Python学習会 for 初学者 with ChatGPT

目的

この学習会は、プログラミング言語Pythonの初学者や中級者を対象に、参加者がPythonを独学で習得できるスキルを身につけることを目指します。

概要

  • チューター: 清田(ボランティアがいれば参加)
  • 開催頻度: 月1〜2回、主に週末
  • 参加人数: 最大3〜5人
  • 参加方法: Google Formなどを通じた事前申し込み
  • 時間: 約3〜4時間
  • 準備物: 自身のPCと開発環境、ChatGPTへの登録(無料版可)、Google Gmailへの登録、Githubへの登録、Repl.itも良いかも
  • 参加費: 無料

スケジュール

1. オンボーディング (30分)

  • 学習会の全体的な流れと目的の説明
  • 独学で学習を進めるために(補足資料参照)

2. 個々の目標 (30分)

  • 自己紹介とPython学習に対する個々の目標や期待を共有

3. Python開発環境とエディターやGithubの設定 (60分)

  • ローカル環境とブラウザ上(Jupyter Notebook、Google Colab)でのPython開発の紹介
  • 各自、ChatGPTや検索エンジンなどを活用して自身の開発環境を設定
  • プロンプト例
    • Githubって何ですか?
    • Jupyter Notebookとはなんですか?わかりやすく教えてください。
    • Windows10を使ったPythonの開発環境の準備の方法を教えてください。
    • Python勉強する時に一番簡単にPythonを試すことができる環境設定を教えてください。

4. 個別の学習計画作成 (45分)

  • 各自、ChatGPTや検索エンジンなどを活用して各自の目標に応じた学習計画を作成
  • プロンプト例
    • Pythonを使ってデータを分析したいのですが、分析の方法を学習するための方法を教えてください。
    • AI Chatbotを作りたいのですが、何を学習すればよいですか?
    • Pythonプログラミングの基礎を学習したいのですが、学習計画を一緒にたててもらえますか?

5. 休憩 (15分)

6. 各自学習を進める(90分)

  • ChatGPTや検索エンジンやチューターを活用して自己学習

7. クロージング (30分)

  • 各自学習したことの共有と次回の課題

※具体的な活動の内容や計画については、会の目的や参加者のニーズによって変化する可能性があることをご理解ください。


補足資料

前提知識

参加者は事前に以下のスキルを獲得していることが推奨されますが、必須ではありません。

  1. ベーシックなパソコンスキル(テキストエディタの利用方法、フォルダとファイルの管理方法など)
  2. インターネットでの検索方法

必要なリソース

  • ChatGPT(各自のアカウント)
  • Python開発環境(PC上にインストールされたPython、またはブラウザ上で利用できるJupyter NotebookやGoogle Colab)
  • GitHubアカウント
  • Gmailアカウント

独学での学習の進め方

独学で学習を進める際には以下のポイントが重要となります。

  1. 自己決定学習: 自分で何を学び、なぜそれが重要かを理解し、目標を設定します。自己決定学習はモチベーションを維持し、自分自身を鼓舞するために重要です。

  2. 自己組織化: 学習する項目やスケジュールを自分で計画し、それに従います。具体的な学習計画を作ることで、何をいつまでに達成するべきかが明確になり、効率的な学習を実現します。

  3. 質問力: 疑問点が出てきたときに、自分で解決策を探す能力が求められます。Google検索やQ&Aサイト(Stack Overflowなど)、公式ドキュメンテーション、フォーラム、教育プラットフォームなどを利用して情報を探すスキルが必要です。

  4. 試行錯誤: 新しい知識やスキルを得るためには、試行錯誤を恐れずに実際に手を動かしてみることが重要です。特にプログラミングの学習では、エラーメッセージを読んで解釈し、それを修正する経験が重要です。

  5. 反省・振り返り: 学習した内容を振り返り、理解度を確認します。また、自分の学習方法や進捗を評価し、改善点があれば修正します。

  6. 持続性: 知識やスキルの習得は時間がかかるため、持続性が必要です。大量の情報を一度に学ぼうとすると疲れやストレスが溜まりやすいので、小さな目標を設定し、少しずつ学習を進めることが推奨されます。

これらのポイントを意識することで、自己学習の効率と成果を大いに高めることが可能となります。