構文エラーと認知負荷の壁
あの、リスナーのあなたもちょっと想像してみてほしいんですけど、マニュアル車の運転免許の試験中だとしますよね。
はいはい。緊張する場面ですね。
で、必死にクラッチを踏んでギアを変えようとしているのに、ちょっとでもタイミングがずれてエンストするたびにですね、助手席の教官が、「予期せぬファイル終端です。」っていきなり古代ラテン語でどなってくる
んですよ。
それはパニックになりますね。絶対に二度と運転したくないと思いますよ。
ですよね。実は今日、あなたと一緒に深掘りしていきたいのが、まさにこの絶望的な問題についてなんです。
プログラミング学習における大きな壁の話ですね。
はい。先日、ストレンジループ2022っていうカンファレンスでのフェリエンヌ・ヘルマン氏の講演とか、いくつかの大学の研究論文、さらには最新の開発関係に関する学術レポートなんかを山のように読んでいた
んですが、そこでとんでもない数字を見つけちゃいまして。
何でしょうか。
プログラミング初心者が書いたコードの、実に73%が実行する前から公文エラーで壊れているそうなんです。
ああ、なるほど。でも実はですね、その数字の裏にある事実の方がさらに衝撃的なんですよ。
え、73%よりやばい事実があるんですか。
ええ。成績が優秀なトップクラスの学習者であっても、なんと50%の割合で公文エラーを出しているんです。
優秀な人でも半分は間違えるってことですか。
そうなんです。
つまりコードの書き間違いっていうのは、その人の能力の低さが原因ではなくて、誰もが必ず陥る構造的な罠だということなんですよ。
いや、半分も間違えるなら、もうシステムの方に問題があるとしか思えませんね。これまでの深掘りでも色々なテクノロジーを見てきましたけど、今回のテーマはズバリ既存言語の学習向け開発環境です。
はい、非常にタイムリーで重要なテーマですね。
特に、Scratchみたいなブロックを組み合わせる直感的なプログラミングから、Pythonのような真っ黒な画面にテキストを打ち込む言語へ移行するときに、なぜみんな挫折してしまうのか。
そこには巨大なギャップがありますからね。
そして最新のツールがその分厚い壁をどうやってぶっ壊そうとしているのかを、今日は色んな資料をもとに紐解いていきます。
この膨大な資料全体から浮かび上がってくる最大のテーマっていうのはですね、テクノロジーの厳密なルールに人間が合わせるという時代が終わりを迎えているということです。
人間が合わせる時代が終わる。
人間の自然な認知プロセスにテクノロジー側が形を変えて寄り添うという大きなパラダイムシフトが起きているんですよね。
パラダイムシフト、いいですね。ワクワクします。
よし、じゃあまずは立ちはだかる壁の正体から探っていきましょうか。
いきましょう。
ScratchからPythonへの移行ってなんであんなにきついんでしょう。
Scratchならパズルみたいに10歩を動かすブロックとニャーと鳴くブロックをカチッとつなげるだけで済みますよね。
そうですね。非常に直感的です。
でもPythonになった途端、急に謎のルールに縛られまくりますよね。
あれはどういう状態なんですか。
専門用語ではこれを認知負荷の二重構造と呼んでいるんです。
認知負荷の二重構造、なんだか重たそうな言葉ですね。
まさに重いんですよ。プログラミング言語を学ぶ際、初心者の脳内では2つの重い処理が同時に走っている状態なんです。
1つはアルゴリズムの論理そのものですね。
論理っていうのは、もしAならBをする、それを5回繰り返すみたいな考え方のことですよね。
その通りです。そしてもう1つが、それをどうやって書くかという厳密な構文ルールなんです。
項論が必要だとか、括弧を閉じなきゃいけないとか、インデントのスペースはいくつかといった細かいルールですね。
ああ、なるほど。さっきの車の例えで言うなら、マニュアル車の運転の仕方を習いながら、同時にエンジンの正しい組み立て方もテストされているような状態ってことですね。
まさにそんな感じです。そりゃ脳もパンクしますよ。
しかも、括弧の閉じ忘れや全角スペースがたった1つ混ざっていたといった本当に微細なミスだけで、プログラムは完全に停止してしまいます。
うわあ、厳しい。
その時に画面に叩きつけられるのが、Unexpected EOF While Passing、つまり構文解析中の予期せぬファイル終端といったエラーメッセージなんです。
でたあ、初心者の心をへし折る暗号文ですね。ラテン語にしか見えないやつだ。
はい、これがまさにシンタックスフラストレーション、構文に対する挫折感の根本的な原因です。
うーん、でもちょっと待ってください。ここで非常に興味深いというか、気になったことがあるんですけど。
何でしょうか。
私たちの業界が長年抱えてきた思い込みについてなんですが、特に80年代とか90年代にプログラミングを学んだ世代って、コンパイラー、つまりコードを翻訳して実行してくれるプログラムは親友であるって教え込ま
れてきませんでしたか?
