Non potrò parlare abbastanza della mia neurodivergenza. Influisce sulla mia qualità di vita, soprattutto sul modo in cui apprendo nuove competenze.
Il mio cervello analizza eccessivamente i concetti o li esclude se non li scomponi lentamente. Raramente c’è una via di mezzo.
Ironicamente, sono una persona profondamente interessata alle cose complesse, soprattutto alla programmazione.
Ho cercato di imparare completamente Python per anni, ma non ci sono riuscito. Utilizzo di NotebookLM insieme a corsi gratuiti e altri strumenti su my personal computer lo ha reso più facile.
Ecco come l’instancabile insegnante ha aiutato il mio viaggio.
Ottieni un chiaro senso dell’orientamento
Passa dal panico da codice al controllo completo del tuo apprendimento
Puoi permetterti di commettere errori quasi ovunque nella vita, ma non nella programmazione. Due punti o una parentesi fuori posto impediranno l’esecuzione dell’intero programma.
Ho perso tempo con questi piccoli dettagli. È travolgente quando il tuo cervello ha già difficoltà a conservare le informazioni.
Ho trovato il mio più grande sollievo nell’intelligenza artificiale quando l’ho piegata al mio ritmo. L’apprendimento raramente prende un percorso lineare a meno che tu non segua intenzionalmente un corso strutturato dall’inizio alla fine.
Nel mio caso sapevo già a livello base come creare una classe con an __init__ metodo e alcuni attributi. Ma diversi tutorial potrebbero riordinare l’introduzione di concetti avanzati come l’override del metodo e stupido metodi.
Sfortunatamente, avevo più e-book, video e appunti personali dei corsi precedenti. Dovevo trovare la sequenza giusta per loro. Su NotebookLM ho caricato tutti i materiali e ho chiesto allo strumento tramite Chat di mapparli.
Mi ha mostrato quali concetti erano fondamentali e dove eventuali argomenti esperti richiedevano conoscenze preliminari che non avevo ancora.
Il mio suggerimento di esempio: utilizzando tutte le fonti caricate, crea una mappa di apprendimento strutturata per farmi imparare Python.
Raggruppare gli argomenti nei livelli base, intermedio e avanzato.
Per ogni argomento avanzato, specifica da quali concetti fondamentali dipende ed evidenzia eventuali presupposti non spiegati esplicitamente.
Questo suggerimento è diventato la premessa del mio viaggio. Mi ha spostato da dozzine di punti di ingresso a un elenco strutturato.
Successivamente, ho chiesto allo strumento di dirmi con quale dei materiali caricati iniziare. Spiegava anche perché non avrei dovuto iniziare con alcuni materiali.
Entra nello Studio e componi la tua comprensione
Ho letteralmente sentito parlare i miei quaderni
Ho integrato le mie fonti con Studio dell’app. È uno spazio significativamente interattivo che fa sentire vivi i miei file.
Un errore comune commesso dai programmatori è memorizzare il codice e non sapere Esso.
A meno che tu non sia il computer stesso, lo dimenticherai facilmente, anche se lo hai scritto tu stesso. Peggio ancora, ricordi cosa scrivere senza sapere perché e perdendo flessibilità.
Ad esempio, so scrivere a per ciclo continuo. Ma c’è stato un tempo in cui se la struttura dei dati cambiava da elenco a dizionario, lo schema nella mia testa non si applicava più.
Poiché non capivo le diverse iterazioni, non sapevo come adattarmi.
Quindi, l’esposizione ripetuta al processo di studio è il modo in cui diventi un professionista. È per questo che le flashcard e i quiz in-app sono diventati non negoziabili dopo ogni argomento importante poiché mettevano in luce i punti deboli.
Se non riesco a rispondere alle domande, saprò di non aver ancora compreso appieno un concetto. Quindi tornerò ai miei materiali, alla funzione Chat o alla modalità Panoramica audio in cui posso discuterne dal vivo.
È stato dalla funzione Panoramica audio che ho imparato perché esattamente la virgola si applica ai testi e non ai numeri. Prima di ciò, li applicavo meccanicamente perché era come dovrebbero essere.
Detto questo, vuoi esaurire tutte le possibili domande che hai, specialmente quelle piccole che sei tentato di ignorare.
Parlare con le voci in stile podcast simula un’esperienza quasi umana. Trovo che le conversazioni siano coinvolgenti perché posso intervenire come partecipante attivo.
