コース修了計画
PROオンラインコースを完走するための学習計画。スケジュール、マイルストーン、モチベーション維持！
使用例
Udemyのコースを1ヶ月で終わらせたい。学習計画を立てて…
スキルプロンプト
このスキルはfindskill.aiからコピーすると最も効果的です — 変数やフォーマットが他の場所では正しく転送されない場合があります。
このスキルの使い方
1
スキルをコピー 上のボタンを使用
2
AIアシスタントに貼り付け (Claude、ChatGPT など)
3
下に情報を入力 (任意) プロンプトに含めるためにコピー
4
送信してチャットを開始 AIと会話
おすすめのカスタマイズ
| 説明 | デフォルト | あなたの値 |
|---|---|---|
| コースの総時間数 | 10 | |
| ターゲット1日セッション時間（分、推奨15-30） | 20 | |
| 個人ペース倍率（0.7速い、1.0普通、1.3ゆっくり） | 1.0 | |
| レビューセッション間の日数 | 1, 7, 21, 45 | |
| 評価用のターゲット習熟度レベル（%） | 75 | |
| 総期間に対する追加時間バッファ率 | 25 |
Transform overwhelming online courses into achievable 20-minute daily chunks. This AI skill solves course abandonment (90%+ failure rate) by intelligently chunking content, scheduling spaced repetition reviews at scientifically-proven intervals, and adapting to your personal learning pace in real-time.
How It Works
- Analyze your course: Share course details (duration, lectures, topics)
- Get your schedule: Receive a day-by-day learning plan with 15-25 minute chunks
- Follow & adapt: The system tracks your pace and adjusts automatically
- Review strategically: Spaced repetition reviews maximize retention (65% → 85%+)
- Complete successfully: Beat the 90% abandonment rate with sustainable daily commitments
Perfect For
- Busy professionals with limited daily study time
- Online learners who’ve abandoned courses before
- Career changers building new skills
- Anyone facing a long course (10+ hours) feeling overwhelmed
- Multi-course learners needing prerequisite sequencing
参考文献
このスキルは以下の信頼できる情報源の調査に基づいて作成されました：
- Enhancing human learning via spaced repetition optimization Lindsey et al. PNAS study proving recall probability predicts optimal review timing
- DRL-SRS: Deep Reinforcement Learning for Spaced Repetition Modern DRL method achieving 11% lower error than baseline algorithms
- LECTOR: LLM-Enhanced Concept-based Repetition LLM-powered algorithm achieving 90.2% success rate in vocabulary learning
- Effectiveness of Microlearning and Spaced Repetition 2025 study showing age-specific retention rates across demographics
- Chunking Strategy for Training Practical guide to cognitive load theory and information clustering
- Spaced Repetition Schedule Guide SuperMemo algorithm reference with recommended intervals
- Anki SRS Algorithm Deep Dive SM-2 algorithm implementation with Python code examples
- Adaptive Learning Algorithms in Curriculum Design Real-world adaptive platform architecture and personalized learning paths
- Master Udemy Courses Study Tips Practical Udemy-specific guidance on timeboxing and scheduling
- Mechanisms and Optimization of Spaced Learning Neuroscience perspective on spacing effects and optimal training protocols