学習後の口頭テスト

学習 → 口頭テスト → 結果を同期 → 必要な再学習 → 別のテストを繰り返す。現在はDatabaseとSystem Designが対象。固定の日程やCodingの追加は決めず、通常のlearn / practiceも続ける。

テストでは何が変わるか

ChatGPTが面接官となり、一問ずつ出題する。最初に自分で説明できた内容を残し、その後の追質問・条件変更・ヒント後の回答を分けて評価する。資料を閉じて始め、詳しい解説と図はテストを区切った後に使う。

要件を質問するのは面接の一部で、ヒントをもらった扱いにはしない。一方、面接官が解法の観点を示したら、その文と提示順を記録する。最終回答だけを見て「最初から分かっていた」と扱わない。

各ページの「この面接を始める」をコピーして、ChatGPTの別チャットへ貼ってください。原稿の指定まで入っているので、IDを書き換える必要はありません。

五つの学習振り返りを組み合わせた三つの面接です。特定の振り返りと一対一ではなく、複数の設計判断を一つの状況の中で確かめます。

初回は各原稿の基本条件を使います。再受験では過去の回答と支援を参照し、原稿の別条件や追質問を選びます。定着確認のために意図的に同じ問いを使うこともあります。原稿は追加を依頼した際に増やします。

原稿には面接官向けの追質問と評価観点があるので、開始前に読む必要はありません。事前に読んだ場合はChatGPTへ伝えてください。参照できない場合の手動引き継ぎ手順も各ページにあります。

ChatGPTの記録を確認し、実際に言っていないことやヒント区分の誤りを直す。
ChatGPTが作成した同期IssueのURLをCodexへ渡す。作成機能が使えない場合だけ本文を手動投稿する。
Codexが面接一回の振り返りページを作り、初回回答・支援後の回答、役割ごとの評価と不足を記録する。必要な教材も補強する。
ページの一番下にある不足別の開始プロンプトをChatGPTへ貼り、学習セッションを始める。その結果もIssueで同期する。次のテストでは、同じ仕組みを別条件で説明する。

同じ日の説明後に答え直せたことと、時間を空けて資料なしで答えられたことを区別する。次回日時は固定しない。定着の判断は次の実際の回答を待ち、テストを実施しただけで習得済みにしない。

面接官用原稿：進行と評価・質問カード。問題文や評価の修正も、実際のセッションを根拠に同期時に行う。