書いて、テストして、ハマって、頭抱えて。 こういうのを何度もやって自分に理詰めしてそれを感覚的な所に昇華出来た時、職人ってのが出来上がるんだなって思います。 どの業界もこれは共通なんだなぁと。
これまで私はプログラミングの勉強における考え方に焦点を当ててきました。 しかし、これらの考え方だったりを調べてみると、これらは昔からずっと言われてきたことだったりしますね。 例えば、問題解決へのアプローチや効率的な学習方法など、多くのアイデアがすでに昔から提唱されていました。 プログラミングに限らず、さまざまな分野で同様のパターンが見られます。 これは情報化社会の進展によって、既存の知識やアイデアが容易にアクセス可能になった結果かもしれませんね。 インターネットを通じ
プログラミングの学習において多くの人が 「作りたいもの」を持つことを強調してたりしますよね。 実際、学習においては作りたいものを通して実践することで、より効果的にスキルを磨くことができると言われていますし、私自身も経験があったりします。 しかし、現実には作りたいものが明確に見えない、あるいは何を作っていいか分からないという人もいます。 さぁ、果たして作りたいものがない場合、どうすればいいのでしょうか？ さて、まずプログラミングの学習において作りたいものがないと感じるこ
基礎勉強をするのは大事です。 これは紛れもない事実ですよね。 事実なのですが…ことプログラムの学習ににおいてはこれを最重要にすると違和感を感じます。 プログラミングを始めようという初学者の方はまず作りたいモノや目的を決める。 そして、その後に最適な言語を調べてその言語の入門書などを見て記述方法を学びますよね？ この辺の明確さは個人差があるでしょうがおおよそはこういう流れが多いように感じます。 しばらく学習をして初学者を脱し、本格的にシステムに関わることになったとして、
デジタル技術はその性質上、曖昧さがほとんどなく、具体的な情報で成り立っているもので、 ハードウェアの面もソフトウェアの面も、すべてが計算された上で構築されてるはずです。 しかし、この具体性を説明するには抽象的な視点が必要なんだなと、最近特に思います。 そもそも、デジタルの複雑さや仕組みを理解するには、物事を単純化し、抽象化する能力が欠かせませんよね？ 具体的な要素と抽象的な概念を結びつけるイメージ力が重要なのかな、と。 とある著名人がここ数十年のデジタル化や人工知能
何かを学習していると、ふと過去の出来事を思い出す事がありますよね。 そして、当時訳も分からずやっていた事の意味を知るという経験。これは学習者にとってはあるあるではないでしょうか。 私の場合はパソコンやプログラミングの勉強をしていて「linux」について触れだしたころ、ふと過去の経験を思い出した事がありまして、 今からおおよそ14年程前、当時学生だった私はデータの編集が必要な課題を夜な夜なインターネットカフェでやっていたのですが、 ある日、「ネットの契約をするとノートPCプ
Djangoでドキュメント参考に簡単なブログアプリ作ってたけどテストコード上手く行かなくて3日原因探ってて、結局テンプレートの記述が一文字だけ違ってたとかいう初歩ミスよ。
最近は色んな事もあって色んな事考えてるんだけど、ふと思った事がある。それは、 「論理的思考 = 言語化する力」 と、ただこれだけではないのか？と言う事だ。 というのも、論理的思考の話になると決まって 「物事を順序立ててロジックを組む」みたいな事を言うんだけど、 これがもしその本人としてはロジックの再現性は取れてるけど、言葉にしてアウトプット出来てないとする。 するとどうだろう、本人はロジカルな考えがあるのに他人からすると何故なのかと「感覚のズレ」の話になってくる。 例とし
みなさんあけおめです。 毎回ながら前回からしばらく空いてたがあんまり気にしない。 年末は3人目の息子が産まれたりと色々あった。今年も2月いっぱいで仕事を辞めたりと結構忙しくなる予定。 ぼちぼち頑張る。
僕は最近、AIによる倫理観の論議が盛んに行われていることについて考えています。 AIは人間がプログラミングした情報をもとに学習し、自律的な判断を下すことができます。 そのため、AIが私たちの日常生活において重要な役割を果たしていることは間違いありません。 しかし、AIの学習結果には人間のバイアスが反映されることがあります。 例えば、性差別的な言葉を使うAIが作られてしまったり、人種差別的な判断をするAIが存在することもあります。 このような問題に対しては、人間がAIの学習デ
現状のAIに対して倫理がとうの言ってるの見てると、ネットリテラシーが少しでもある人ならそんなの当たり前だしまぁ仕方ないよねってなるんだけど、もうちょい有効な使い方しないんかな？って思ってしまう。対人でもそうだけど、スルーは大切だよ…。
目標値を骨組みして肉付けする。か。 とりあえずやってみてから足りない分を勉強すべきだな。
最近離散数学を読み解く為に、高校数学を覚えてるけど、激しく後悔してる。 総合生活学科という科でⅠとAしかやってなくて、なぜ先を取らなかったんだろうと。めちゃくちゃ面白いやんこれ…。
ChatGPTはpowershellのexcel操作もしっかり教えてくれるやん…。 会社のレガシーシステムを操作する手段がVBAかpowershellしかない上にVBAをやめたかったから嬉しい。
ChatGPT…こいつぁすげぇよ… 試しにまだ書いたことないC#の基本構文の一覧お願いしたら詳しい解説どころか、例文と応用まで秒で出してきた…そりゃ話題になるわ…
衣食住の家庭科学科高校、衣学科の専門卒の僕が離散数学とやらに手を出したのが間違いだったのだーーーー なんて絶望感と共に記号や概念、理論などGoogle先生に相談しながら基本2日で1ページペース。200ページも無い本だがこれは超ボリューミー(超個人的感覚)
