生成AIがどのようにプログラミング教育を変えたのか？
生成AI時代の今において、従来のプログラミング学習法は「百害あって一利無し」となりました。
すでに我々は色々と検証をすませましたので、自信をもってお伝えできます。
しばし、長文ですがお付き合いくださいませ。
ChatGPT、Gemini、CopilotなどのAIアシスタントが開発現場において必須なものとなってきております。
ただ、プログラミングの学習現場においては、いまだに古い教え方をしている教育現場が多いようです。
テックジムでは2019年の創業当時から「教科書不要」「授業（動画）不要」を標榜しており、
図らずとも、生成AIの成熟により、本当に不要になってしまいました。
■もはやインプットが非常識
まず、順序が変わりました。
インプットが先でアウトプットという常識が変わったのです。
いつでも生成AIに、サンプルコードを作らせ、仕様変更の命令ができるので、いきなり開発作業ができるのです。
その際に、わからない部分があったら質問できます。
その解説がわからなかったら、さらに質問することもできます。
体系立てて学んでからコードを書くよりも、いきなりコードを書くなかで「わからなかったら聞く」という方が効率的だということはテックジムが証明してきました。
テックジムでは、「ローカル変数・グローバル変数」や、「変数の型」などの説明はなく、書いていくうちにそういう存在に気づきます。それでも問題なくエンジニアに育っているのです。
エラーをする中で、いろいろな言葉を覚えていくというわけです。
まさに、情報調達の「看板方式」です。
■グーグル先生さようなら
テックジム創業当初（2019年）からChatGPTの普及（2023年）までは、調べるには「グーグル検索」が必須でした。
その際に、SEO記事などの教科書的な読み物ページに囚われると、元の木阿弥です。
ところが今は、そういったサイトに行くこともなく、AIが質問に答えてくれます。
この時点で、数年前の学習方法が不要なものになったのです。もはや「グーグル先生」は不要になりました。
■エラーから学ぶのは本当だけど
次に画期的だったのが「秒でデバッグ」してくれるということ。
プログラミングをするなかで、エラーで嵌まるのは現役エンジニアでも同じこと。
また、ダイナミックなリファクタリングをするのも骨の折れる作業でした。
このペイン（痛み）がAIによって解消されたので、エンジニアの仕事もずいぶん楽になりました。
エンジニアがこんなにも楽になったのに、プログラミング学習者はいまだにエラーにはまって挫折しています。
我々も創業当初は、エラーを自ら解決することこそ「プログラミング学習の本懐」だと位置付けていました。
しかし、いろいろ試すことで、デバッグはAIにやらせた方が最終的に効率的だということがわかってきました。
やはり、エンジニアの常識と合わせる方が合理的なのです。
例えば、電卓を使わずに計算する現代人はいません。それと同じです。
コラボラトリーでエラーがでると「エラーを説明」というボタンが出てきます。
それをポチっとやると、すぐにデバッグ例を出してくれます。それも解説つきです。
■わらかない文章は「分からなくて良い」
そして「解説」の付き合い方も変わります。
解説文は全部速読して目を通すが、わからなかったら「今はわからなくていい」という認識でそのまま次にすすむ。
「エラーを自分で解決できないと上達しないではないか？」という年配エンジニアもいるでしょう。
しかし、案ずるよりも産むが易し。また最初に戻って自力が書けるように訓練すればよく、AIに頼らずにできるまで復習を繰り返せばいいだけです。
いわば、何回も繰り返すことで「解き方」（手順）を丸暗記するのです。
そういうことで、実際にかけるようになり、何回も書いたり、質問する中で、理解が降りてきます。
人間は繰り返しやらないと覚えないし、機械学習もまたある程度のデータ量がないとモデルを作れません。
上記は実に理にかなったことです。
■パフォーマンスを意識した学習法を
さらに重要なことは、脳が疲れないということ。
脳に大きな負荷をかけると、それで諦める人が出てきます。
ここに、プログラミング挫折率95%の元凶があります。
おそらく「数学が苦手になる」のも同じ原因です。
であれば、必要以上に脳に負荷をかけてはなりません。
「すぐに解決できる」ものと思うから、学習を楽しく続けられるのです。
その昔、公文式について教育者から批判があったそうです。
昭和時代に出版された公文公の著書でそれを知りました。
彼らの批判内容は「それでは自分で考え抜く力がつかない」というわけです。
今の脳科学では、プロになればなるほど、脳を使っていないことがわかっています。
現代風に言い換えると「考え抜くという力」というものはなく、「調べ抜いていれば判断は一瞬にできる」という現象にすぎません。
これはスマホやパソコンにもいえることで、高負荷をかけるとパフォーマンスが落ちるのです。
人間の場合、人間関係、不況、戦争、災害、貧困などの「不安」があるとパフォーマンスが落ちます。
「親と仲がいい子供が上位成績を取りやすい」「家庭が貧乏だと成績が悪い」ということも証明されいるのです。
これだけのエビデンスがあるのですから、もう脳を疲れさせる学習法は極力避けるべきです。
受講生にとっては、脈絡のない順番で受動的におりてくる、新しい情報の洪水である「授業や教科書」はもってのほかです。
質問したいことを質問して、ミスはすぐに直してくれる。これが正義なのです。
「それでは、わかったつもりになっちゃうじゃないか？」
はい、ごもっともな意見です。ただ、いづれ、どこかでつまづくので、そこで学べばいいのです。
「神はその人にとって適時に必要な試練を与える」という言葉がありますが、プログラミング学習でもその通りです。
■考えたら負け。バカほど考えて諦める
そもそも「負荷をかけない学習法」とはなんでしょうか？
それは「ものごとを現象として見る」ということです。
「これがなんでそうなるのだろう？」と思うと頭を使うのでダメです。
バカ（不勉強）な人ほど、これを考えます。そして挫折します。
「どこがわかんないかもわかんない」という哲学的な問いをするバカもいます。
これでは、進捗があがりません。
だから、物事を現象として見るのです。
「関数」ならば、「引数と戻り値があるんだ」ぐらいでいいです。
このような気づきを意図的にしているのが公文式です。
書いているうちに法則性に気づくのが公文式の魅力です。
プログラミングも実際に書いてみて「こう書き換えたらどうなるかな」と「ABテスト」をしているうちに理解が膨らみます。
このように公文式を意識して作ったのが「テックジム方式」です。
■AIがプログラミング教育をどう変えたか
さて「チャットGPTなどのAIがプログラミング教育をどう変えたか」についてまとめてみます。
それは一言でいうと、「無駄な労力を使わなくて済むようになった。」ということです。
デバッグ、質問に対する解説、サンプルコード制作、仕様変更、こういったものが楽になった分、
復習の回数を増やし、1回あたりの解答時間を速くしていきます。
PDCAサイクルが速くなれば業務は効率化するのとおなじく、学習効率もあがります。
そして疲れないこと。継続するには脳に高負荷を与えるのはご法度です。
人に説明をして理解させるというのもお互いに高負荷を与え合い、先生と生徒が共死にしてしまいます。
ならばChatGPTをメインに自習をしてもらい、それを観察している講師が適時コーチングするというのが一番省エネかつ最速なのです。
こういう検証をしながら、最先端のテクノロジーを積極的に取り入れ、合理的に良い教育を実現するのが「テックジム」なのです。
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