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はてなキーワード: ドキュメントとは
高校は文芸部で、大学は理系だけど研究室が論文の誤字脱字に厳しいところだったので、まともな教育を受けた人間は校正に厳しいのが当たり前だと思ってる。
旧ツイッターなどは書いたら訂正できないシステムなので、ギリギリまで一文字一文字を見直すけど、それでもミスったら仕方ないと諦めていた。
だけど、増田みたいに何度でも訂正できるところで、「てにをは」レベルの、少し読みなおせば違和感を持つようなところをいくつも間違えたまま放置している奴は、それだけでバカに見えるし、いい加減でやる気がないのが伝わってくるからそもそも読もうとも思わない。
たまに仕事でもそのレベルの文書を恥ずかしげもなく出してくる奴がいると、ヤバいのに当たったなという気持ちで混乱する。
日本の（特に理系の）教育はまったく文章を書かせないので、官公庁クラスの書類でもこんなのありかと思うような酷いものが存在する。
自分はたまたま論文力を鍛えてくれる研究室で「どこまで細かくなるべきか」を身体で覚えさせて貰ったけど、日本の技術者は計算や図面が完璧でも、ドキュメントの日本語になると「てにをは」はおろか酷い誤変換やタイポを放置しまくるような人もいて、こんなことやってると信用を失くすぞと心配になってくる。
文章の粗さは知識の抜けや態度の不安定さと同じくらい他人の信用を損なう問題だということを、少なくとも自分がちゃんとした教育を受けたと証明したいならもうちょっと意識した方が良いよという話。
（※ちなみにこの文章だと、読みなおして「馬鹿」と「バカ」の表記の揺らぎが気になるくらいの躾け方をされた。今回はあえて気づいた上で放置しておくけど。）
これはおそらく3つの中で最も簡単な方法だ。現在のChatGPTは、基本的に、テキストを入力できる孤立した箱の中に座っている人間のようなものだ。初期のアンホブリング改良では、個々の孤立したツールの使い方をモデルに教えていましたが、マルチモーダルモデルでは、近いうちにこれを一挙にできるようになると期待しています。
つまり、Zoomでの通話に参加したり、オンラインで調べ物をしたり、メッセージや電子メールを送ったり、共有されたドキュメントを読んだり、アプリや開発ツールを使ったりといったことだ。(もちろん、より長いホライゾン・ループでモデルがこれを最大限に活用するためには、テスト時間のコンピューティングをアンロックする必要がある。)
最終的には、ドロップイン・リモートワーカーのようなものができると期待している。エージェントは、あなたの会社に入社し、新しい人間の雇用のようにオンボードされ、Slackであなたや同僚にメッセージを送り、あなたのソフトウェアを使用し、プルリクエストを行い、大きなプロジェクトがあれば、人間が独立してプロジェクトを完了するために数週間留守にするのと同等のことができる。これを実現するためには、GPT-4よりもいくらか優れたベースモデルが必要だろうが、おそらくそれほどでもないだろう。
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Devinは、完全に自動化されたソフトウェア・エンジニアを作るために、モデル上の「エージェンシー・オーバーハング」／「テストタイム・コンピューティング・オーバハング」を解除する初期のプロトタイプだ。Devinが実際にどの程度機能するかはわからないし、このデモは、適切なチャットボット→エージェントのアンホブリングがもたらすものに比べれば、まだ非常に限定的なものだが、近々登場するもののティーザーとしては役に立つだろう。
ところで、私は、アンホブリングの中心性が、商業的応用という点で、少々興味深い「ソニックブーム」効果につながると期待している。現在とドロップイン・リモートワーカーの中間モデルは、ワークフローを変更し、統合して経済的価値を引き出すためのインフラを構築するために、膨大な手間を必要とする。ドロップイン・リモートワーカーは、統合が劇的に簡単になる。つまり、リモートでできるすべての仕事を自動化するために、ドロップインするだけでいいのだ。つまり、ドロップイン・リモートワーカーが多くの仕事を自動化できるようになる頃には、中間モデルはまだ完全に活用され統合されていないため、生み出される経済価値のジャンプはやや不連続になる可能性がある。
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数字をまとめると、GPT-4に続く4年間で、2027年末までにGPT-2からGPT-4規模のジャンプが再び起こると（おおよそ）予想される。
