学習計画のレポート[001]
前回のアホみたいに長い計画記事を実行に移し始めたのでその報告記事です。
現在進行中タスク
英語はまだ着手できていないですが、ひとまずC#の方は作業を進め始めました。
具体的にやっていることは
映像授業見る。
知らない用語、操作を見聞きしたらそれを「問題」と「答え」をセットになるようにしてObsidianに書き出す。
問題に画像的な資料（サンプルコードとか）が欲しい場合は、コードを書いてスクショして決めた通りの命名規則でファイル名をつける。
1～3を繰り返してある程度問題が溜まったらそれをExcelにコピペで写す。
映し終えたExcelファイルをCSVで書き出してAnkiでインポートする。
インポートし終えた問題からやり始めていく。
のだいたい6ステップ。
本来は6ステップ目は映像授業を全部Ankiカードにするまで待つつもりだったんですが、それをやってるとカード回し始めるのがだいぶ先になりそうだったので、作るのと解くのを並行して進めることにしました。
次に始動するタスク
C#はまぁ何とか動きだせたわけですが、英語の方もやらないといけないです。
英語の方でやる必要があるのは
ELSAのコースをAnkiに登録する(Easy～Difficult)
こちらも解くと登録を並行でいいかも？
単語カードの増産
現在は30枚しかない。あと570枚必要。
という感じです。
単語帳作りが結構めんｄ・・・労力がかかるので、1日15分の縛り付きでコツコツ増やしていこうかな～と考えているところです。
始まったデータ集め
C#が始まったと言いましたが、これは同時にデータ集めが始まったことも意味しています。
私の計画では「Ankiカードの復習間隔が60日を超える」という達成条件がよく設定されているのですが、実際のところ、どれくらいでカードの復習間隔が60日を超えるのかなんぞ全くわかりません(Pythonでシミュレーションできればよかったんですけど)。
なので、学習開始日と復習間隔が60日を超えた日の2つを記録しておくことで平均で何日ほどかかるのかを割り出し、現在の計画をより現実的なものに修正していくことにしました。
過去に似たことをして結構正確な予測ができていたので、今回も同じように行くといいのですが・・・。
余談ですが、この予測のためにKNIMEというOSSのデータ分析ツールを使用しようとしたのですが、ちょっとよくわからず断念しました。
こういう時Python出来たらARIMAモデルとか使ってより正確な未来予測ができたのかもな～と思うとPythonに手を出したくなりますが、まずはC#です！
目の前の課題を一つ一つ乗り越えていく先にこそ目指す私が居ると信じます。
ということで今回はここまで！
お決まりの文句ですが、♡をつけてもらえると社会的圧力が私の背を押します。ちょっとでも応援してくださる方は♡をつけて私に「見てるぞ」と圧をかけていただけると嬉しいです・・・！
では、次回もまたお会いしましょう！