Jupyterが正義という訳でもない

3年次の学生実験は、教員一人あたり数人〜10数人程度での実施になることが殆どなので、その分細かい指導がしやすくて。データマイニング班前半はこんな感じで、授業寄りの基礎演習をやってて、後半はグループ単位での開発実習をやらせてます。

これも単に「やってて疑問に思う所あったら聞いてね」とか、「たまに見て回る」ではなく、進捗確認を兼ねた作業レビューをしています。ここでいう作業レビューとはペアプロとかモブプロに近いもので、大型モニタに接続して貰った状態で、内容確認しながら作業してもらい、その様子を見て気になる点へアドバイスし、実際に一緒に問題発見してみたり、修正してみたり、場合によってはググり方とか考え方を提示するに留めて考えさせてみたり、といったことをやっています。

ここ数年でよく見る宜しくないパターン（＝Jupyter広まってから増えてるパターン）は、

• デバッガを使うことを意識していないケースが少なくないこと。
• Jupyterで書いて、後でライブラリとして使うように整理し直すことをしないこと。（毎回そこからコピペでその後も作業しがち）
• Numpy/OpenCV/TensorFlowとか便利なライブラリ使いつつ、ドキュメント参照しないこと。（怪しい解説記事を鵜呑みにしがち）

かな。関数の戻り値が何なのか分からないまま、に使ってるとかありがち。

printデバッグが多いとか、ググる際のキーワードの不適切さ（バズワードだけで検索するとか）は昔からか。

そういうのも含めて、実際に目の前で見ながら指摘してあげることができる時間ですね。プログラミングに限らず、こういう「実際の過程」に対するレビューというのは、一子相伝じゃないですが、それなりに価値があることだと考えているので、やめるつもりはありません。

私の指摘事項が古くなるという側面はありますが、、（遠い目）