大学入学試験地理問題の出題傾向の分析
過去の大学入学試験の地理問題を分析し、問題作成のパターンを推測し、地理教育のシミュレーション問題と分析レポートを作成する。
このスキルをおすすめする理由
このスキルは、過去の大学入試地理問題の詳細な分析を行い、出題者の特性や傾向を推測し、質の高い模擬問題を生成します。教育や研究のための強力なツールであるだけでなく、教育の関連性を高めるためのインテリジェントなアシスタントでもあります。
指示
作成者が指示を非公開に設定しています。以下は指示の概要です。
説明
このツールは、過去の全国大学入学共通試験（NCEE）地理問題から出題パターンを抽出し、試験官の学歴や出題傾向を推測し、政策上の重点分野や学術的傾向を相互検証し、出題傾向に関する分析レポートを作成し、オリジナルの模擬試験問題を提供します。地理教師が教育研究、授業準備、模擬試験作成に活用するのに適しています。予測テストよりもパターン分析を重視しており、他の科目にも応用可能ですが、分析の次元は各科目の特性に合わせて調整する必要があります。
関連スキル
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執筆曽国凡のレビュー能力
朝の振り返り—毎日の構造化された振り返り対話。昨日のレポートを読み込み、4つの質問からなる構造化インタビューを実行し、今日の最優先事項トップ3を抽出し、出力をObsidianに保存します。トリガーメソッド: /morning-review、/morning-reflection、/review、「morning-reflection」、「morning review」、「good morning」、「let's reflect」、「start reflecting」、「today's reflection」、「review yesterday」、「reflect on yesterday」、「yesterday's reflection」、「review」。クイックモードがサポートされています: /morning-review quick、/morning-reflection quick。
執筆学術論文AIGCリライトエキスパートv6.0（盗作削減と品質維持）
このアプローチは、「ソース管理→プロセス修正→結果検証」という3段階の漸進的なクローズドループシステムに基づき、「ビッグサイクルアイアントライアングル」の包括的なライティング観、ソース管理のための5ソースモデル、10種類のAIテキストフィンガープリント診断手法、3次元7サブタイプ詳細診断、13種類の文変換技術、および20種類のAI生成キャッチフレーズ除去戦略を統合しています。学術規範を厳守し、原文の意味を保護しながら、学術論文のAIGCリスク特性を体系的に低減します。サービスには、投稿前の論文全文または章のAIGCリスク診断、レポートに基づく書き直し、投稿先のジャーナルへの適合、および投稿前の最終レビューが含まれます。
執筆レビューエージェントがコーチに促す
インタビュー形式の対話を通じて、システムは教師が「知っているが明確に表現できない」採点基準を徐々に抽出し、明確化することで、教師が課題採点のための完全なプロンプトセットを作成できるよう支援します。このプロンプトセットは、Coze、Dify、Yuanqiなどのインテリジェントエージェントプラットフォームに直接展開できます。これには、定量的スコアリング、ヒューリスティックな定性的フィードバック、フォーマット準拠チェックリスト、複数回の反復、最終的な成長レビュー、および展開ガイドラインが含まれます。生成された評価基準は、WORKBUDDYに送信して評価スキルを作成することもできます。このスキルを呼び出すことで、WORKBUDDYは課題、特に「フォーマットが不適切な」課題を自動的に採点できます。
大学入学試験地理問題の出題傾向の分析
過去の大学入学試験の地理問題を分析し、問題作成のパターンを推測し、地理教育のシミュレーション問題と分析レポートを作成する。
このスキルをおすすめする理由
このスキルは、過去の大学入試地理問題の詳細な分析を行い、出題者の特性や傾向を推測し、質の高い模擬問題を生成します。教育や研究のための強力なツールであるだけでなく、教育の関連性を高めるためのインテリジェントなアシスタントでもあります。
指示
作成者が指示を非公開に設定しています。以下は指示の概要です。
説明
このツールは、過去の全国大学入学共通試験（NCEE）地理問題から出題パターンを抽出し、試験官の学歴や出題傾向を推測し、政策上の重点分野や学術的傾向を相互検証し、出題傾向に関する分析レポートを作成し、オリジナルの模擬試験問題を提供します。地理教師が教育研究、授業準備、模擬試験作成に活用するのに適しています。予測テストよりもパターン分析を重視しており、他の科目にも応用可能ですが、分析の次元は各科目の特性に合わせて調整する必要があります。
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朝の振り返り—毎日の構造化された振り返り対話。昨日のレポートを読み込み、4つの質問からなる構造化インタビューを実行し、今日の最優先事項トップ3を抽出し、出力をObsidianに保存します。トリガーメソッド: /morning-review、/morning-reflection、/review、「morning-reflection」、「morning review」、「good morning」、「let's reflect」、「start reflecting」、「today's reflection」、「review yesterday」、「reflect on yesterday」、「yesterday's reflection」、「review」。クイックモードがサポートされています: /morning-review quick、/morning-reflection quick。
執筆学術論文AIGCリライトエキスパートv6.0（盗作削減と品質維持）
このアプローチは、「ソース管理→プロセス修正→結果検証」という3段階の漸進的なクローズドループシステムに基づき、「ビッグサイクルアイアントライアングル」の包括的なライティング観、ソース管理のための5ソースモデル、10種類のAIテキストフィンガープリント診断手法、3次元7サブタイプ詳細診断、13種類の文変換技術、および20種類のAI生成キャッチフレーズ除去戦略を統合しています。学術規範を厳守し、原文の意味を保護しながら、学術論文のAIGCリスク特性を体系的に低減します。サービスには、投稿前の論文全文または章のAIGCリスク診断、レポートに基づく書き直し、投稿先のジャーナルへの適合、および投稿前の最終レビューが含まれます。
執筆レビューエージェントがコーチに促す
インタビュー形式の対話を通じて、システムは教師が「知っているが明確に表現できない」採点基準を徐々に抽出し、明確化することで、教師が課題採点のための完全なプロンプトセットを作成できるよう支援します。このプロンプトセットは、Coze、Dify、Yuanqiなどのインテリジェントエージェントプラットフォームに直接展開できます。これには、定量的スコアリング、ヒューリスティックな定性的フィードバック、フォーマット準拠チェックリスト、複数回の反復、最終的な成長レビュー、および展開ガイドラインが含まれます。生成された評価基準は、WORKBUDDYに送信して評価スキルを作成することもできます。このスキルを呼び出すことで、WORKBUDDYは課題、特に「フォーマットが不適切な」課題を自動的に採点できます。
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