書籍「一般教養としてのプログラミング」を読む（その２）

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計算式自体を自分で作る

一般教養としてのプログラミング

上記の「一般教養としてのプログラミング」を読み進めています。
今回は、「Chapter 1　プログラムを知る」を読みました。

例えば筆者は、担当授業の受講生の成績評価を行う際に、配点の大きな期末試験は重みを大きめに設定し、授業中に数回実施した配点の小さい小課題の合計値は重みを小さく設定し、その合計値として評価点を出したりします。このような計算式は Excel の関数として標準では備わっていないので、独自の計算式として関数を作成しています。この場合、当然ですが、計算式自体を自分で作る＝「プログラム」を作らなければなりません。

p.16

プログラミングの醍醐味は「計算式自体を自分で作る」ことだと思います。この計算式を作るためには、論理的思考力と数学の力が必要になってきます。とはいっても、そんなに難しく考える必要はありません。今回の「担当授業の受講生の成績評価」であれば、配点をどうすれば妥当な評価点を出せるかを考え（論理的思考力）、それをもとに配点を計算する際の比率を与えて計算式を作れば（数学の力）いいわけです。そして、このプログラムを自分で作成してきちんと意図通りに動いたとき、結構うれしいものです。
このような経験をしてもらいたいと思って、記事「高校数学をプログラミングで解く」を連載しています。

プログラムを知る目的

多くのビジネスパーソンは、AIのプログラムを自分で作ることはないでしょうし、その仕組みを理解することは難しいでしょう。しかし、プログラムを知ることで、AIがどのように作られているのか、どのような仕組みなのかの理解にも近づきます。

p.20

これは、確かにそうだなと思いました。実現したいと思ったことを自分で計算式を立ててプログラミングした経験がある人は、そのような経験がない人に比べて、他のソフトウェアがどのような仕組みで動き、そしてどのように作られているのかを理解する力があることは間違いないでしょう。
この理解力は、今後よりデジタル活用が増える中で大いに役立つ力になると思います。やはり、プログラミングは身につけておいた方がいいですね。

ツールを使いこなすために

このようなツールは、その思考作業自体は人間主体ではありますが、ツールとしてその操作方法や利活用法について熟知する必要があります。その意味では、プログラムの知識やスキルがあるのとないのとでは、その作業効率や効果は大きく変わってきます。

p.22

プログラマーやソフトウェアの開発者は、大なり小なり、ツールが本当に正しく動いているかどうか、疑ってかかるところがあります。そのため、プログラマーは、ツールが正しく動いているかどうかを確かめるためのテストを十分行ってから利用します。
何等かのツールを利用する際に、このような心構えはプログラマーだけでなく、利用者全員が持っておいた方がよいと思います。そして、どんなテストを行えばよいかを思いつくことが重要になってきます。その際、プログラムの知識やスキルがあると、比較的どのようなテストをすればよいか思いつきやすくなります。
ツールを使いこなすためにも、プログラムの知識やスキルを身につけておくことはやはり重要になってきますね。

ビジネスチャンスをつかもう

コンピュータにはプログラムが必須です。プログラムを自分自身で「使い込んでいく」スキルがあればあるほど、それだけビジネスチャンスが多く転がっているという時代はすぐそこにきていると言えるでしょう。

p.39

ビジネスチャンスをつかむことはなかなか容易ではありません。でも、プログラミングスキルがあれば、この可能性は拡がっていくことは間違いないと思います。そのような意味でも、プログラミングスキルを身につけておいた方がよさそうです。

早い段階で「失敗」しておくこと

プログラミングの試作プロセスでなくてはならない考えた方が、ラピッドプロトタイピング（Rapid Rrototyping）です。これは読んで字のごとく、発想プロセスでのアイデアを、Rapid＝「素早く」カタチにしてみる、ということを繰り返すことを意味します。先ほどのアジャイル（Agile）とほぼ同義です。もっと言うと、早い段階で「失敗」してみるということです。

p.49

この「失敗」は、できるだけ多く経験しておいてほしいとおもいます。
プログラミングでの「失敗」は一生続くでしょう。ただ、多くの失敗を繰り返すことによって、その経験が蓄積されて、成功へとだんだん近づいていくことになるでしょう。
ですので、高校生や大学生にも、早い段階で「失敗」を多く経験してもらいたいと考えています。

今回は、ここまで。
次回は Chapter 2 について、コメントしていきたいと思います。

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