ああ、ありましたね。エラーを出して間違いを教えてくれるのだから、コンパイラーは厳しいけれど良き教師なのだという考え方ですね。
そうそう、私たちが信じてきたエラーメッセージは成長の糧だっていうスポコンみたいな考え方は、もしかして間違っていたんですか?
ホルマンス氏の言葉を借りるなら、それは開発者が陥っているストックホルム症候群ですね。
ストックホルム症候群、自分を苦しめる誘拐犯に愛着を持っちゃうやつじゃないですか。
ええ、本当にその通りなんです。コンパイラーっていうのは本来、プロのエンジニアが書いたコードを機械語に翻訳するためのツールなんですよ。
なるほど、プロ用なんですね。
はい。初心者に優しくフィードバックを与える教育ツールとしては1ミリも設計されていないんです。
だから、教育工学的な観点から見ると、コンパイラーが初心者の良き教師になるという前提自体が完全に破綻していると言わざるを得ません。
なるほどな。親友だと思い込んでいた相手は、実はただの超絶スパレタな検査官だったと。
そういうことです。
じゃあ、リスナーの皆さんも気になっていると思うんですが、その高すぎる高文の壁をどうやって越えればいいんでしょうか。
Hedyの段階的なPython学習
ここで資料に登場するのが、段階的プログラミング言語というアプローチですよね。私、これ読んでいてすごくワクワクしたんですよ。
非常に画期的なアプローチです。その代表例が、先ほども名前が出たフェリエン・ヘルマンス氏が開発したHEDIという言語システムですね。
HEDIですね。
はい。HEDIの根底にあるのは、最初から完全なPythonの文法を押し付けるのはやめようという思想なんです。
段階的っていうのは具体的にどう進んでいくんですか。
HEDIは全部で18のレベルで構成されています。例えばレベル1では、括弧も引用符も一切必要ありません。
え、括弧がいらない?
はい。ただプリント括弧ハローと画面に打つだけで、ちゃんとハローと表示されるんです。
それ最高ですね。さっきの車の例えで言うなら、まずはアクセルを踏めばとりあえず前に進むゴーカートから始めさせてくれるってことじゃないですか。
そういうことです。そしてレベルが進むにつれて徐々にルールが追加されていきます。
レベル4になって初めて、一行で書くシンプルなIF-ELSE文が導入されるんです。
ほうほう。少しずつ難しくなっていくんですね。
そしてレベルを追うごとに引用符が必要になり、ブロック構造のインデントが必要になりと進化していきまして。
最終のレベル18に到達すると、
到達すると?
