【独学とメンターサポートを比較】エンジニアリング学習サポートの効果を聞いてみた

独学と比べて、メンターが学習サポートしてくれる学習はどのくらい効果的なのか？

エンジニアの需要が高まり、多くの情報がWeb上にも掲載されている今、「独学でエンジニアリングを学ぼう！」という方も多くいらっしゃると思います。

しかし、自ら強い意思を持って継続して学習し、新しい知識を習得するのは簡単なことではありません。学習にはさまざまな壁が立ちはだかります。できるだけ効率良く、正しい知識を習得したいものです。

特に企業における人材育成では、予算を無駄にせず、優秀な人材を育てたいですよね。

STANDARDの提供するAIエンジニアリング講座では、メンターが学習時の不明点や困りごとをサポートすることで、効率よく優秀な人材を育てることを可能にしています。

今回は、独学と比べてメンターによる学習サポートはどのくらい効果的なのか、独学の経験もあり、現在はSTANDARDでメンターを務めている鈴木達朗さんにお話を伺いました。

ーまずは、独学で学習するのとSTANDARDの講座で学習するのではどのような違いがありますか？

やはり挫折のしにくさが大きく異なります。STANDARDの講座ではカリキュラムが決まっており、受講や課題提出の期限が設けられているため、スケジュールを意識して学習を進められます。またメンターがついていることで、詰まったときにはすぐに質問をし解消できるのもポイントです。

独学の場合、疑問点がスムーズに解消できないと、「そもそも教材が分かりづらいのでは」「自分に合っていないのでは」と他の教材に移って無駄な時間が発生したり、詰まったまま進めず結果的に挫折してしまったりすることもあります。

STANDARDの講座では、学習の際に発生する「教材通りのはずなのに自分のコードが動かない」といった問題に対し、メンターが不明点を一つずつ潰していくことで挫折せずに学習することができます。

また、チャットにて進捗管理・報告を毎週お願いすることでペース管理をし、必要に応じて学習相談も行うことで、3ヶ月という限られた期間の中で効率的に学習を進めることができます。

加えて独学の際に真っ先に多くの方がつまずくのは環境構築です。自分のローカルのパソコンで環境構築を行う場合、長くて1週間かかることがあります。独学だと「自分のパソコン環境でどのようにすれば正しく環境が作れるか」環境別に多数のパターンを紹介している書籍や記事はなかなかなく、結局自分の力で解決しないといけなくなります。

STANDARDではこの環境構築によるつまづきをなくすため、ブラウザ上でコードを入力し動作可能なシステムを導入しています。環境構築に余計な時間を使わずに学習の本題に入ることができ、学習をスムーズに進めていくことが可能です。

加えて、独学で発生しやすい「アウトプット不足」も、講座内に実践演習課題というアウトプットの場を用意することで、より実践的なスキルの習得を推進しています。

技術習得においては、学習した知識をアウトプットする環境が必須です。例えばコーディングに関して、教材の内容を頭ではわかっているつもりでも、いざコードを書くとなった時どう進めたらいいのかわからない、というケースは少なくありません。

自分で1からコーディングをしていく過程で理解が深まることも多く、アウトプットは大変重要だと言えます。その際アウトプットに対してメンターからフィードバックを受けられるという点も、学習に際して大きな利点です。

ーメンターの存在によって学習速度や学習の質は変わるのでしょうか？

大きく変わります。

まず疑問点があったとき、対応時間内であればすぐに解消することができます。学習中はどうしてもつまずく箇所が出てきます。もちろん自身で検索して解決することもできますが、メンターが的確に答えてくれることで、理解までのスピードが短縮できます。

特に初学者の方は、つまずいたときに自分の不明点を明確に認識できていない場合があります。そういった部分をメンターが汲み取ることで理解の助けとなります。

経験と知識が豊富なメンターだからこそ、受講者様自身では見えない部分まで認識でき、的確な解決策を提示できるため理解の質が高まります。

また、特に実践演習課題の部分は一人ではつまずきやすいポイントが多く、メンターの存在の有無が差をつけます。チャットによる質問や課題添削の中で、コードの中身を実際に確認したメンターがフィードバックを返すことで、理解の及ばなかった点や修正の方向がきちんと理解できます。

