【最新】ChatGPT-4oも登場！生成AIに振り回されないプログラミング学習方法とは!?【切り抜き】

エンジニア転職チャンネル【RUNTEQ公式】

1 Jun 202406:10

Summary

TLDRAIの発展により、プログラミングの知識を身につける力が低下する問題が指摘されています。多くの人々がチャットGPTなどのAIに頼りすぎ、自分で問題解決しようとしないという傾向があります。この状態は深い理解を阻害し、技術の単語を理解せずに使ってしまう傾向を生み出します。就活においても、技術テストではAIに頼る傾向が問題視されており、深い技術力とロジカルシンキングが求められています。本や技術的な会話を通じて知識を深め、人間としての深みを持つエンジニアになることが重要です。

Takeaways

😖 AIの言いなりになる駆け出しエンジニアが増えており、自己思考が失われつつあると指摘しています。
🤔 人々はチャットGPTに頼りすぎていて、基本的なアルゴリズムやロジックを理解していません。
📚 単語の意味を理解せずに書籍で学ぶことが重要で、知識を深く身に付ける必要があると強調しています。
🧐 技術者としての深い理解がないと、採用担当者との会話がつながらず、採用に影響を与えると警告しています。
🛠️ 技術的な問題を解決する能力がなく、チャットGPTに頼りすぎた結果、技術テストで落ちる問題が生じています。
💡 深い思考とロジカルシンキングを身につけることが重要で、単純なチャットGPTへの依存を避けるべきだと提案しています。
🚫 自分が理解していないコードを書かないようにし、チャットGPTは補助ツールとしてのみ使うべきだと述べています。
🔍 分からない単語はググるべきで、チャットGPTは証拠を提供するためだけに使うべきだとアドバイスしています。
📚 本を読むことで知識の流れを理解し、深い学びを実現するべきだと促しています。
🗣️ 人と深い会話を通じて技術を深掘りし、ロジカルな会話ができるようになることが重要だと示唆しています。
🚫 浅い会話や短絡的な思考は避け、深い人間関係と自己理解を深めるべきだと主張しています。

Q & A

AIの言いなり駆け出しエンジニアが増える背景は何ですか？
-AIの言いなり駆け出しエンジニアが増える背景は、プログラミングに関する質問についてすぐにチャットGPTなどに頼る癖がついてしまい、自分で考えることが少なくなっていることです。これにより、アルゴリズムやロジックを自力で書けなくなっており、深く掘り下げる力が失われつつあるとされています。
チャットGPTに頼りすぎてしまう問題点とは何ですか？
-チャットGPTに頼りすぎてしまうと、単純作業系のロボットのようになり、技術の深い理解や人間的な深みが失われる恐れがあります。これにより、採用担当者との会話が浅くなり、技術の楽しさやビジョンを理解できないと判断され、不合格になるリスクが高まります。
技術テストにおいて、チャットGPT対策はどのように行われていますか？
-技術テストでは、コーディングだけでなく、なぜそのように書いたのか、どのようにしてその目的を達成するのかなどの質問がセットで行われています。これにより、チャットGPTに答えを聞いてばかりでなく、自力で考え抜いた答えを求めることができます。
採用担当者が求めるエンジニアの特性とは何ですか？
-採用担当者は、技術的な知識だけでなく、人間的な深みや自己のビジョン、エンジニアとしての興味を持つエンジニアを求めています。単語の意味だけではなく、技術を深く理解し、ロジカルな会話ができる人を選びたいと思っています。
短絡的思考に陥ることを防ぐためにどのようなアプローチを提案されていますか？
-短絡的思考に陥ることを防ぐために、プログラミング学習を通じてロジカルシンキングを身につけるよう提案されています。また、チャットGPTに答えを聞かずに解き方やコードの解説を学ぶことで、深い技術力を持つことができるとされています。
自分自身でコードを書く際の原則とは何ですか？
-自分自身でコードを書く際の原則は、自分が理解していないコードは書かないことです。チャットGPTなどの補助ツールはあくまで補助として使い、自分で実装する前に納得できるまで理解を深める必要があります。
単語の意味を理解するためにはどのようなアプローチが提案されていますか？
-単語の意味を理解するためには、まずググるなどの自己研究を行った後、チャットGPTに聞く際には元記事やエビデンスを求め、それでも腑に落ちない場合はメモって後で確認するように提案されています。
知識を深めるために本を読むことの重要性とは何ですか？
-知識を深めるために本を読むことの重要性は、知識の流れを理解し、点と点を線でつなげることです。TikTokやYouTubeのように簡単に知識を得られるメディアに頼らず、書籍を定期的に読むことで知識の基礎を固めることができます。
技術の会話を増やすことで得られる効果とは何ですか？
-技術の会話を増やすことで、自分の理解が正しいかどうかを確認することができるため、技術力が向上します。また、言いづらいこともちゃんと突っ込むことができ、技術的な会話が深まっていくと、ロジカルシンキングが身につくとされています。
人間的な深みを持つためにはどのようなアプローチが提案されていますか？
-人間的な深みを持つためには、自分の人生感や考え方を深掘りし、人と会話することで理解を深めるよう提案されています。ロジカルシンキングが繋がるだけでなく、深い人間関係を築くことも重要です。
AIに使われる状態を避けるためにはどのような姿勢が求められますか？
-AIに使われる状態を避けるためには、深く思考し、技術者としても人間としても深みのある人間になろうと努力する姿勢が求められます。プログラミング学習から始めて、深い技術力と人間力を身につけることが重要です。

