụ)

5.Kỹ thuật triển khai nền tảng mang tính hệ thống để cấu hình trang trại thông minh (Smart Farm)

6. Kỹ thuật Tableau và PowerBI - các công cụ trực quan hóa dữ liệu

7. Kỹ thuật và phương pháp 6 Sigma trong thực tế công việc

8. Xây dựng hệ sinh thái Hadoop phân tích dữ liệu lớn

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

21 bài giảng ∙ (10giờ 51phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của ywjang23583

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

67.760 ₫

30%

2.007.767 ₫