なんとそれが、完全なPythonのコードになっているという仕組みなんです。
えー、つまり自分でも気づかないうちに補助輪が一つずつ外されていって、最後には本物のバイクに乗れているような感覚ですね。それはすごい。
しかもヘリが本当に素晴らしいのは、英語だけじゃないってところなんです。
あ、多言語対応のことですね。オランダ語、スペイン語、アラビア語など47言語に対応しているとか。
はい。これは認知負荷を下げる上で極めて重要なポイントです。
既存のプログラミング言語のキーワードって、ifとかwhileとかprintとかほぼ全て英語ですよね。
確かにそうですね。
だから英語を母語としない子どもたちにとってプログラミングを学ぶことは、同時に未知の英単語を暗記する作業でもあったわけです。
痛いほどわかります。私たち日本人も、なんでprintなんだ?表示するならshowとかdisplayでもいいじゃないかって心の中で突っ込みながら、まずは丸暗記から始めますからね。
ですよね。特にアラビア語のような右から左へ記述する言語のサポートは画期的です。
ああ、アラビア語って書く方向が逆ですもんね。
そうなんです。通常のコードエディタでアラビア語と英語の記号を混ぜて書こうとすると、カーセルの位置が飛び交ってしまって文字通り画面が崩壊するんですよ。
うわあ、それは学習どころじゃないですね。
ええ。でも、ヘディなら母語で論理構造を学べるため、認知負荷を激減させるだけでなく、これは自分たちのための言語なんだという自信を持たせる絶大な効果があるんです。
いやあ、すごく素晴らしいアプローチだと思います。でも、ちょっと待ってください。ここで素朴な疑問というか反論があるんですけど。
はい、なんでしょうか。
最初にカッコや引用符を使わない間違った構文を教えてしまうと、後になって正しいPythonを学ぶときに、あれ?前はこれで動いたのに、なんで今はエラーになるの?って混乱してしまいませんか?かえって逆効果にな
るような気がするんですが。
なるほど。それは非常によくある懸念であり、多くのエンジニアが抱く妥当な疑問ですね。
ですよね。
しかし、私たちが日常の他の物事をどう学んできたかを振り返ってみてほしいんです。例えば、自然言語の学習です。
自然言語、つまり言葉の学習ですね。
はい。幼児が初めて文字を書くとき、最初から句当点を完璧に使いこなし、主語と述語の係り受けを正確に書くことを求めますか?
ああ、いや、絶対に求めないですね。まずは耳ずの張ったような文字でも、形みたいなものが書けたら、よくできたねって褒めちぎります。
そうですよね。算数の学習でも同じことが言えます。小学校の低学年では、5-3は2と教えますが、3-5は?と聞かれたら、どう答えるように教わりましたか?
えーと、引けない、つまりゼロであるって教わった記憶がありますね。
そうなんです。マイナスという概念をまだ処理できない年齢だからです。そうなんです。マイナスという概念をまだ処理できない年齢だからです。
しかし、後になって中学生でマイナスの数を教わったとき、子どもたちは、小学校の先生に嘘をつかれていた、と永遠に混乱して立ち直れるでしょうか?
あー、なるほど。言われてみれば完全にその通りですね。徐々に知識をアップデートして上書きしていくわけだ。
その通りです。教育工学においては、これをメンタルモデルを段階的に変化させる、と呼びます。最初から全てが厳密に正解である必要はなくて、学習者の認知能力の成長に合わせてルールを少しずつ更新していく方が、教
育的には遥かに有効なんですよ。
そうか、エディは人間が本来持っている自然な学習プロセスを、ついにプログラミング教育のシステムに落とし込んだってことなんですね?
ええ、まさに画期的な例と言えます。
実行状態の可視化とAIヒント
よし、これで構文の壁は段階的なアプローチで越えられそうですね。でも、コードを打ち込む問題が解決したとしても、次に立ちかたかる別の壁がありますよね?
はい、実行ボタンを押した後の問題ですね。
そうなんです。コードを書いて実行すると、一瞬で結果だけが画面に出力されますよね。でも、その裏でデータがどう動いて、どの変数がどう変わったのかは、完全にブラックボックスじゃないですか?
ええ、見えないんですよね。
これって、見えない箱の中でマジックが行われているようなもので、初心者には何が起きたのかさっぱりわかりません。リスナーのあなたもここでつまずいた経験があるんじゃないでしょうか?
