プラットフォームUMUを活用して
AIリテラシーを啓発

AIリテラシーとはAIを理解して使い慣れ、AIで業務課題を解決するスキルです。

これまで求められていたデジタルリテラシーに加え、プロンプト、ないしはAIリテラシーは
これからの企業競争力に必要不可欠になる能力です。

従業員のAIリテラシーを高めることで、AIをより有効に活用できるようになり、業務パフォーマンスと組織の生産性が向上します。

Sources: Hwang, Y., Lee, J. H., & Shin, D. (2023). What is prompt literacy? An exploratory study of language learners' development of new literacy skill using Gen AI. arXiv preprint arXiv:2311.05373.

Livingstone, S. (2004). Media literacy and the challenge of new information and communication technologies. The communication review, 7(1), 3-14.

Ezziane, Z. (2007). Information technology literacy: Implications on teaching and learning. Journal of Educational Technology & Society, 10(3), 175-191.

• UMU 創業者、代表取締役兼CEO Dongshuo Li自身がコースを開発
• “500”を超えるアカデミックな最新の論文・研究データから重要な要素を抽出し、コンテンツ化

• 毎週・毎日進化するAI。その情報に合わせ、1年間を通じて、AIに関する最新情報を元にコースがアップデートされ、学習を継続させることができる。何度も学習できる。
  ※アップデートの頻度に関しては、あくまで予定となります

• 入力したプロンプトに対するAIのアウトプット、さらにAIから入力したプロンプトに対する即時フィードバックを通じてパフォーマンスにつなげる

• 自身の改善点が即時に分かり、学習が加速。

AIの基礎から、使い方、事業での活用に必要な知識までを学ぶカリキュラム設計

学習の科学に基づいたAIを学ぶカリキュラムは歴史や仕組みから始まり、
プロンプトの演習を初歩的な内容から応用する部分まで幅広く対応しています。

章タイトル

学習形式

各章の概要

イントロダクション

講義・アンケート

ディスカッション

講師・コース紹介／AI活用経験確認／AIが私達に与える影響

AIと大規模言語モデルの起源と発展

講義

ミニテスト

人工知能入門／狭義と広義の人工知能／人工知能の発展の歴史／AI開発の歴史／機械学習とディープラーニング／生成AI時代の幕開け／大規模言語モデル(LLM)の仕組み

生成AI時代のAIリテラシー

講義

ミニテスト

生成AI時代のAIリテラシーとは／生成AIによる生産性向上／生成AIが知的労働者にもたらす影響／AIリテラシーの”ASK”／生成AIが人間とAIの相互作用の領域に与える影響

プロンプトリテラシーの基本：RSTCCフレームワーク

講義

プロンプト練習

参考回答

ディスカッション
ミニテスト

プロンプトリテラシーとは／RSTCCフレームワークによるプロンプトエンジニアリング／5レベルのプロンプトフレームワーク／建設的なプロンプトには編集、整理、反復が必要

プロンプトリテラシーの応用 ：12の高度なテクニック

講義

プロンプト練習

参考回答

ディスカッション
ミニテスト

世界のプロンプトフレームTipsの紹介／プロンプトケーススタディ／5レベルのプロンプトフレームワークの具体的活用方法

プロンプトリテラシー：大規模言語モデルの建設的な活用

講義
ミニテスト

生成AIを使用する直接的および間接的な方法／大規模言語モデルを使用するための2つのアプローチ：AIGIとAIGC／AIとの対話におけるフレームワーク SIPOC原則の活用／人材とAIの関係性モデル

AIで業務の生産性を高める

講義
ミニテスト

音声と動画を読み取り可能なコンテンツに変換／大規模モデルの活用による優れた翻訳タスク-最適化戦略／「プロンプト税」の回避

AI活用における倫理的問題

講義
ミニテスト

LLMの二面性を理解する／LLMの幻覚- 未確認の事実に関する記述／ハルシネーション（幻覚）とドリフトの影響／AI倫理の5つの柱

コースのまとめと振り返り

講義
ミニテスト・アンケート

AI リテラシー: 現代におけるコア・コンピテンシー／AI利用における重要なポイント