※この記事は、2026年7月にライブ形式のAI講座へ1回参加した時点の個人的な学習メモです。講座全体の評価ではありません。
最近、受講中のAI講座でライブ授業があったので、1回参加してみました。
実際に受けてみると、内容の多くはすでに教材で進めていた範囲でした。
もちろん、講師の説明を聞き直すことで復習にはなります。
質問も出ていて、質問した人にとっては有用だったと思います。
ただ、自分の場合は少し先まで進めていたため、聞きながら「ここはもう読んだところだな」と感じる時間も多くなりました。
ちょうど別の公式AI教材も受け始めていたので、学習時間をどこへ使うかも気になります。
そこで思ったのが、ライブ授業は全部出るものと決めるより、自分に足りない回を選んで出る方がよさそうだということでした。
ライブ授業へ出れば、それだけで学習が進むわけではなかった
ライブ授業には、決まった時間に参加する分かりやすさがあります。
一人で教材を進めていると後回しになることもありますが、予定が決まっていれば、その時間は勉強に使えます。
一方で、自分がすでに理解している範囲なら、同じ時間で次の単元へ進むこともできます。
今回の自分は、まさにその状態でした。
ライブに参加していなければ何もしなかった、という日なら参加する価値はあります。
でも、その時間に別の教材を進められるなら、単に出席しただけで「今日は勉強した」と満足するのも少し違う気がします。
大事なのは参加時間ではなく、参加したことで何が増えたかでした。
質問を持っている人には、ライブの価値がかなり変わる
今回見ていて分かりやすかったのは、質問を持っている人と、そうでない自分では、同じ授業の価値が違うことです。
教材を読んでも分からなかったことがある。
自分の環境では同じように動かない。
課題への取り組み方に迷っている。
こういう状態なら、その場で講師へ聞けることには大きな意味があります。
逆に、自分のように該当範囲で特に質問がなく、すでに先へ進めている場合は、復習の比重が高くなります。
だから、「ライブ授業は役に立つか」と一括りにするのは違うと思いました。
講座の良し悪しだけではなく、受講者が今どこにいて、何を聞きたいのかでも価値が変わります。
全部出るか、全部出ないかの二択にしなくていい
最初は、ライブ授業が用意されているなら、できるだけ出た方がいいと思っていました。
せっかく受けているのだから、参加しないともったいない。
そう考えやすいです。
でも、実際に1回出たことで、全部出るか、全部出ないかの二択にする必要はないと気づきました。
今後は、次のような回を優先したいです。
- 教材を読んでも理解が曖昧な単元
- 実際に手を動かして詰まった部分を扱う回
- 自分から質問したいことがある回
- 演習や補足など、ライブでしか得にくい内容がある回
- 出席や修了条件として必要な回
反対に、すでに理解できていて、質問もなく、教材の説明が中心の回なら、自習を進める選択もあってよさそうです。
これはライブ授業を軽く見るという話ではありません。
限られた時間を、自分に足りないところへ使うための選び方です。
AIに学習ログを読ませれば、参加する回も選びやすくなりそう
これまで、AI講座を受けるなら、できたこと、詰まったこと、次に使う場所をログへ残したいと考えてきました。
このログは復習だけでなく、ライブ授業を選ぶ時にも使えそうです。
今後試したいのは、講座の予定と自分の学習ログをAIに見てもらい、次のように分けることです。
- すでに理解できている範囲
- 理解したつもりだが説明できない範囲
- 実際に手を動かして詰まった範囲
- 講師へ質問したい範囲
その上で、どのライブ回を優先するか考える。
AIに出席を決めてもらうのではなく、自分の抜けを探してもらう使い方です。
まだこの選別まで実際に回せているわけではありません。
ただ、すべての授業へ同じ重みで参加するより、自分のログを材料にして必要な回を選ぶ方が、今の学び方には合いそうです。
講座を受ける目的は、出席回数を増やすことではない
今回のライブ授業が無駄だったとは思っていません。
1回参加したからこそ、ライブ授業をどう使うか考え直せました。
質問がある回は出る。
分からない単元は説明を聞く。
理解済みの範囲なら、その時間で先へ進む。
このくらい選んでもよさそうです。
AI講座を受ける目的は、すべての回に出席した記録を作ることではありません。
自分が使える範囲を増やし、実際の運用へ戻すことです。
そのためなら、ライブ授業も「用意されているから出る」のではなく、「今の自分に必要だから出る」と決めた方が、限られた学習時間を使いやすいと思いました。
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