まさにそこが次の大きなつまづきの石です。初心者はコードがどの順番で実行されて、変数の値がどう変化しているのかを脳内でシミュレートすることができませんからね。
はいはい。
そこで重要になるのが、見えない状態を可視化する技術です。資料にあるフィリップ・グウォー氏のPythonTutorというツールは、その先駆的な存在ですね。
名前はチューター、つまり家庭教師ですけど、実際にはコードの実行状態を視覚的なアニメーションみたいに見せてくれる強力なツールですよね。
はい。PythonTutorは、プログラムが一行実行されるごとに、コンピューターの内部で何が起きているかを図解してくれます。
例えば、コールスタックとヒープメモリの動きをステップごとに可視化するんです。
出ましたね、専門用語。コールスタックとヒープメモリ。ちょっとリスナーの皆さんにも分かりやすいように整理させてくださいね。
お願いします。
コールスタックっていうのは、コンピューターが今どの作業の途中かを順番に記録している付箋の束みたいなもので、ヒープメモリっていうのはデータやリストを無動作に置いておく巨大な作業机みたいなイメージであって
ますか?
完璧な例えです。PythonTutorは、その机の上でどの付箋がどのデータを指し示しているかを矢印のポインターで明確に示してくれるんですよ。
それは分かりやすい。
さらに、Sony IDEという教育向けの環境では、抽象公文儀、略してASTの評価プロセスを可視化する機能もあります。
抽象公文儀、これもまたいかつい名前が来ましたね。
難しく聞こえますよね。
簡単に言えば、コンピューターがあなたの書いたプログラムの文章を主語、述語、目的語のように文法構造に分解して、木のような図にしたものです。
なるほど。
Sonyは、その数式や論理がどういう順番で計算されていくかをマトリオシ化を分けるように一段階ずつ見せてくれるんです。
動きが目で見えるようになれば、ここで変数の数字がおかしくなったんだってエラーの原因がはっきりわかりますね。
ええ、見えないものを見えるようにする効果は絶大です。
そして、ここでさらに面白いのが、パイプラスという最新システムなんです。
この可視化ツールに加えて、なんとローカルで動くAIアシスタント、オラマとかQNが統合されているんですが、
はい、AIの活用ですね。
このAIの使い方が今の世間の流行りとは完全に逆なんですよ。
ほう、どういうことでしょうか。
今のAIって、例えばChatGPTなんかにこのコード直してってお願いしたら、パッと完璧な答えを出してくれるじゃないですか。
つまり、あなたの代わりにコードを全部書きますよっていうアプローチですよね。
確かに、すぐに答えを教えてくれますね。
でも、パイプラスのAIは答えを教えてくれないんです。
L1、L2、L3ヒントポリシーという段階的なヒントを出すように設計されているそうでして。
なるほど、教育的な足場掛け、いわゆるスキャフォルディングですね。
そうなんです。L1は概念的なヒント、L2は戦略的なヒント、そしてL3で初めてエラーの具体的な箇所に焦点を当てるんです。
素晴らしい設計です。
つまり、このAIはあなたの代わりに重いパーベルを持ち上げてくれる人ではなくて、
もう少しだ、今はフォームに気を付けろって横でギリギリまで補助してくれるジムのスポッターなんですよ。
ジムのスポッター、いい表現ですね。
なぜこの設計が素晴らしいかというと、この可視化とAIスポッターの組み合わせは、
プログラミング初心者が陥る最も悪しき習慣を防いでくれるからです。
悪しき習慣。
はい、あてずっぽうの修正、ブラインドゲッシングですね。
あてずっぽうの修正、やりますやります。
エラーが出たら原因も分かってないのに、とりあえず括弧を足してみたりマイナスをつけてみたりして、
もう一回実行ボタンを祈るように連打するやつですよね。
皆さん経験があると思います。
しかし、メモリの動きが可視化されて、さらにAIが答えを出すのではなく、
この変数は今なぜこの値になっていると思う?と戦略的な問いを投げかけることで、
学習者は盲目的な試行錯誤を強制的に立ち止まらされるんです。