GPT-4のトレーニングに3ヶ月かかったとしよう。2027年には、一流のAIラボはGPT-4レベルのモデルを1分で訓練できるようになるだろう。OOMの効果的なコンピュート・スケールアップは劇的なものになるだろう。
それは我々をどこへ連れて行くのだろうか？
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GPT-2からGPT-4までで、私たちは～未就学児から～賢い高校生になった。とんでもないジャンプだ。もしこれが、私たちが今一度カバーする知能の差だとしたら、それは私たちをどこに連れて行くのだろうか？私たちは、それが私たちをとてもとても遠くに連れていっても驚かないはずだ。おそらく、ある分野の博士や最高の専門家を凌駕するようなモデルまで到達するだろう。
(このことを考える1つの良い方法は、現在のAIの進歩の傾向は、子供の成長のおよそ3倍のペースで進んでいるということだ。あなたの3倍速の子どもは高校を卒業したばかりだが、いつの間にかあなたの仕事を奪っていくだろう！)
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(10) https://anond.hatelabo.jp/20240605211837
今後数年間の野心的なアンホブリングはどのようなものになるのでしょうか？私が考えるに、3つの重要な要素がある：
GPT-4は、多くの人の仕事の大部分をこなせるだけの生の賢さを持っているが、それは5分前に現れたばかりの賢い新入社員のようなものだ：関連するコンテキストを持っておらず、会社のドキュメントやSlackの履歴を読んだり、チームのメンバーと会話したり、会社内部のコードベースを理解するのに時間を費やしたりしていない。賢い新入社員は、着任して5分後にはそれほど役に立たないが、1ヶ月後にはかなり役に立つ！例えば、非常に長いコンテクストを通じて、新しい人間の同僚を雇うようにモデルを「オンボード」することは可能なはずだ。これだけでも、大きなアンロックになるだろう。
2.テスト時間の計算オーバーハング（より長いホライズンの問題に対する推論／エラー訂正／システムII）
今のところ、モデルは基本的に短いタスクしかこなせない。しかし、これでは非常に限界がある。5分どころか、数時間、数日、数週間、数ヶ月かかるのだ。
難しい問題について5分間しか考えることができない科学者は、科学的なブレークスルーを起こすことはできない。ソフトウェア・エンジニアは、より大きな仕事を与えられ、計画を立て、コードベースや技術ツールの関連部分を理解し、さまざまなモジュールを書いて段階的にテストし、エラーをデバッグし、可能性のある解決策を検索し、最終的には数週間の仕事の集大成である大規模なプル・リクエストを提出する。などなど。
要するに、テスト時間の計算オーバーハングが大きいのだ。GPT-4の各トークンは、問題を考えるときの内部モノローグの言葉だと考えてください。各GPT-4トークンは非常に賢いのですが、現在のところ、思考の連鎖のために～数百トークンのオーダーしか効果的に使うことができません（あたかも問題やプロジェクトに数分しか内部独白／思考を費やせないかのように）。
もし数百万トークンを使って、本当に難しい問題や大きなプロジェクトについて考え、取り組むことができるとしたらどうだろう？
| トークンの数 | 私が何かに取り組むのに相当する時間... | |
| 100s | 数分 | ChatGPT (私たちはここにいる) |
| 1000s | 30分 | +1 OOMsテスト時間計算 |
| 10,000 回 | 半日 | +2 OOMs |
| 100,000ドル | 1週間 | +3 OOMs |
| 数百万回 | 複数月 | +4 OOMs |
人間が〜100トークン/分で考え、40時間/週働くと仮定して、「モデルが考える時間」をトークンで換算すると、与えられた問題/プロジェクトにおける人間の時間になる。
仮に「トークンあたり」の知能が同じだったとしても、頭のいい人が問題に費やす時間が数分なのか数ヶ月なのかの違いになる。あなたのことは知らないが、私が数ヶ月でできることと数分でできることは、はるかに、はるかに、はるかに多い。もしモデルに「数分ではなく、数カ月に相当する時間、何かを考え、取り組むことができる」という能力を与えることができれば、その能力は飛躍的に向上するだろう。ここには膨大なオーバーハングがある。
今のところ、モデルにはまだこれができない。最近のロング・コンテキストの進歩をもってしても、このロング・コンテキストのほとんどはトークンの消費にしか機能せず、トークンの生産には機能しない。しばらくすると、このモデルはレールから外れたり、行き詰まったりする。しばらくの間、離れて単独で問題やプロジェクトに取り組むことはまだできない。