前述の通りSTANDARDの講座ではブラウザ上でコーディングをする環境が整っているため、課題への取り組みから提出、フィードバックまでを全て教材上で完結出来る点も学習の質に大きく貢献しています。

実践演習課題以外にも、教材のコードを自分自身で実行してみる（写経と言われます）環境がSTANDARDの講座には整っています。こうしたコーディングでエラーが出た際にも、メンターのサポートにより原因発見から解決までのスピードを早めることができます。どんなに習熟したエンジニアでも基礎的なエラーをすることがありますが、そのエラーに何時間も無駄な時間を浪費してしまうこともあります。

そんなときに第三者が確認することで、アウトプットの段階でコーディングに関する勘違いを修正できるのは独学では得られない大きなメリットです。

ーメンターに質問をされる方とされない方で、学習の進捗や成果に違いはありますか？

様々な受講者様がいるため、正直言って質問されるかどうかはあまり関係がありません。受講者様の中にはご自身で解決されて、質問せずにサクサク進められて、課題も難なくクリアできるという方も当然いるからです。

ただし、質問される方の中に、全くできるようにならないという方はほとんどいません。メンターによる補助を活用して、しっかりと進んでいる印象です。普段から質問を利用して不明点をどんどん解消していき、理解度が格段に上がった受講者様とやりとりをしていると嬉しくなりますね。

ー自ら解決できる方や初学者ではない方にメンターは必要ないのでしょうか？

いいえ、そういう訳ではありません。中には、細部の理解をさらに深めるために利用される方もいます。

例えば「ここの詳細なロジックはどうなってますか？」「このコードで条件を変えて実装するときはどうなのか？」というような、一歩進んだ質問があがってくることもあります。

学習内容から逸脱していなければ、プラスアルファの理解をするためのサポートも可能ですので、どんどんメンターをご活用いただきたいです。

ー講座の修了率にメンタリングは影響しているのでしょうか？

現在の修了率は約8割です。肌感覚にはなりますが、メンターがいなければ4〜5割に落ちるのではないでしょうか。この肌感覚は、受講者様からの質問の中で、メンターがいなければ自己解決できないだろうなと感じる質問の割合に基づくものです。

メンターのサポートの下で質問をして解決できていなければ、つまずいてしまって時間がかかり、学習がペースダウンすることは十分に考えられることです。

ーゼロの状態から、実務に取り掛かれるように人材を育成するまで、メンターとしてどのようなことを意識していますか？

質問をいただいた際に、教材を外側から見た視点で回答するようにしています。

初学者向けの教材なので、どうしても実務寄りではない、基礎的な内容は避けられません。そこで、分かりやすくするために省略されている説明や教材に記載のないコードの詳細なオプションやカスタマイズなどは、質問の回答に上乗せしてお伝えすることがあります。受講者様の理解度によって変わりますが、少しでも実務を念頭に置いた目線で回答することを心がけています。

また、教材上で扱われるデータはサンプルデータを使っていることも多く、手法の有効性等が分かりにくい場合があります。「実際のデータでは〜であるケースが多く、その場合にはこの手法が生きてきます」というように、教材と実際のデータから発生するギャップもお伝えするよう心がけています。

実際に現場で実装や開発を行う際には、本質的な理解やロジックをスルーしてしまいがちです。だからこそ、学びのフェーズである受講中にしっかりと理解を促すことを大事にしていきたいと思っています。

ーメンターは具体的にどのようにサポートをしてくれるのでしょうか？

チャットでの質問対応や課題の添削に加え、進捗管理を行っています。

質問は、教材の画面右下にチャット画面があるので、そこから質問していただけます。個別に細かく対応が可能なので、気軽に質問していただきたいですね。

課題の添削では、メンターのOKが出るまで解いていただきます。実践演習課題の添削を通して、どの部分の理解が足りていないのか、メンターはコードを読めば間違い方で分かります。その部分をフィードバックしながら一緒に潰していき、クリアまで目指していきます。

