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【G検定】G検定公式テキストの効率的な読み方

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どうも、G検定攻略ガイド管理人です。


G検定攻略ガイドのホームページをご覧いただき、ありがとうございます。


今日はG検定合格には不可欠な「G検定公式テキスト」についてお話をしたいと思います。

G検定公式テキストってなに?


G検定公式テキストは日本ディープラーニング協会が監修している、G検定の出題範囲がほぼ網羅されているテキストになります。


下の絵のような表紙で売られているのが公式テキストです。

管理人は初めて読んだときに「あ、これは本気で暗記しないとやばいやつだ」と感じました。


専門用語が多くて暗記が苦手な人にはかなり厳しい内容になっていますよね。


(人名とかを覚えたりする必要もありますし…)


G検定は「試験時間が短いのに問題数が多い」という試験なので、できるだけ暗記問題は調べずにサラサラ解いてしまえるのが理想的です。


そこで今日は管理人や合格した人が実際にやっていた暗記勉強法を紹介したいと思います。

勉強法1:とりあえず1周流し読み!



まずテキストを手に入れたら、とりあえず何も考えずに1周読んでみてください


初学者の方も、経験者の方も、まずは1周流し読みをすることをオススメしています。


このテキストには、人工知能や機械学習に関わるいろいろなワードが並んでいます。


特に初学者の方だと意味不明なところもあるかもしれませんが、わからなくても構わないのでさっと全体を流し読みしてみてください。


なぜ流し読みをオススメしているかというと、

  • ① 試験範囲全体をいったん把握することを目標とする
  • ② テキストの全体構成を把握して暗記をスムーズに進める準備をする

という2点の理由からです。


前述しましたが、出題範囲が非常に広く、全体的かつ専門的な内容をある程度きっちりと把握して暗記しておく必要がある試験ですので、いかに全体のつながりを意識しながら暗記学習を効率よく行えるかが合格を左右することになります。


そこで、まずは試験範囲全体をざっくりと把握することから始めるのです。


そうすることで、のちの学習計画も立てやすくなります。


まずは流し読むところから始めてみてください!

勉強法2:細かい部分の暗記にとりかかる


「流し読み」が終わったら、細かい暗記にとりかかりましょう。


流し読みで全体の流れが分かった状態ですので、各章の細かい部分を読んでいくと知識がつながっていくのを感じられると思います。


このテキストは、順序だてて知識がつながるような章立てで作られているんだと思います。


ここは人それぞれ、いろいろな方法があるでしょう。


ただ深く読むだけで頭に入る方もいるでしょうし、ノートにひたすら書いて覚える方もいるでしょう。


意外と、紙とペンで書いて覚えるというのは理にかなっているようで、英単語とかを書いて覚える作業などは誰しもが経験したことがあると思います。


ただ、ここでひとつノートに書くよりも短時間で効率的に暗記できる方法をお教えしたいと思います。


それは「テキストの内容をWordにまとめてみる」です。


理系の学生さんなら「Tex」とかでもいいかもしれませんね。


G検定を受けるみなさんですから、ある程度はパソコン操作に慣れている方々のはずです。


紙とペンでノートに書いて覚えるより、ワードでまとめたほうが時間はかかりませんし、データで記録は残りますし、かなりお勧めです。


ちなみに管理人は、こんな感じでまとめました。


ぜひ、Wordで暗記をやってみてください。


ちなみに、ここで作ったWordはカンペとして活躍したりするんじゃないでしょうか…。

勉強法3:章末問題・問題集を解いて知識の定着確認



各章ごとで構わないので、暗記学習が終わったら章末問題・問題集を解いてみましょう。


章末問題では足りないと感じる方も多いと思います。


そこでお勧めなのが「問題集」です。


公式テキストに近い章立てで書かれており、ここからほぼ同じ問題が試験に出題されたりしています。


また、G検定攻略ガイドでも公式テキスト準拠の「Web対策問題集」を公開していますので、こちらも参考にしてみてください。


下記バナーからnoteにジャンプできますので、ぜひ覗いていって下さい。



暗記あるのみ!がんばりましょう!


さて、いかがだったでしょうか?


G検定公式テキストを使った、暗記学習について解説しました。


暗記学習はどうしても時間をかけて、じっくりと取り組む必要があります。


面倒くさいかもしれませんが、G検定合格のために腹をくくってがんばってみましょう!


これさえできれば、G検定合格はもう目の前です!


ここまで読んでいただき、ありがとうございました!


それでは次の記事で、またお会いしましょう。


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