しかし、テスト時間の計算を解除することは、単に比較的小さな「ホブリングしない」アルゴリズムの勝利の問題かもしれない。おそらく、少量のRLは、モデルがエラー訂正（「うーん、これは正しくないようだ、再確認してみよう」）を学習したり、計画を立てたり、可能性のある解を探索したりするのに役立つだろう。ある意味、モデルはすでに生の能力のほとんどを持っており、それをまとめるために、さらにいくつかのスキルを学習する必要があるだけなのだ。
要するに、私たちはモデルに、困難で見通しの長いプロジェクトを推論させるシステムIIのアウターループのようなものを教えればいいのだ。
この外側のループを教えることに成功すれば、2、3段落の短いチャットボットの答えの代わりに、モデルが問題を考え、ツールを使い、異なるアプローチを試し、研究を行い、仕事を修正し、他の人と調整し、大きなプロジェクトを一人で完成させるような、何百万もの言葉のストリーム（あなたが読むよりも早く入ってくる）を想像してみてほしい。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(9) https://anond.hatelabo.jp/20240605210357
そして2001年12月20日発売の男性同性愛者向けポルノビデオ『Babylon Stage 36 実録ザ・ドキュメント 本当にあった体育会ワイセツ話』にて通称「ECZN」と呼ばれる登場人物が「なんだよ…お前のケツ、ガバガバじゃねえかよ」と発言した。
ここから、TDNスレで「しまりがない」「気合が入ってない」「だらしない（レ）」「杜撰である」的な意味の定型として10.の用法で使われるようになり、専らやる気のない物や事柄に対しては大体「ガバガバ」の一言で済むようになった。
いやそもそも淫夢作品内では物理状態を指す普通のごく用法やないかい
これで由来扱いってガバガバでは？
こんかいは英語版にする必要。なるべく数式がでてこない中身にする。数式は 文字起こしするのに割とてまかかるし・・コスパがわるい。
なんか物語的な・・・高校生向け岩波ジュニア新書みたいなにするってことで・・
この方針でいくとして、なるべく数式が出てこないでてきても簡単なやつをえらぶ。
PDFがあれば、あとはグーグルドキュメントで文字起こしできるので、そっからgitbook形式のをつくるとして、・・・動画にするにはどうしたらいいのか？
たぶん音声認識で日本語でもいいから台本おこして、機械翻訳で英語にしたものをSRT化して、人工音声でよみあげだろうな。
パワポもっていたらこのあたり全部ひとつのアプリでできるけど、パワポを買うお金もったいないし・・Vrewかな？一度つくってしまえば、
実際に最新のAIを体験してみて、そのポテンシャルに驚かされました。このAI技術がどのように私たちの日常を変えていくのかについて、少しシェアしたいと思います。
まず、家庭での使い方ですが、スマートホームデバイスと連携することで、まるで映画のような生活が実現しています。例えば、音声アシスタントが朝のルーチンを完全にサポートしてくれるんです。目覚ましのセットからカーテンの開閉、さらにはその日の天気やニュースの読み上げまで、まさにパーソナルアシスタントそのもの。
また、仕事においても生産性が飛躍的に向上しました。ドキュメントの整理やメールの自動返信、さらには会議の議事録作成まで、このAIが驚くほど正確かつ迅速にこなしてくれます。特に、会議中の発言をリアルタイムで文字起こししてくれる機能には感動しました。
そして、エンターテイメントの分野でも大活躍。AIが個々の趣味や好みに合わせて映画や音楽を推薦してくれるので、もう選ぶ手間が省けます。さらに、AIが生成するコンテンツ（アートや音楽）も、クリエイティブな刺激を受けることができます。
このように、最新のAI技術は私たちの生活のあらゆる側面に革命をもたらしています。皆さんは最近、どのようなテクノロジーに驚かされましたか？ぜひ教えてください！
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飲み屋でビール片手に、後輩に語りかける感じで話すよ。今日は、AIがどれだけプログラマーに影響を与えてるか、特にChatGPTについて話そうと思うんだ。
まず、ChatGPTってのはすごいよ。俺たちが昔必死に学んだことを、秒で答えちゃうんだから。でも、だからって俺たちプログラマーが完全に不要になるわけじゃないんだ。実際、ChatGPTが得意なのは単純で定型的なタスクなんだよ。例えば、基本的なデータ処理スクリプトとか、テンプレートベースのコード生成、単純なデバッグやエラーハンドリング、そしてドキュメント作成なんかはChatGPTに任せられる。
