8月までのAI活用Webポートフォリオ構築スケジュール（職業訓練外） | メモ詳細

目標: Pythonの基本的な文法、データ構造、制御フローを理解する。

学習目安: 3日間（1日あたり2〜3時間）

AIとの対話をメインに学習を進めます。

ポイント: AIに質問する際には、具体的に何を知りたいか、どのようなコードを生成してほしいかを明確に伝えることが重要です。AIの回答が常に正しいとは限らないため、必要に応じてオンラインチュートリアルや公式ドキュメントも参照する「副教材」として活用しましょう。

目標: Flaskの基本的な機能（ルーティング、テンプレート、リクエスト/レスポンス）を理解し、簡単なWebアプリケーションを構築できる。

学習目安: 10日間（1日あたり2〜3時間）

Pythonの基本と同様に、AIとの対話をメインに学習します。

「Flaskで最も簡単なWebアプリケーションのコードを教えて」「ルーティングとは何ですか？」といった基礎的な質問から始めます。
小さな機能ごとにAIにコードを生成してもらい、それを組み合わせていく形で学習を進めます。
例えば、「/helloというURLにアクセスしたらHello, World!と表示されるFlaskアプリのコードを書いてください」といった具体的な指示を出します。
テンプレートやフォーム処理など、Flask特有の概念についてもAIに解説を求め、サンプルコードを生成してもらいます。
Flaskはドキュメントが充実しているので、AIの回答と合わせて公式ドキュメントも参照すると良いでしょう。

目標: 既存のWeb制作物とFlaskを連携させ、ポートフォリオの一部として機能するアプリケーションを実装する。

学習目安: 14日〜20日間（1日あたり2〜3時間、必要に応じて期間を延長）

ポートフォリオのコンセプト再考: 既存のWeb制作物をFlaskでどのように動かすか、あるいはFlaskでどのような新しい機能を追加してポートフォリオとしての価値を高めるか、具体的にアイデアを出し、要件を定義します。
AIとの連携: 実装したい機能のコードをAIに生成してもらう。生成されたコードを理解し、必要に応じて修正を加える。エラーが発生した場合、AIにエラーメッセージを渡し、解決策を尋ねる。
データ連携（必要であれば）: データベース（SQLiteなど）との連携が必要な場合は、Flask-SQLAlchemyなどの拡張機能の利用方法を学習し、実装します。
フロントエンドとの統合: 既存のHTML/CSS/JavaScriptとFlaskのテンプレートを連携させ、動的なコンテンツを表示できるようにします。
デプロイ検討（余裕があれば）: 最終的にはHerokuやVercelなどのプラットフォームへのデプロイも視野に入れると、より実践的な経験となります。

職業訓練でのPython学習は、復習と基礎固めとして活用します。訓練で学んだ内容が、独習でのFlask実装にどう役立つかを意識しながら取り組むと良いでしょう。
週に数回、進捗確認と目標の見直しを行い、スケジュールを柔軟に調整します。
ポートフォリオに組み込む機能を最小限からスタートし、徐々に機能を追加していくことで、挫折を防ぎ、着実に進めることができます。

具体的な質問: 「〜について教えて」だけでなく、「〜のような処理を行うPythonコードを書いて」「このエラーメッセージの意味と解決策を教えて」など、具体的な質問をすることで、より的確な回答が得られます。
段階的な学習: 全ての機能を一度にAIに聞くのではなく、小さな機能単位で質問し、その都度理解を深めていくと効率的です。
試行錯誤: AIが生成したコードをそのまま鵜呑みにせず、実際に動かしてみて、エラーが出たらAIに再質問する、自分で修正を試みるなど、試行錯誤を繰り返すことが重要です。
情報の多角的な収集: AIの回答だけでなく、公式ドキュメント、他のチュートリアルサイト、Stack Overflowなどのコミュニティも参考にすることで、より正確な情報を得られます。

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