進捗管理では、毎週月曜日に進捗報告を提出していただきます。報告してくれる方は3割〜4割程度ですが、報告がある方ほど進捗遅れがありません。メンターに直接報告することが、ペースメーカー的な役割を担っていると思います。この際必要に応じて学習相談等も行っています。

ー質問対応では、具体的にどのような質問がきますか？

機械学習のモデル構築でコードを実装する際に、省略して書いているこのオプションはどういうことなのか？といった質問はよくありますね。また、数式の意味についてわかっているつもりだがこのような理解で良いか、この文字は何の変数を表しているか？といった、具体的なものが多いです。

また、この手法を実際に使うときに何を注意するべきですか？というような実務寄りの質問をいただくこともあります。しかし、あまり教材から逸脱した内容になると、技術顧問サービスの対応範囲となってしまうため、メンターの対応範囲内か確認の上回答する形になります。

ー実践演習課題の添削では、どのあたりをチェックしていますか？

実践演習課題は、基本的にはコードで実行するものなので、実行結果がきちんとできているか、コードの実装の仕方でおかしな箇所がないかをチェックしています。チーム開発になると、誰でも分かる記述になっていることも重要になるためです。

また、分析の流れもみています。今何をしていて、そのあとどうするべきかという流れが俯瞰できていないと、途中で詰まってエラーのまま提出される方もいるので、分析の正しい流れを理解できているかを確認するようにしています。

コードの間違え方で、どのくらい理解できていないかもわかります。例えば、教材のコピペのみで必要な箇所も変更されていない場合は基礎レベルから理解不十分など、エラーのレベルでメンターはその方の理解度を測っています。様々な段階の受講者様がいますが、どのレベルの方でもその繰り返しによって、クリアできるまで再提出してもらっています。

ーエンジニアとして現場で活躍できる人材育成のために、メンターとして心がけていることはありますか？

エンジニアとして独り立ちするためには、受講終了後、基本的には自分で不明点を解消できるようになることが理想です。そのために、質問に対して答えをそのままお伝えするのではなく、その過程を伝えることを心がけています。

例えば「エラーが出ているが、なぜかわかりません」という質問があった場合、「こうしたら直ります」と答えるのではなく、エラーの意味や辿り方を誘導しながら「この部分を直してみてください」というように、方向性のみお伝えすることもあります。

これは内容理解のための効率と矛盾していると思われるかもしれませんが、エンジニアとして活躍するためには長期的に必ず必要となる要素です。こうした視点から受講後も見据えた上で受講者様に最も役に立つ伝え方を心がけています。

ー他に、受講者様への対応の際に意識していることはありますか？

対応の仕方を一定のやり方にするのではなく、受講者様の目的や性格に合わせて柔軟な対応をするように意識しています。

もちろん、教材をしっかり修了していただくことは受講者様全員に対して変わらない到達点です。しかし、どこまで学べばその方にとっての最大の付加価値が出るのかは、受講者様ごとに異なります。各受講者様の目的とご経験、3か月の時間制限がある中で、それぞれが求める理解の深さやペースがあることは当然です。

例えば、進捗報告の際に「数式が出てきたら全く分からなくなった」という方がいらっしゃいました。講座の進みも遅れてしまっていたので、数式は一旦飛ばして全体感を先に把握していただいて、課題の際に数式を含めた内容を復習する進め方に変えました。

また、JDLAのE資格取得を目的としている方には、E資格ではここまで理解するべきなど、到達すべき基準を意識してお伝えしています。

また、質問の仕方から受講者様の性格を推察して、回答することもあります。例えば、「これってこういう理解でよろしいんでしょうか？」と不安そうに確かめにくる方には、安心感を与える伝え方を心がけています。

一方で「教材のこの部分が間違っていると思います。本当はこうですよね？」と聞いてくる方には、ロジックを細かく説明して、理解を促すようにしています。

最近、事前スキルチェックを導入したので、そこから事前に受講者様の特徴を汲み取って、メンタリングに活かしていきたいです。このように、どんどんメンタリングの質をあげて、受講者様の機械学習エンジニアへの道を全力でサポートしていければと思っています。

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