じゃあ、俺たちプログラマーの役割はどうなるかって？もっと高度な問題解決とか創造性が求められるようになるんだよ。複雑なシステムの設計や高度なアルゴリズムの開発は、やっぱり人間の得意分野だ。ChatGPTにはまだそこまでの理解力や創造性はないからね。
でも、これまでインターンやジュニアプログラマーがやってきた基本的な作業がChatGPTに取って代わられると、彼らが経験を積む場所がなくなるんじゃないかって心配もあるよな。これにはどう対処すればいいか？
まず、教育の場を再定義する必要がある。メンター制度を強化して、シニアプログラマーが直接ジュニアを指導するのがいいだろう。リアルなプロジェクトに参加させて、実際の問題解決を体験させるんだ。ChatGPTはサポートツールとして使えばいい。例えば、基礎的な質問にはChatGPTが答えて、シニアはより複雑な問題や高度な質問に対応する。
次に、ソフトスキルの育成も重要だ。チームでのコミュニケーション能力やコラボレーションスキルを磨く機会を増やすんだ。ペアプログラミングやコードレビューを通じて、実際に協力して問題を解決する力をつけることが大切だ。
それに加えて、高度な技術トレーニングも必要だ。オンラインコースや社内ワークショップを活用して、最新技術を学ぶ機会を提供するんだ。ジュニアプログラマーが自分で学び続ける意欲を持つようにサポートするんだよ。
シニアプログラマーやメンターには、新しいスキルセットが求められるようになる。技術的な専門知識はもちろん、教育能力やフィードバックの提供方法、対話スキル、プロジェクト管理能力、そしてモチベーションを高める力が必要になるんだ。俺たち自身も常に学び続け、適応し続ける必要がある。
だから、ChatGPTが登場したからといってプログラマーが不要になるわけじゃない。むしろ、俺たちの役割はさらに重要になる。AIと共存し、お互いの強みを活かしながら、より高度なスキルを身につけていく必要があるんだよ。
未来のプログラミングの姿は、AIと人間が協力し合うことで成り立つ。新しい技術を学び続け、常に自己研鑽を怠らずにいれば、どんな時代でも必要とされるプログラマーでいられるはずだ。AIをうまく活用しながら、俺たちの強みを最大限に発揮していこうぜ。
最近は以前ほど流行らなくなった感もあるが、こういったツールを用いて全てを一箇所に記録、蓄積して知的生産に役立てようというのは自分の中でも大きなテーマになっている。
メモツールの類にドキュメントを片っ端から放り込んで全文検索するのが基本的な使い方だ。
近頃はペンダント等のウェアラブルデバイスで常時録音録画して、音声や画像から文字起こしでテキストを抽出し記録して検索の対象とするサービスが出てきた。
極端な話、もし出生した時からこうしたデバイスを常時着用し、見聞きしたあらゆる事をデータ化できれば、その人生のすべてが検索可能になるだろう。
今後、脳と機械がBMIで接続できるようになれば、脳内の記憶あるいは思考すら外部にデータとして蓄積可能になるかも知れない。
そうなれば、ある意味、自分の分身がデジタルの世界に創り出されるとも言える。生きているうちに自分をデジタル化するのが今の願望だ。
SESで長い事働いてる。正直仕事はギリギリ退場にならない程度の働きしかしてない。とは言ってもサボってるわけじゃない。真面目に仕事はしている。
でも基本受け身姿勢。言われなきゃやらない。気を利かせることもしない。仕事はギリギリまで終わらせない。
言って出来なかったときのリカバリを考えると言わないほうが得だから。というか提案できるほど余裕なんてないから。
もちろん案件自体が大規模でだましだまし改修してるようなレガシーシステムが多いってのもある。
あとから参画した他社の人がドキュメントが不十分だって憤る姿を見て、そうだよね、って思ってもよかったらこれどうぞなんて渡そうとは思わない。
渡したところで給料が上がったりはしないし、ノウハウは隠しておいて、プロパー経由で教えてあげてって言われてから動いたほうが評価される。
（鍵屋さんが３分で鍵開けて３万円ですってお金取るより、１時間かけて時間かかってすいませんって３万取るほうが感謝されるって話と似てる）
マネジメント系とかの本とか動画見ると俺はどうやら駄目社員の典型らしい。
でもどうしたら良いんだろう。俺が環境に適応した結果、腐ってしまった。
今更SESやめて、社内SEとか自社開発系のエンジニアに転職出来るとは思えないし。
手術（更改）は嫌だから痛み止め飲んで（改修して）だましだましやってるレガシーシステムと一緒。
手術（転職）に耐えられる体力があるかわからないけど、勇気を気力を出して勉強して今の環境を脱するべきか。
