AIに手伝ってもらいながらコードを書く学習は、うまく進んでいる日とまったく手がつかない日の差が大きい。振り返ろうとしても「先週は何をしていたか」がはっきりしないことが多く、やる気だけで続けようとすると途中で止まってしまいやすい。そこで時間の記録という、地味だが確認しやすい方法を試してみる。
なぜ時間を記録するのか
感覚だけで「最近がんばっている」「最近サボっている」と判断すると、実際の状況とずれることがある。記録を見れば、どの週にどれくらい手を動かしたかが後から確認できる。感想ではなく数字として残すことで、自分を評価する基準がぶれにくくなる。
記録する項目を決める
項目は増やしすぎないほうが続く。開始時刻と終了時刻、取り組んだテーマを一言、AIに何を頼んだかを一行、という三つ程度で十分。細かく書こうとすると記録そのものが負担になり、結局やめてしまう。
記録の場所を一つに絞る
メモ帳、カレンダー、専用のノートアプリなど、どこに書いてもよいが、場所を分散させないことが大事。見返す場所が複数あると、どこに何を書いたか探すだけで時間がかかる。最初に一つ決めて、そこだけに書き続ける。
詰まった時間も隠さず書く
AIに聞いても解決せず、ただ悩んでいた時間も記録に残す。進んだ時間だけを書くと記録が実態より良く見えてしまい、後から振り返っても参考にならない。詰まった時間は「次に何を調べるか」を考えるための材料になる。
週単位で振り返る
毎日見直す必要はないが、週に一度は記録全体を読み直す時間を作る。合計時間がどれくらいだったか、どのテーマに時間を使ったか、詰まった箇所がどこに集中していたかを確認する。数字として見えると、次の週にどこを減らしどこを増やすか判断しやすくなる。
記録から次の学習計画を作る
振り返りで見えた偏りをもとに、次の週の予定を軽く立てる。時間が足りなかったテーマを少し増やす、詰まりが多かった部分は先に調べる時間を確保する、といった具体的な調整につながる。記録は過去を残すだけでなく、次の一歩を決める材料として使える。
記録を長く続けるために
最初から完璧な形式を目指さず、書き漏らした日があっても気にせず続ける。空白の日があることも含めて記録であり、途切れたら途切れたまま再開すればよい。続けること自体が、学習の様子を見える形にする一番の方法になる。
こうした記録の習慣は、AIを使った学習に限らずどの分野でも役に立つ考え方だが、特にAIとのやり取りが多い学習では、何を頼んで何が解決したかを振り返る材料として効果を発揮しやすい。興味のある人は AI Craft Campus も参考にしてみてほしい。