この記事では、スキルマッピングとAI搭載型ラーニングパスにおけるスキル定義ステップの5つの質問に対するベストプラクティスと回答例をご紹介します。
メモ:
- スキルマッピングとAI搭載型ラーニングパスは、エンタープライズプランの組織に追加費用なしで提供されます。
- Udemyのロールプレイは一部の言語でご利用いただけます。Udemyの生成AIツールの対応言語の詳細をご覧ください。
質問1: ラーニングパスの全体的なテーマを10語以内で説明してください。この情報は、ラーニングパスの名前を作成する際に使用します。
- ベストプラクティス: ラーニングパスのテーマを考える際には、組織と従業員の両方の目標やニーズを念頭に置きましょう。回答はわかりやすく簡潔なものにしてください。不適切な言葉を使ったり、競合のコンテンツに言及したりしないでください。
- 回答例:
- 構成管理とコードとしてのインフラストラクチャ
- パフォーマンスレビューのためのSBIフレームワーク
- MySQLを使用したデータ収集と探索
- マーケティングの役割におけるAIの活用
- 自動化ソリューションのためのAWS Systems Manager
質問2: ラーニングパスの終了までに、学習者に学んでもらいたいこと、できるようになってもらいたいことは何ですか? 具体的なスキルを1つ以上含めてください。
- ベストプラクティス: 学習者が仕事のタスクを完了するうえで必要な知識とスキルを具体的に示しましょう。ブルームの分類法の階層を考慮しながら、「分析」、「統合」、「応用」、「評価」、「作成」などの行動を指す動詞を使用します。これらのスキルを最初の質問の学習目標とテーマに一致させ、そのスキルを測定可能にしてください。不適切な言葉を使ったり、競合のコンテンツに言及したりしないでください。ブルームの分類法に関する豊富なリソースはオンラインで入手できます。
- 回答例:
- AWSでオートスケーリングとロードバランシングを設定します。
- 構成タスクの自動化のためのAnsibleスクリプトを開発します。
- インフラストラクチャのコード変更のためのCI/CDパイプラインを自動化します。
- インフラストラクチャのログ取得と監視ソリューションを導入します。
質問3: ラーニングパスに含めたいツールまたはITスキル（ある場合）はどれですか?
- ベストプラクティス: ツールやテクノロジーが、質問2で挙げたスキルを学習者が習得するのをサポートしていることを確認してください。追加を希望するツールについて、できるだけ正確に記述してください。
- 回答例:
- Terraform、Ansible、Kubernetes、Docker
質問4: このラーニングパスはどのような方を対象としていますか?
- ベストプラクティス: このラーニングパスを受講する学習者を検討する際には、以下の要因を考慮してください。
- 範囲: そのラーニングパスは全社向けですか? それとも特定の部署向けですか?
- 役割: 社内のその従業員の役割とは何ですか?
- 経験レベル: 従業員はマネージャー、一般従業員（IC）、または他のレベルですか?
- 事前経験: 従業員のこれまでの経験はどのようなものですか?
- 回答例:
- 中級レベルのDevOpsエンジニア
- 生成AIの初級コースを修了済みの製品、デザイン、エンジニアリング部門のマネージャー
- Kubernetes経験5年以上のDevOpsシニアエンジニア
- 中級のAWSソリューションアーキテクト（AWS Certified Solutions Architect - Associate Certificationを取得済み）
質問5: 受講対象者はこれらの特定のスキルにどの程度精通していますか?
- ベストプラクティス: 従業員のスキル分野における過去の経験を考慮してください。
- 初心者: 経験は限定的または皆無です。基礎的な理解を構築します。
- 中級者: 知識と習熟度がある程度あります。指導を時々受けながら実世界の状況にスキルを適用することができます。
- 上級者: 高い習熟度と熟練度です。複雑な問題への対応に長けています。
これらの質問への回答は、アップスキリングのニーズに合った関連スキルとUdemy Businessコースの内容を特定する際に使用します。メモ: スキルツリーを生成する際に問題が発生しないように、口汚い言葉や競合他社のコンテンツに言及しないようにしてください。