若さがなくても手元に十分な金があれば、この腐った働き方に見切りをつけられるのに。
5月3日放送。NHKプラスで1週間配信。副音声で池上彰とサヘル・ローズのオーディオコメンタリーあり。
ドキュメント エルサレム - 時をかけるテレビ〜今こそ見たい!この1本〜 - NHK
https://www.nhk.jp/p/tokikaketv/ts/WQGK99QWJZ/episode/te/J7W4V9VJKL/
イギリスの三枚舌外交でイスラエルが建国されるまでの前編しか放送しなかったが、後編ではその後の終わらない戦闘やテロはアメリカで生み出されているという内容が描かれている。NHKプラス限定でもいいので後編ももう一度配信してほしいが、見たい人はググってみれば見られたりするのでどうぞ。
[B! NHK] NHKスペシャル「ドキュメント エルサレム（前後編）」がすごかった
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatelabo.jp/20231111160010
『時をかけるテレビ』。昔の日曜に放送してた森田美由紀アナ司会の『『あの日 あのとき あの番組～ＮＨＫアーカイブス～』の後継番組みたいなもののようだが、いつの間にか終わってアーカイブ番組がなくなってしまったのでこうしてリニューアル復活して良かった。
前々回の『なぜ隣人を殺したか〜ルワンダ虐殺と煽動ラジオ放送〜』もすごかった。あの虐殺扇動のラジオDJは、今のインフルエンサーやYouTuberと変わらん。
ずっとソフトウエアエンジニアで飯食っていたのですが、2021年4月からIT系専門学校の教員を3年間やってきました。
始めるうえでやって良かったこと。逆にがっかりしたことを書こうと思います。
いずれちゃんと書くつもりだったのですが、途中で飽きてしまったのでwとりあえず下書きっぽいのを投げてます。
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教員になってすぐに、理事長含むお偉方の前で模擬授業をやったのですが、そこでの理事長の評価がとても良かったそうです。私がいないところで褒められたので、どこが良かったのかわからないのですが、模擬授業中の他教員からのフィードバックでは、「常に教室中を見回して聞き手のことを見ている」「適当な時間に質問タイムを入れている」などをいただきました。この辺りは説明やプレゼンを数多くこなしていれば普通に対応できると思います。どちらかというと、「初手で理事長に好印象付けに成功した」が大きかったと思います。
とりあえず、なんとかなりそうだとの感触を持ちました。
さて、私は大卒で専門学校のことも知らないし教員歴もありません。
なので、経験のある社員教育（OJT）をベースに、不具合があったところを修正する、という方針で臨みました。
②課題解決のための材料の提供のみ行い、課題解決は自身で行なってもらう。こちらが全てお膳立てして、こちらの想定に沿った解決策の提示を行なってもらっているので、まだ自立しているとは言えないが、本人は自分の努力で解決したという自意識を持っている。
③「なぜこの課題を解決すべきなのか」という問題提起のみ行い、解決のためのリソースを入手するところから自力でやってもらう。これができるようになると、こちらの想定を超えた課題解決を行うことがあり、仕事を任せることができる。
こちらをベースに、不具合のあるところをアレンジする方針で臨みました。
基本方針は
①専門知識は全て教員が持ち、必要な情報を全て提供する「教師と生徒（≠学生）の関係」
②体調が悪い時には自ら病院に通い、専門技術を持った医者の医療サービスを受けるような「医者と患者の関係」
③RPGの「武器屋」のように、自ら魔王は倒さないけど、各自に合った良い武器の選び方、武器の使い方は教える「勇者と武器屋の関係」
③だけちょっと表現が違いますが、これが1番学生に通じやすかったんです。
また、学生は「さん」づけで呼びました。TPOによっては呼び捨てもしますが、「あの子」のような「子」とは呼びませんでした。「あの子呼ばわり」というとネガティブな印象の方が私には強いので。
基本的に学生との接触回数・接触時間を増やすことで、学生からの好感度・信頼度は上がります（人によって上昇率に差はあるにせよ）
朝早くから在室しているメンバーは固定されがちですが、まずは少数の学生であっても、良い評判を勝ち取り、口コミで他の学生評判が広がってくれれば良いと考えました。
これはずっと続けたかったのですが、特に3年目は仕事が忙しく、時間ギリギリに通勤するのがやっとだったので中断してしまったのが残念です。
専門学校が大学と違うところの一つが、専門学校にはゼミ・研究室がないことです。
