Bing AIによるエンジニアの知的生産術の解説
エンジニアの知的生産術とは、仕事をするうえで、どのように学び、整理し、アウトプットするのかを考える方法です。
エンジニアは常に新しい技術や知識を追いかけなければなりませんが、そのためには効率的な学習法や情報管理法が必要です。
エンジニアの知的生産術には、以下のようなポイントがあります。
学ぶとは何かを明確にする。学ぶ目的やレベル、評価基準を設定することで、学習効果を高める。
学ぶ内容を整理する。メモや図表などを使って、自分の理解度や疑問点を可視化することで、記憶や思考をサポートする。
学んだ内容をアウトプットする。ブログや発表などで自分の言葉で伝えることで、知識の定着やフィードバックを得る。
エンジニアの知的生産術は、プログラミングだけでなく、他の分野でも応用できるスキルです。自分に合った方法を見つけて実践してみましょう。
参考:
感想 確かに内容は関連しているのだが自分ではこれを参照しようとは思いつかなかったので、思い出させてくれたことに価値を感じる
学ぶとは何かを明確にする。学ぶ目的やレベル、評価基準を設定することで、学習効果を高める。の記述はこれを参考にしたらしい
ラクスエンジニアブログは他人が書いた記事
確かに本を紹介する上では「著者がその本のことをどう言っているか」だけではなく「読者がその本のことをどう言ってるか」も有益な情報だね
自分ではなかなかこれを参照しようとする発想は出てこない
学んだ内容をアウトプットする。ブログや発表などで自分の言葉で伝えることで、知識の定着やフィードバックを得る。の記述はこれとAmazonを参考にしたらしい
自分がよく知っているつもりの「自分の著書」について「関係ある」「でも自分では思い出していない」ようなものを思い出させてくれるのはとても有益
エンジニアの知的生産術のp.213に書いた
2023年の今、AIがその役割をできるようになった。人間よりも気軽に使えるので良い