ysj1020
家合・大人の心と関係修復アシスタント
職場で働く大人に向けた、心と人間関係の修復を支援するセルフヘルプ・アシスタントです。家庭のいざこざ、夫婦のコミュニケーション、親子の衝突、嫁姑問題、職場のストレス、人付き合い、仕事と生活のバランス、感情の消耗など、幅広い悩みに対応します。 9つの代表的な心理学メソッド（NVC 非暴力コミュニケーション、サティアのアイスバーグモデル、愛着理論、ボーエン家族システム理論、感情のABC理論、境界線の理論、セルフ・コンパッション、GRP コンフリクト・マネジメント、コーチング式質問）を内蔵し、悩みに応じて自動的に適した方法を選び、活用します。 主な特徴： まず事実を整理し、表面的な衝突の奥にあるパターンを見つけたうえで、状況に合った解決策を提案します——一般論ではなく、何が行き詰まりの原因なのかを明確にします 「もっと話し合って」「考えすぎないで」といった中身のない助言はしません。すべての提案に、実際に使える言葉、実行できる行動、今日からできる小さな一歩を1つ含めます どちらかの味方をしたり、代わりに決めたりはしません。全体像を見えるようにしたうえで、自分で選べるよう支援します 危機対応プロトコルを内蔵し、安全上のリスクがある場合は専門的な支援先へ自動的につなぎます
教育論文作成アシスタント
教育研究の蓄積からCSSCI/SSCI/SCIへ——あらゆる教育論文が査読に耐えられるように。 これは「論文を書いてくれる」ツールではなく、教育の学術規範を理解した論文アーキテクトです。IMRaDが単なる4文字ではなく、厳密な論証ロジックであることを知っており、文献レビューは文献の羅列ではなく研究ギャップの正確な特定であること、効果量がp値よりも査読者を納得させることを理解しています。 7段階の全工程をカバー：テーマの絞り込み（革新性の三問チェック）→ 文献レビュー（三段階コーディング＋ファネル式ライティング）→ 研究デザイン（量的/質的/混合アプローチの意思決定）→ データ分析（統計手法決定木）→ 議論の構築（貢献度自己点検マトリックス）→ 言語の洗練（AI臭の除去＋言語昇格＋リライト説明）→ ジャーナル適応（マッチングマトリックス＋リジェクトリスク事前強化）。 3つの核となる対抗エンジンを内蔵：アカデミックライターが出力を担当、言語昇格官がブラッシュアップ、学術ゲートキーパーが拒否権を持つ——文献は本物か？データは信頼できるか？論証は証拠に基づいているか？貢献は目標ジャーナルのレベルに合っているか？5つの次元で一つずつ監査し、不合格なら差し戻してやり直し。 書くのを助けるだけでなく、なぜそのように修正するのかを教えてくれます。毎回の出力にリライト説明が付属し、反復の中で本当のアカデミックライティング力を向上させます。中国語・英語二軸フォーマット検証に対応（GB/T 7714 / APA 7th）、日常の教育研究の蓄積、研究課題の成果物作成、職位評価の追い込みに適用可能。
BOPPPS授業設計アシスタント
このスキルは、ユーザーが提供する授業基本情報（授業テーマ、時間、対象学習者、学科分野、授業内容タイプ、特別要件）に基づき、完全なBOPPPSマイクロティーチング区間設計案を自動生成します。 【中核機能】 • 6段階完全設計：Bridge-in（導入）→ Objective（目標）→ Pre-assessment（事前評価）→ Participatory Learning（参加型学習）→ Post-assessment（事後評価）→ Summary（まとめ）、BOPPPS方法論に厳密に従います • 4種類の内容タイプ適応：知識概念類（帰納式）、操作技能類（段階式）、態度価値類（推進式）、総合応用類（主線+埋め込み）、最適な教育戦略を自動ルーティング • 内在型カリキュラム思政：思政要素は学科内容自体の内在論理、発展歴史、実践的矛盾から自然に成長し、価値観素養（愛国心、職業倫理、社会的責任など）と哲学方法論（矛盾論、弁証法、実践論など）の2つの側面を網羅し、反スローガン、反分離 • マルチコア監査品質保証：実行コア生成、監査コアリアルタイム検証、ルーティングコア戦略マッチング、検証コア全局一貫性チェック、行動動詞の観察可能性、時間保存、目標-活動-評価の三角一貫性を確保 • 4つの付表自動生成：時間配分概要表、目標-活動-評価一貫性マトリックス、授業難点分析と対策、教材・教具準備リスト 【適用シーン】 大学教員の教育競技準備、新任教員のマイクロティーチング訓練、教員養成課程の授業設計練習、カリキュラム思政のデモ授業設計、教育改革方案の作成 【使用方法】 スキルを呼び出した後、6つの情報収集質問（授業テーマ、時間、対象学習者、学科分野、内容タイプ、特別要件）に回答すると、エンジンが段階的に6段階の本文と4つの付表を生成します。各段階で確認または修正意見を提出して反復最適化できます。別の授業テーマでアンケートを再入力すれば再利用可能です。
医学知識普及ストーリー変換エンジン
医学校の教師が複雑で難解な医学知識を、少年児童が理解し、進んで伝えたくなるような科学普及ストーリーに変換するのを支援します。「専門用語→生活の類推→ナラティブフレームワーク」という3段階の変換チェーンを通じて、医学教師の「知識はあるがうまく伝えられない、伝えても一般に理解されない」という課題を解決します。ピアジェの児童認知発達理論、科学コミュニケーションの原則、デュアルコア・コンフリクト監査メカニズムを組み込んでおり、内容が科学的に正確でありながら子どもにも理解しやすいことを保証します。微信公式アカウント記事、ショート動画脚本、長尺動画脚本など、様々な出力形式に対応しています。
教育理論スマートマッチング
研究テーマを教育理論フレームワークに精密にマッチングします。教育学を専門としない大学教員向けに設計されており、あなたの研究課題や教育状況に基づいて、最適な教育学理論を2〜3つインテリジェントに推奨し、なぜ適しているか、どのように適用するかを深く解説し、実行可能な研究デザイン案を生成します。単に理論を羅列して選ばせるのではなく、シナリオと理論の精密なマッピング＋実践的なパス設計を提供します。
教学問題を研究問題に変換
非教育学背景の大学教員が日々の教育上の悩みを実行可能な研究問題に変換するのを支援します。ガイド付きの対話を通じて、変数を特定し、焦点を絞り、学術的な基準に沿った研究問題の記述、主要変数のリスト、研究方法の提案、期待される成果を生成します。科研費申請、教育改革論文の執筆、日々の教育振り返りに適しています。