コロナ禍でオンライン登校が多かったせいもあると思いますが、学生同士のつながりが希薄です。クラブ活動も全面ストップだったので、クラス外の学生、学年を跨いだ学生同士の連携はほとんどないように感じました。
大学だと、学生が何かわからないことがあれば、まず同じ研究室生・同級生に、次に先輩に質問し、それでもわからなければ教員に聞きにくると思うのですが、専門学校だと、割と軽微な質問まで教員にきます。もちろん困っている学生がせっかく相談に来てくれたのだからそのつながりは大事にしますが、教員に聞きにくるまでに捨てられた無数の質問もあったんだろうなと思いましたので、そちらをなんとかしたいと考えました。
こんな便利なツールがあるよ。よかったら授業で使ってください。という「紹介」をしました。
細かい使い方までは言わなかったのですが、特にグループワークで学生が自主的に使ってくれました。
特に人気があったのはMiro（ブレインストーミングやカンバンなど）、Figma（アプリのデザインなど）、Notion（技術共有などWiki的な使い方）などです。どれも複数人の同時編集機能があるので、グループワークで使うのに相性が良かったようです。
ツールの使い方、どんな図面・ドキュメントを書くかなど、学生同士が細かく相談したり、あるチームの成果を別のチームで紹介したり等、学生が自主的に動いてくれました。
統制が取れた、良いチームワークができたと思っています。
統制とは（辞書に載っている意味とは違うかもしれませんが）個人が自主的に別の個人やチームに共感し、自主的にその方針に従っている状態が保たれている時、「統制が取れている」と言う言い方を、私はします。
フォローアーシップが十分に発揮されている状態、と思って頂ければと。
1年目は登校授業が週1に制限されていたので、放課後の学生居残りまで発想が及ばなかったのですが、「夏休み中に登校して、学校で基本情報の勉強をしたい」との学生の申し出があったのでいろいろ調べたところ、前日までに登校計画書を提出すれば対応可能だとわかりました。計画書さえ出せば毎日登校でも良いそうです。その後、通常授業の日も事前に学生名などを届けることで教室が使えることになったので、できるだけ学生を呼ぶようにしました。
卒業の1年以上前に内定を取る学生もいますので、彼らに未内定学生のフォローを手伝ってもらいました。
「面接でどんな質問があるか」等、最新の就活事情は私もわかりませんし、その辺の情報は学生が1番詳しいです。
教員や就活支援担当のいうことより、同年代の学生の経験談の方が、説得力もありますし、学生も真剣に聞いてくれます。
さらには、就活フォローの名目で、学生との1on1に当てていました。
「自己PRのネタ探し」などの名目で、学生の経験などをかなり詳しく聞くことができます。普段なかなか聞けない「みんなより1学年上なのはなぜ？」などの質問もできますので、私にとっては貴重な時間です。
私は座学をほとんど受け持たず、実技メインの授業でした。
実技メインなのは助かりました。
技術者として他の人に指導なり水平展開するのと、基本的に同じやり方が取れるからです。
技術リーダーの仕事は「自身のスキルを持って、他の技術者の成果を向上させる」です。それは教員でもほとんど同じです。
受け持ちも3、4年生なので、2年以上プログラミングを学んだ人たちです。ずぶの素人集団ではありません。
特にグループワークの授業では「チームがより良い成果を出すためには、チームメンバーの技術、知識、経験をフルに生かすこと」を命題に、かつて学んだCrew Resource Managementの技術をベース（CRM自体を学生に学んで欲しいわけではないので）に、Psychological SafetyやHealthy Conflictの考え方を交えた取り組みを行いました。
引き継いだシラバスから、デザイン思考を用いた企画発案、スクラムによるアプリ開発を重点に、他の部分は極力削ぎ落としたり簡単に取り上げるだけにしたのも良かったと思います。
実際の授業では、先に挙げた通り学生同士の教え合いを活発化させることをメインに、こまめに学生の机の間を回って、学生から質問なり、ただの雑談があったときにすぐに話ができるようにしていました。
このあたりは、工夫というほどではないですね。
専門学校は1コマが50分しかないので、途中で集中力が切れてしまったら、時間内の回復は難しいです。
なので、できるだけ授業を止めない。たとえばあるチームの質問を他のチームにも展開したいと思った時には、その場で一旦授業を止めるのではなく次のコマの開始時にまとめて話をするようにしました。
逆に、これは50分持たないな、と思った時には、あえて中間に5分ほどアイスブレイクを入れることもあります。
この辺り、授業進行・クラス運営は技術ではなくアートだなと強く感じました。
