履修履歴データベース社会人版 | 一生無料で利用できる履修履歴の保管場所

社会人版履修履歴データベース

学ぶこと。それは、未来を創ること。

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「学ぶ」ことが人生の可能性を広げる

個人にとっては、学ぶことで将来の可能性が拡がらなければ「学ぶ」意味はありません。
しかし、いつからか多くの人にとって学ぶことは「義務だから」「卒業するために」というように、しかたなくするものになっていました。
履修履歴データベースは「学び」の履歴をデータ化することで、個人の「学び」の成果が企業や社会から認められ活用しやすくなることを目的にしています。
個人の「学び」が企業や社会から認められ活用されることで、「学び」はしかたなくするものから、本来の個人の可能性を広げるものに変わります。

今までの学びとこれからの学び

履修履歴データベース
社会人版とは

個人にとっては、大学在籍時や社会人以降にe -ラーニング等で履 修した科目や成績を登録することが出来て、自分の履修情報を無料で保管きる場所となります。企業にとっては、社員のタレントマネジメントや人材・教育サービスに活用できる貴重なデータを得ることが出来ます。

履修履歴データベース社会人版

修履歴データベース新卒版の詳細はこちら

2019年卒までの社会人のうち就活時に自分自身の履修データを登録された方が50万人に上ります。
就活での履修履歴データベースの利用は年々広がっており、2~3年先には
毎年50万人の就活生が自分自身の履修データを保有して社会人になっていきます。
履修履歴データベースはこの膨大な履修データを社会全体で活用することができます。

さらに詳しく見る

履修履歴データの種類

履修履歴データベースのデータ利用は2種類です。
登録者本人の指示によって取得できるパーソナルデータ、
もう一つは、登録者全体のマスデータ(全体データ)です。
※個人を特定できないようにしています

マスデータ(全体データ)とパーソナルデータ

パーソナルデータを活用すると

  • 中途採用の幅を拡げることが出来る
  • 社員の柔軟な育成が可能になる

サンプル

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ご利用までの流れ

登録申請
こちらの画面内の「登録申請する」からご利用の申し込み申請を行ってください。
IDを発行し書類を送付
(大学成績センターにて)
ご登録頂いた内容をもとに受付処理を行い、システムご利用のためのID、パスワード等を記載した書類を郵送します。
ご利用開始
書類が到着しましたら、ID・パスワードをご確認の上、利用を開始して頂けます。

個人のご利用方法はこちら

マスデータ(全体データ)を活用すると

  • IT系人材など必要な素養を持つ人材がどれくらい存在するか分かる
  • 個人のスキルが全体の中のどの程度のレベルか推定できる

サンプル

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ご利用までの流れ

申請書送付
所定の様式に活用の目的、活用方法などの概要をご記入の上、 のアドレスまで送付してください。
確認・承諾(大学成績センターにて)
外部の有識者を含め構成された「履修履歴データ活用検討会議」に諮り、承認結果を連絡します。
※マスデータは極めて公共性が高いため、教育に歪みを与えないこと、データベースのインフラ化を阻害しない用途であること等を提供条件とし、第三者機関にて確認をさせて頂いております。
※会議の開催は年1回10月を予定しています。
確認書提出
利用の約束事を記した確認書に記名・押印の上で提出してください。
データの格納されたメディアが郵送にて届きます。

申請様式など詳細はこちら

履修データの可能性

今までの個人の評価 これからの個人の評価

「学び」がもたらす可能性 ~履修履歴データベースで実現できること~

経験がなくてもあきらめなくていい。
自分の意志と努力で何度でもやり直せる。
したい仕事に自分なりのペースで近づける。
個人の「履修データ」が活用されると、そんな社会に近づいていきます。

例えば

利用について

マスデータ (全体データ)利用:無償 パーソナルデータ利用:¥20,000

みなさまのお立場によって、社会人版履修履歴データベースの活用方法は変わってまいります。
みなさまはどれに当てはまりますか?

動画で詳しく見る

お申込み・ご相談

「学び」の可能性とは?

「学び」の特徴

学びは個人の努力しだい
「職務経験」は役割を与えられないと経験することはできない
「学び」は本人の意思と努力で履修することができる
学びは上書きできる
「職務経験」は過去に得た評価は塗り替えられない
「学び」は再度の履修で習得レベルを塗り替えられる
学びのスキルは特定・再現できる
「職務経験」は会社・部署・時期によって、同一業務でも様々なので、スキルの特定・再現は難しい
「学び」はいつどこで取得しても、シラバス等からスキルが特定しやすく再現性がある

データ化の特徴

「履修履歴データベース」で実現できること

継続的に蓄積できる
高校卒業以降の履修をすべて蓄積・活用できる
評価の信頼性がある
マスデータから評価の稀少性が分かる
授業の検索性が高い
授業名が網羅性されており、検索性が高い
データの開放で多様なサービスがでる
マスデータが解放されることで、多様な人材サービス・教育サービスが出現し、個人・企業が活用しやすい

パーソナルデータ(サンプル)

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マスデータ(全体データ)サンプル

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