Outlines

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🧠 AIに依存するエンジニアの課題

最近、生成AIに依存する駆け出しエンジニアが増加している問題が顕著になってきています。彼らはすぐにチャットGPTに頼り、自分で考える力を失ってしまう傾向があります。その結果、アルゴリズムや簡単なロジックすら書けず、チャットGPTの回答の正否を判断できません。技術的な単語の意味を理解せず、体系的な知識が不足しているため、深掘りができなくなり、単純作業しかできない状況に陥っています。これにより、就職活動での技術テストや採用担当者との会話において問題が発生し、不合格になるケースが増えています。技術的な深みやエンジニアの仕事への興味が薄いことが原因で、採用担当者に浅い人間だと判断されることもあります。

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📚 深掘りと論理的思考の重要性

生成AIに頼りすぎることの問題点を解決するためには、論理的思考や技術・知識を深掘りする習慣を身につけることが重要です。まず、分からないことがあってもすぐにチャットGPTに頼らず、自分で調べることが大切です。単語の意味をそのままにせず、理解するために調べ、エビデンスを確認しましょう。また、知識を点でなく線で理解することが重要です。TikTokやYouTubeに頼らず、書籍を読むことで、深い理解を得ることができます。さらに、人と会話をすることで、自分の理解を確認し、技術の会話を増やし、ロジカルな思考を鍛えることができます。これにより、浅い会話を避け、深みのある人間になることができます。

Mindmap

Keywords

💡AIの言いなり駆け出しエンジニア

これは、人工知能（AI）の指示に従い、自分の考えをせずに行動するばかりの新しいエンジニアを指します。ビデオでは、これらが急増していると指摘されており、それによって彼らは問題解決能力を発展させることができないと警告されています。

💡生成AI

生成AIとは、新しいテキスト、画像、音楽などを作り出す能力を持つ人工知能のタイプです。ビデオでは、生成AIがどのように人々を振り回し、彼らが自己学習を妨げているかについて議論されています。

💡プログラミング学習方法

ビデオでは、効果的なプログラミング学習方法について話されており、それによってロジカルシンキングを養うことができると強調されています。また、チャットGPTのような補助ツールを過度に頼りすぎず、自分で問題解決する方法を学ぶことが重要だと述べています。

💡技術テスト

技術テストは、就職活動において求められる能力を評価する試験です。ビデオでは、技術テストがチャットGPTに対抗する形で進化していると示唆されており、それによって単純な質問に答えることだけでなく、問題解決能力も証明する必要があるとされています。

💡深掘り

深掘りとは、問題や知識を深く追究し、基礎から学ぶプロセスを指します。ビデオでは、深掘りができない人々が増えている問題が指摘されており、深い理解を深めるために本を読むことの重要性が強調されています。

💡ロジカルシンキング

ロジカルシンキングとは、論理的思考に基づいた判断を行う能力です。ビデオでは、プログラミング学習を通じて自然と身につくロジカルシンキングの重要性について語られており、それが問題解決能力に直結するとも述べています。

💡チャットGPT

チャットGPTは、質問に答えることができる対話型AIです。ビデオでは、人々がチャットGPTに頼りすぎて自己学習を妨げている問題が指摘されており、その一方で、適切な使用方法として補助ツールとして使用するべきだとも述べています。

💡単語の意味

ビデオでは、単語の意味を理解することの重要性が強調されています。人々はチャットGPTに単語の意味を尋ねる代わりに、自分でググるべきであり、それでもわからない場合はエビデンスを集めて後で確認するべきだとアドバイスされています。

💡本を読む

ビデオでは、知識を得るために本を読むことの重要性が語られています。単純な情報メディアに頼るのではなく、書籍を通じて深い知識と理解を深めることが奨励されています。

💡技術の楽しさ

技術の楽しさとは、プログラミングや技術的な問題解決を通じて得られる喜びや達成感です。ビデオでは、人々が技術の楽しさを理解していないことが就職活動での障害になることがあると警告されており、自分のビジョンを持ち工程技术に興味を持つことの重要性が強調されています。

Highlights

AIの言いなり駆け出しエンジニア急増中

生成AIに振り回されないプログラミング学習方法

自分自身で考えられなくなってる人が増えている問題

アルゴリズムや簡単なロジックすら書けない人が増えている

技術の単語の本来の意味を理解していなかったり、書籍で知識を身につけられない体型的な知識が身についていない問題

深掘りができなくなり、AIに使われてしまう状態になっている

質問があって正解だけひたすら教えてもらっている状態でのコミュニケーションが浅くなる問題

就活で先行フローに組み込まれた技術テストがチャットGPT対策になっている

採用担当のエンジニアと会話ができない問題

技術をちゃんと体型的に理解していれば会話のラリーができる

人として浅いという判断をされて不合格になる問題

エンジニアの仕事への興味を持てない問題

なぜエンジニアになりたいか答えられない問題

深掘りして調べたり、エンジニアと会話をしてみるべき

チャットGPT慣れが短絡的思考に慣れてしまう問題

技術や知識を深掘りする癖をつけることの重要性

プログラミング学習方法からロジカルシンキングを身につける

チャットGPTに答えを聞かず、ラテックが教えていない理由を考えること

分からない単語をそのままにせず、調べることの重要性

知識を得るためには本を読むことが大切

人と会話することで理解を深めることができる

自分の人生感や考え方を深掘りし、ロジカルシンキングを育てる

浅い会話はやめ、学びのある会話を目指すこと

AIにできない深く思考し続けることが必要