基本的には「中間層の学生をメインに授業設計する」「よりできる学生は本人の自主性・成長力に期待する」「それ以外の学生は個別対応」で対応しました。クラスに40名以上もいると、全員個別対応はできませんので・
ただ、できる学生だからと放っておいてもいいわけではない。常に気を配っている姿勢を見せつづけないといけない。
で、そういう学生には「こちらからお願いごとをする」機会をできるだけ作るようにしました。
直近2年連続で学年総代を私のクラスから輩出させていただいたのですが、彼（女）らは、4月の時点では特に目立って他学生への気配り・目配りができるタイプではなかったです（仲間内では人気がある学生でしたが）。「総代候補」の学生数人を中心にこちらからお願い事を増やし「ありがとう」という感謝の意を伝えるようにしました。
結局、総代になった学生は、私から最もお礼を言った学生になりました。
総代になる学生は、何か具合の悪いことが起こった時に逃げたしだりやる気を失ったりせず、問題解決しようとするか、少なくともテンションが大幅に下がることがないですね。そういう「胆力」がある学生が結果的に総代になってくれて、個人的にはうれしかったです。
高校時代の出席率が良くない学生は、（高校の入試偏差値が高くても）成績がよくないケースが多いです。高校時代の出席率は入試担当部門に行けば見せてもらえるので（そのことを知ったのは教員やって1年以上経ったころでしたが）、予め当たりをつけることができました。
ちなみに今は高校時代の成績、出席率は教務担当はオンラインで見られます。なぜか国語の成績はシステムに入ってないので、そちらは相変わらず見に行かないといけないのですが。
人数はそう多くないのですが、高卒資格で入学してくる学生は、これらの情報がありません。学生のコミュ力は結構な差があって一概にいえないのですが、教員含む大人との駆け引きは苦手な学生が多い印象です。つまり、就活が大変になるということです。
調子の良くない学生の典型例として心療内科の受診経験者も結構いたのですが、教員にも隠していることが多く、引き継ぎにも書かれていないケースや、本人から他教員に言わないで欲しいという申し出もたまにあります。
私の場合、心療内科受診を勧めた学生に受診歴なしの学生はいなかったのですが（受診歴あるのに本人から申告されるまで気づかなかった学生はいます。）こういう対応ができる教員はそう多くないので、学生が隠したがる一員になっていると考えています。
対処法は学生による、としか言いようがないですね。学生むけの無料相談室を勧めるところまでは共通ですが。
前年度の担任から、「特に問題点はない素直な学生だが成績は良くない」という引き継ぎを受けた学生が、実は大人を騙すことになんのためらいも無い人物だったことがありました。私などからすると「こんな単純なウソが大人に通用すると本気で思っているのか？」と思える幼稚な対応でしたので、すぐに保護者連絡を取って（当然保護者は気づいていますので）、保護者・担任の連携が強固に取れていることをアピールすると、少なくともウソが通用しないことは気づきます。基本的には保護者から「先生、なんとか卒業だけはさせてください」という言質を取って、とっとと卒業してもらう、というスタンスです。
やたら素っ気ない態度と、1年の時から比較して成績が急降下していた学生がいたのですが、彼女の友人から「父親と決定的に仲が悪く、そのためか年長男性に心を開かない」ことを教えてもらうまでは、全くとりつく島がなく、苦労した学生がいました。会話が成立するようになってからも、特に強い言葉を使ったつもりもないのに学校に来なくなってしまうことが時々あったのですがなんとか就職も決まり、今は元気にやっている様子です。
出席率・単位が不足する学生には補習を受けてもらうのですが、私を含めごく少数の教員は「他の人よりちょっと多く学校に来てもらうことになったけど、これが終われば進級・卒業できるんだから、あとちょっとだけがんばろう」というスタンスでした。補習が終わり「これで卒業決定です。4月からは新社会人として頑張ってください」というと、学生自ら反省とか決意とかを言ってくれるので、こちらはそれを信じて送り出します、
一方で補習中ずっと説教モードの教員も多く、聞いているこちらがうんざりしました。説教しない教員同士で「学生はすでに十分反省しているのに、なんでまだ怒るんでしょうね」とヒソヒソ話をしてたものです。
事前に全く想定していませんでした。
私自身、大学どころか、高校、中学の先生と両親が面談をやっていた記憶がありません。
とりあえず
「できるだけエビデンスを揃える」
で臨みました。
成績の良くない学生・就職を控えている学生の保護者との面談は特に重要です。