なるほど。
そして、論理的な推論へと導かれるわけです。
さらに、パイプラスは教師向けに生徒があてずっぽうをしていないかを、
推論戦略やツール使用などの4次元で分析するダッシュボードまで提供しているんですよ。
4Dラーニングアナリティクスってやつですね。
移行支援とブラウザ型Python環境
学習言語の文法が優しくなって、見えない動きが可視化されて、
AIが絶妙なコーチングをしてくれる。
学習者にとっては本当に至れり尽くせりの環境ですね。
理想的な環境に近づいています。
でもですね、これだけ素晴らしいツールがあっても、
実際にこれを学校の教室とか会社の研修で使おうとすると、
また別のものすごく現実的で巨大な壁にぶち当たりますよね。
おっしゃる通りです。
インフラと環境構築の壁ですね。
そう。Pythonを学ぼうと思ってパソコンを開いたのに、
パスを通すとかバージョンが違うとか、
謎のライブラリのインストールでエラーが出るとか、
本題に入る前に3時間解けるみたいな。
これどうやって解決するんですか?
ここに対するアプローチとして、2つの重要なシステムを紹介しましょう。
1つ目は少し視点は違いますが、パイチというシステムです。
パイチですか?
はい。これはScratchからPythonへのメンタルモデルの架け橋となるツールなんです。
メンタルモデルの架け橋。どういうことでしょう?
Scratchの最大の特徴はイベント駆動であることです。
緑の旗が押されたときとか、このスプライトがクリックされたときに動くという考え方ですね。
はいはい。直感的ですよね。
しかし通常のPythonは、上から下へ順番に処理が進むのが基本です。
そこでパイチはScratchのようなスプライトやイベントの概念を維持したまま、
中身のロジックだけをPythonのテキストで書けるように設計されているんです。
へー。頭の中のこう動くはずという考え方はScratchのままで、
各言語だけをPythonに切り替えられるからスムーズに移行できるんですね。
そういうことです。これにより環境の構造による学習者の混乱を防いでいます。
なるほど。で、もう1つの環境構築時刻を根本から解決する極めつけのシステムって何ですか?
それがウェブタイガーPythonというブラウザ型の開発環境です。
ウェブタイガーPython?
クラウド対ローカルの比較研究でも指摘されている通り、
ローカルのパソコンでの環境構築は、特にデバイスがバラバラな学校現場ではトラブルの温床になりますからね。
だからこそウェブブラウザを使うわけですね。でもちょっと待ってください。
私もブラウザ上でコードを書くサービスを使ったことがありますけど、
あれって結局書いたコードをどこか遠くのサーバーに送って、
向こうで実行して結果だけブラウザに返してもらってるんですよね?
はい。従来の仕組みはそうでしたね。
ってことは、機能が制限された、いわば教育用のおもちゃなんじゃないですか?
本格的な学習には耐えられないような気がするんですが。
以前は確かにそうでした。生徒全員が一斉に実行ボタンを押すと、
サーバーがパンクして授業が止まることもありましたし。
ありますよね。
しかしウェブタイガーPythonは、
ウェブアッセンブリーとパイオダイドという技術を活用することで、
その常識を完全に覆しました。
なんとサーバーとの通信なしに、
あなたの使っているChromeやSafariといったブラウザの内部だけで、
本物のPythonが完全に動作するんです。
え?ブラウザの中で直接Pythonが動いてるんですか?
はい。ログインも不要で、
iPadのようなタブレットでもオフラインに近い感覚で動きます。
かつてはスカルプトという、
JavaScriptでPythonのフリーをする古い技術が使われていましたが、
非常に遅くて機能も限定的でした。
ふむふむ。
しかしパイオダイドはC言語で書かれた本物のPython、
いわゆるCPythonをそのままブラウザ用に変換したものなんですよ。
本物のPythonが動くなら、もうおもちゃじゃないですね。
でもブラウザの中で動かすと、処理がものすごく重くならないんですか?
