PURPOSE
このプロンプトでできること
入試・支援施策の導入で出願選択や学部間移動が変化する状況を考慮し、効果の識別と感度を比較するための入力、手順、確認点をまとめます。
PREPARE
用意する情報
匿名受験者集計、施策導入時点、得点閾値、出願学部、合格・入学、過去年、定員、併願規則。実データは必要に応じて匿名化してください。
WORKFLOW
使い方
必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
入試・支援施策の導入で出願選択や学部間移動が変化する状況を考慮し、効果の識別と感度を比較する。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。 【入力】 匿名受験者集計、施策導入時点、得点閾値、出願学部、合格・入学、過去年、定員、併願規則 【素材】 [匿名化した情報を貼り付け] 次の制約を守ってください。 個人の合否・進路を予測せず、受験者情報を匿名化し、公平性・制度担当者のレビューを必須にしてください。 不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。 対象効果／選択過程／閾値設計診断／学部間波及／感度分析
コピー操作はこのブラウザー内で行います
EXAMPLE
入力例と出力例
入力例（説明用）
一学部の合格基準変更後、併願と別学部への入学が変化した複数年集計
出力例（説明用）
【説明用の合成例】 単純な閾値回帰に選択・併願波及の診断を加え、対象を狭めた推定と感度幅を示す。
TIPS
使うときのコツ
個人の合否・進路を予測せず、受験者情報を匿名化し、公平性・制度担当者のレビューを必須にしてください。 不明点は推測せず、確認事項として分けてください。
使う前に確認してください
元データを上書きせず、抽出条件と結果を担当者に確認してください。