「もうすぐ社会人なのだから、自分で決断・行動してほしい。先生にお尻を叩かれてから行動を起こすようでは困る」という保護者は多い、というか、ほぼ全員です。こちらももとよりそのつもりです。
単純に放置する保護者も多いのですが、「1人前になるのはゴールではなくスタートですよね？1人前の人間としての能力を持ったら、その力をどう使うべきでしょう？困っている人を助けるのも、力の使い方のひとつと思います」などと偉そうなことを言って、保護者連携を強化しました。
最新の就職事情がわからない。自身はIT系の人間ではないので、どういう支援をしたら良いのかわからない、という保護者の方には、過去の学生の活動事例、本校学生の就職先、勤務地などの資料をもとに、説明を繰り返しました。
大学の就活に関する情報はネットにたくさんありますが、専門学校生に特化した情報は意外とありません。それはこちらも同じなのですが、「ここは大学生とほぼ同じ。ここは事情が違う」という情報を集めてご報告しました。
「先生と会ってどんな話をしたらいいのかと思っていたが、お話できてよかったです」というメールをいただいた時にはホッとしました。
1. とにかく忙しい。
去年の3月末で辞めた教員の補充しなかったため、仕事が山積みになった
その前年にもベテラン2名が辞めていたので、土日も休めない状況になった。
2.やることがなくなってしまった
2年目で数値化できる数値はほぼずべて学年トップ。場合によってはIT学科トップや全校でも2、3番手などになってしまい、さらに上を目指すものがなくなった
校長など経営陣の意向を取り違える。他の学科長と連携しないなど、独自路線を突っ走る。かといって学科の取りまとめもやらないので、成果の出ない（クラス数激減）学科になった。
4. 他教員と話が合わない
4年ではスクラム開発を取り上げるのですが、4年担任はよくいえばスクラムガイドに忠実。悪くいえば批判的精神がない、なぜこういうルールになったのかまで考えが至らないタイプでした。
スクラムガイドには、チームは「10名以下」と明記されているのですが、チーム開発経験の乏しい学生にこの人数は多すぎです。
実際、成果を出したチームは4人チームが最も多かったのですが、ずっと多人数チームに固執し続けていました。
4年生は当然実力はあるのですが、それに見合った成果が出ませんでした
5.他教員が働かない
2、3名で案内をしていたのですが、体が不自由そうな保護者の方をエレベーターに誘導したり、 Permalink | 記事への反応(2) | 13:20
なんというかロックを知らない。歴史的にその文化が入らなかったというか、残らなかったというか…。
アイドルオーディションのような形でロックバンドを輩出しようとする動きがあるのだが、それはアイドルがロックバンドを真似ているだけなので熱狂は生まれない。
実際に売れてるバンドもみんな若くて顔が良くて背が高くて身奇麗でアイドルみたいだ。
でも嫌悪感はない。
オーディションライブ映像も、なんだか微笑ましいと感じると思う。
韓国人のバンドには反骨心とか反発とか反政府とか親不孝とか弱肉強食とか反抗期とかぜんっぜん感じないのだ。
でもそれは「知らないから」
平成JPOPバンドが聞きやすいのでロックには遠回りだろうが、おそらく辿り着く日は来ると思う。勉強熱心だから。そして日本経由でイギリスに行く。
そのとき「ドキュメントサバイバルオーディションで出てくるイケメンバンドにロックなんか無いだろ」と気づくんだろうけど、でも音楽をやみくもにしている感じはいつだって青春を感じられるのだ。
ただ韓国という国で「ロック」をすることは結構大変だと思う。韓国人気づいてないだろうけど。
試行錯誤すればいい。また新たなジャンルが生まれるかもしれない。
ブラウザの仕様をMozillaのドキュメントを読めば体系的に学べるという話をしているときに「ブラウザはMozillaだけじゃない！」とか言うのって抽象的思考が足りないよなぁ
技術ってのは抽象化の上で成り立ってるし、ブラウザなんてのはある程度の規格の上であるんだから、ドキュメント読んどけば他のブラウザも似たような動きをしてるってことぐらいわかるよね
かなり情報量あるぞ言っとくけど
https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/Performance/How_browsers_work
⚫︎2. 技術的なこと
コミュニケーション力とか地頭とかふんわりしたこと言われるけど、もう少し具体的に言語化したらこんな感じになるんだと思う。
エンジニアとしての身内からの評価が高いのはデバッグ能力とか設計能力とかだけど、結局マネジメントからの評価だったり社会人としての評価は年収に関係あるのは前半に書いてあるような技術とは直接関係ない能力だったりする。
