PO（プログラム達成目標）マッピング
科目単位からプログラム全体へ。日々の細かな教育活動のすべてを、上位の卒業生像へと結びつける戦略的な教育機関の階層を構築します。
プログラムアーキテクチャ
工学的知識
数学、科学、工学の基礎、および工学の専門領域に関する知識を応用します。
問題分析
複雑な工学的課題を特定し、定式化し、研究文献を精査し、分析します。
解決策の設計・開発
複雑な工学的課題に対する解決策を設計し、システムの構成要素やプロセスを設計します。
調査の実施
実験計画、データの分析・解釈を含む研究手法と、研究に基づく知識を活用します。
細部から全体へ
POは単一のテストで直接測定することはできません。長い年月をかけて育まれる包括的な卒業生像を表すものだからです。
AIエンジンは階層的な依存関係ツリーを構築します。複数学期にわたる数千件のミクロな評価（CO）を集約し、自動的に積み上げることで、上位のPOの総合的な達成度を算出します。
PO2：問題分析
データ構造
CO2、CO4を紐づけ
アルゴリズム
CO1、CO3を紐づけ
階層の構築
フレームワーク取り込み
教育機関独自または認証評価固有のPOフレームワーク（ワシントン協定、NBAなど）を選択します。
セマンティックマッピング
AIが全学部のシラバスを読み取り、各POとの強・中・弱の関連度を提案します。
マトリクスロック
学部長／HODがAIの提案を確認し、公式のCO-PO相関マトリクスを確定します。
プログラムのギャップを特定する
階層のマッピングが完了した時点で、エンジンは学習者が最初の授業を受ける前にプログラムの構造的な弱点を直ちに監査します。
孤立した成果
4年間の学位課程全体を通じて、あるPO（例：「倫理」）に紐づく科目がひとつもない状態を検出します。
過剰集中
単一のPO（例：「工学的知識」）に全科目の95％が紐づき、評価が重複している状態を特定します。
相関の弱さ
POに紐づくと宣言しながら、達成を実際に証明するために必要なL4／L5レベルの評価が不足している科目を明示します。
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