はじめに
これまでの記事で、
AIと一緒に学ぶことで独学の感覚が変わったことを書いてきました。
※AIと学ぶことで独学の感覚が変わった話はこちら
でも実際に、
「どうやって学習計画を立ててきたのか？」
という部分は、あまり具体的に書いていませんでした。
今回はこの1.5ヶ月、
ChatGPTと一緒にどうやって学習計画を作り、修正しながら進めてきたのかをまとめてみます。
※1.5ヶ月時点での振り返りはこちら
→ 【1.5ヶ月レビュー記事】
特別なことはしていません。
でも、“止まらない形”は意識してきました。
最初に固定したのは「教材」ではなく「目的」
最初に決めたのは、教材ではありません。
- 最終目的：競艇データ分析・予想AIを作れるようになる
- 中期目的：データを扱えるようになる
- 直近目的：Pythonの基礎体力をつける
そして、もう一つ。
理解の解像度を上げることをゴールにしました。
ここが軸になっています。
半年計画は作らなかった
最初から半年ロードマップを作ることはしませんでした。
代わりに、
- 今週はクラスを重点的に触る
- 次の2週間は復習＋PCで実験
というように、
2週間単位の超短期設計にしました。
遠すぎる未来を見ない。
でも、方向だけはブレない。
これが継続できた理由の一つだと思います。
ログ → フィードバック → 微調整
毎日やってきたことはシンプルです。
- 何をやったか
- 気づき
- 詰まったこと
をChatGPTと共有する。
そこから、
- 理解が浅い部分の特定
- PCで触る提案
- 新しい演習の追加
- 難易度の微調整
を繰り返してきました。
固定された計画ではなく、
動的に修正する計画です。
作業化を検知したら、方向を変える
Progateを周回しているうちに飽き始めたこともありました。
演習を解くのも、ただの作業になりそうになったときもあります。
そこで、
- Sololearnを入れる
- Pythonistaを導入する
- 別言語（HTML・SQL）に触れてみる
という“刺激の追加”をしました。
止まりそうなときは、
難易度ではなく刺激を疑う。
これも意識してきたことです。
今どのフェーズにいるのかを言語化する
定期的に確認してきたのは、
- 今どの段階か？
- 何ができるようになったか？
- 何がまだ曖昧か？
例えば、
- 文法理解フェーズ
- オブジェクト理解フェーズ
- データ処理フェーズ
- 設計フェーズ
というように、
今の位置をChatGPTと言語化してきました。
これをするだけで、不安はかなり減ります。
一段だけ上げる
やってきたことは派手ではありません。
- カウント
- 平均
- 最大・最小
- 条件抽出
- クラスメソッド化
毎回、「一段だけ上げる」設計です。
急に難易度を跳ね上げない。
これが、折れなかった理由だと思います。
ChatGPTと相談しながら、無理のない難易度に調整してきました。
まとめ
この1.5ヶ月の学習計画は、
ガチガチのロードマップではありませんでした。
目的は固定し、
短期で設計し、
ログで修正し、
刺激を入れ、
フェーズを言語化しながら進めてきた。
計画は固定せず、思考は固定した。
これが、今の自分なりのやり方です。
まだ途中ですが、
少なくとも「止まらない形」は作れていると感じています。