データサイエンスみたいな本格的な学習には耐えられないのでは?
その懸念もすでに過去のものです。
現在のパイオダイドのパフォーマンスは、
パソコンに直接インストールしたネイティブのPythonと比較しても、
わずか3倍から5倍程度の遅りにとどまっています。
へー、そんなに早いんですか?
はい。初心者が学ぶレベルの高度なら一瞬ですし、
従来のスカルプトと比較すると、なんと約50倍も高速なんです。
50倍?それは革命ですね。
ええ。難パイやマットプロットリブを使った本格的なデータ処理のグラフ描画や、
マイクロビットなどのロボティクス制御まで、
すべてブラウザ内で完結する成熟度に達しているんですよ。
インストール不要でURLを開くだけで、
すぐに本格的なデータサイエンスまで学べるなんて、
いやー、プログラミング学習環境の進化には本当に驚かされました。
本当に目覚ましい進化ですよね。
人間に寄り添う学習環境の未来
さて、そろそろ今回の深掘りをまとめる時間になってきました。
ヘディのように最初はカッコもなしで書ける段階的な構文導入、
Pythonチューターやパイプレースによるメモリの動きの可視化と、
答えを教えないAIのスポッター。
はい。そしてウェブアセンブリの技術によって、
ブラウザを開くだけで本格的な環境が手に入るWebTigerPython。
これらが組み合わさることで、テキストベースのプログラミング学習環境が、
いかに人間寄りに進化しているかがよくわかりました。
過去数十年間、私たちはコンピュータの厳格な都合に合わせて、
自分の思考をねじ曲げることを強いられてきました。
しかし、いまようやくテクノロジーの側が、
人間の自然な認知プロセスや学習のベースに合わせて、
形を変えて寄り添うようになってきたと言えますね。
つまり、これってリスナーのあなたにとってどういうことなんでしょうか。
あなたがこれから新しい技術を学ぼうとするとき、
あるいは職場のチームの後輩や自分の子供に何かを教えようとするとき、
ぜひ思い出してほしいんです。
大事な視点ですね。
もし相手が、あるいはあなた自身が何度やってもつまずいているなら、
それは学習者の能力やセンスが足りないからだと自分を責める前に、
学習環境のインターフェースやツールの選び方が、
人間の認知に寄り添った適切なものになっているかどうかを、
まず見直すべきだということです。
学習の失敗を個人の責任にするのではなく、
システムや環境の設計上の問題として捉え直す視点ですね。
これはプログラミング教育に限らず、
あらゆるスキル獲得において極めて重要な洞察だと思います。
まさにその通りです。
さて、最後にあなたへの挑発的な思考の種というか、
ちょっと面白い問いを投げかけて終わりにしましょうか。
お、何でしょうか。
開発環境がこれほどまでに学習者に寄り添うように進化しているのなら、
未来のプログラミング言語はどうなると思いますか?
もしかすると、スマートウォッチなどのセンサーが、
その日のあなたの脳の疲労度や認知負荷を読み取って、
リアルタイムで今日のあなたに一番分かりやすい構文の厳密さへと、
言語自体が自動的に変形するようになるのではないでしょうか。
なるほど。脳の状態に合わせて、
環境が自ら難易度を調整してくれる世界ですね。
非常にエキサイティングな未来像です。
固定されたプログラミング言語という概念自体が過去のものになるのかもしれません。
次に、あなたが真っ黒な画面で点滅するカーソルを前にしたときは、
絶望する代わりに、
そろそろお前の方が私に合わせて進化する番だぞと、
画面に語りかけてみてください。
いいですね。
マニュアル車のギアチェンジで悩む時代は、もうすぐ終わるのかもしれません。
それでは、今回の深掘りにお付き合いいただきありがとうございました。
