概要
生成AIで実装が容易になった現代において、エンジニアの差別化要因となる「設計力」を、教育工学とAIレビューを活用して実践的に習得する手法を提唱しています。
詳細内容
生成AIの普及により「コードを書く」ことのハードルが下がる中、著者は「どう分けるか」「どこに責務を置くか」といった設計力の重要性が相対的に高まっていると指摘。クリーンアーキテクチャ等の学習において「理解したつもりだが実装できない」というギャップを埋めるため、新サービス「CleanArch Master」を開発しました。
本記事では、設計学習を「正解が一つではない問題（ill-structured problem）」への挑戦と定義。Bloomのタキソノミー（教育目標の分類学）に基づき、単なる知識の「記憶・理解」から、実践による「評価・創造」の段階へ引き上げるためのアプローチを解説しています。具体的には、GitHubのPull RequestベースでAIが即座に具体的フィードバックを返す仕組みや、学習者の理解度に合わせて支援を減らしていく「スキャフォールディング（足場かけ）」の概念を取り入れています。実務初級者から中級者へのステップアップを目指すエンジニアに向けた、AI時代のスキルアップの指針となっています。