Consiglio anche di associare la mappa mentale all’elenco di studi generato. Mostra i decoratori e come gli argomenti si ramificano dagli argomenti di ordine superiore a quelli di ordine inferiore. Un elenco può nascondere queste dipendenze.
Crea app in pochissimo tempo
Riceverai anche un feedback rapido e dettagliato
Mi ci sono volute circa 10 settimane per comprendere e ricostruire con sicurezza il codice. Avevo anche provato un’app a metà con Visual Studio Code come esercizio pratico.
La mia idea era un’app Melanin Match che trova la giusta tonalità di trucco per la pelle più scura. Avevo generato una demo prima di utilizzare lo strumento sperimentale Opal di Google.
L’ho costruito gradualmente man mano che imparavo, quindi c’erano molte incoerenze ed errori stratificati ovunque. Ho scritto alcune funzioni quando capivo a malapena NumPy e altre quando avevo più esperienza con OpenCV.
Di tanto in tanto, rivisitavo la mia chat Python in NotebookLM e incollavo sezioni del mio codice nell’intelligenza artificiale. Gli chiedo specificamente di spiegare le parti che sospetto possano essere sbagliate o cose che generalmente mi incuriosiscono.
Il mio messaggio di esempio: Se rimuovessi accidentalmente una chiave ‘color’ da uno dei dizionari nidificati, quale errore si verificherebbe quando color_preview.config(bg=result[“color”]) corre?
Risposta di esempio di NotebookLM: In Python, quando provi ad accedere a un valore del dizionario utilizzando la notazione tra parentesi (come ‘[“color”]’), il programma si aspetta che esista quella chiave esatta. In caso contrario, lo script si blocca e restituisce un KeyError che punta alla chiave mancante.
È meglio così, invece di chiedere assistenza completa per il debug. Non mi fiderei di nessuna intelligenza artificiale per “aggiustare” il mio codice, di per sé, soprattutto considerando il modo in cui hanno allucinazioni.
Chiedi invece a NotebookLM di guidarti attraverso cosa dovrebbe fare ciascuna riga di codice in base alla sintassi e alla struttura previste.
Prompt di esempio: ecco la mia funzione (incolla la tua funzione).
Traccia il flusso di esecuzione e spiega esattamente cosa restituisce questa funzione nei diversi scenari.
Se potesse ritornare Nessuno o sollevare un errore, spiegare il motivo in base al comportamento di Python.
NotebookLM significa affari
Non ti dice quello che non hai chiesto
Adoro il modo in cui NotebookLM non è un “saputello”. A nessuno piace mettersi in mostra.
Lo strumento elabora solo ciò che gli dai e non consiglia framework o direzioni completamente nuove a meno che non ci siano suggerimenti dalle fonti caricate.
La maggior parte delle spiegazioni sono dotate anche di indicatori di riferimento numerati colorati che rimandano ai miei materiali.
Supponiamo che io vada avanti e chieda qualcosa al di fuori di ciò che ho caricato.
Diciamo che all’improvviso mi sono lanciato nella creazione di API REST con Flask. Lo strumento risponderà alla mia domanda, sottolineando che i miei materiali non coprono sufficientemente questi argomenti e dovrei fare le mie ricerche.
Ho notato il contrasto quando utilizzo l’integrazione con Gemini. Una volta ho chiesto di migliorare la mia app. Ha iniziato a offrire miglioramenti del codice creativo e idee sulle funzionalità.
Ho apprezzato i suggerimenti, ma hanno anche introdotto nuovi aspetti che non avevo strutturato nel mio piano, che avrebbero potuto disorganizzarlo.
Non che sia brutto imparare qualcosa di nuovo. La curiosità è salutare, ma è facile oltrepassare il limite e scivolare nell’ambito.
Prima che tu te ne accorga, non stai più praticando i fondamenti. Se qualcosa si rompe, non saprai da dove deriva il problema perché sei sovraccarico di informazioni.
Vibra con ogni codice
NotebookLM è stato un meraviglioso supporto insieme ad altri strumenti di miglioramento delle competenze. Utilizzo anche l’app Cosmo: Learn Gen AI da Google Play Store per rendere il processo più ludico. Trasforma ogni lezione in piccole sfide in cui guadagni punti.
Quando non gioco con il codice, mi piace farlo sperimentare con Google Opal. Mi consente di creare app Web creative da istruzioni mentre continuo a rafforzare le mie capacità di programmazione separatamente.
