効果的なコーディングルーティンを開発するための5つの重要なステップ

5つの重要なステップ

 

はじめに

 

ジェームズ・クリアの「アトミック・ハビット」を読んだことを思い出します。それは私たちの日常生活に心理学がどのように影響を与えるかについて考えさせられました。コーダーとして、これらの洞察を活用して実際に機能するコーディングのルーティンを作り出す方法を考え始めました。私たちの心と脳がどのように学習するかをいかにマスターできるか、それはゲームチェンジャーになるかもしれません。慎重な調査と観察の結果、私は効果的なコーディングの手法を創り出すために以下の5つのステップを考案しました。それぞれを詳細に見ていき、心理学があなたのコーディング体験を変える方法を見ていきましょう。

 

1. 微小な進歩の力: 1%ルールから始める

 

この戦略は初心者やバーンアウトを防ぐために素晴らしいものです。時間の経過とともに段階的な進歩と一貫性の重要性に焦点を当てています。このアイデアに触発され、私はわずかな時間(15分)をコーディングに費やしました。それは些細なことのように思われるかもしれませんが、一貫性の道を開くことができます。私たちの脳はそれを恐れることが少なく、徐々に自信をつけ始めます。それは時間とともに成長する進歩の種を植えるようなものです。完璧を追い求めているのではなく、進歩を受け入れています。数学的に説明しましょう。

Day 1: 15分

Day 2: 15分 + 1% = 15.15分

Day 3: 15.15分 + 1% = 15.303分

Day 4: 15.303分 + 1% = 15.45803分

… そして続く

30日間の積み上げ効果:

30日後、1日のコーディング時間は約22.44分になります

60日後、1日のコーディング時間は約33.81分になります

90日後、1日のコーディング時間は約51.07分になります

180日後、1日のコーディング時間は約140.61分になります

… そして続く

これらの小さなステップを踏むことで、時間の経過とともにコーディングのルーティンを開発するのに役立ちます。

 

2. キュー、ルーチン、報酬: ハビットループ

 

習慣の構築について話しましょう。それはキューから始まり、ルーチンを行い、報酬を得るループです。以下にその仕組みを示します。

キュー: 作業を始める時間であることを思い出させるもの。特定の環境、特定の時間帯、または感情の状態の形で表れることがあります。脳を刺激し、作業を開始するのに役立ちます。

ルーチン: これが実際の習慣であり、キューに続きます。

報酬: 最後に、ルーチンの完了から得られるポジティブな結果や感覚としての報酬があり、これが再びこの行動を繰り返すように動機付けます。

これを実現するために、私はコーディング専用のスペースを設け、脳が「ねえ、コーディングの時間だ!」と言ったような状態を作り出しました。コーディングに没頭し、コーディングの課題を解決したり問題を解読することから得た進捗感に浸りました。それは私がこのコーディングサイクルに再参加するのをより簡単にしました。

 

 

3. ハビットスタッキング: 既存の習慣との結びつき

 

新しい習慣を始める際には初期の抵抗を感じることがよくありますが、ハビットスタッキングを使うと非常にスムーズになります。既存の習慣と新しい習慣をペアにすることが含まれます。脳はパターンが好きなので、これはより簡単です。ハビットスタッキングには3つの要素があります。

アンカーハビット(既存の習慣): すでに簡単に行っている何かです

新しい習慣(目指す習慣): 統合したい習慣です。

Cue and Routine Fusion: アンカーハビットは、新しい習慣を作るための合体のためのキューとして機能します。

私にとって、コーディングは夕方のお茶と結びついていました。お茶を飲みながら、脳が私にコーディングの時間だと思い出させてくれました。だから、お茶を沸かしている間にコードエディタを開いてください―まるでそれだけで、コーディングの旅に出ることができます!

 

4. 環境デザイン:コーディング環境を整える

 

知っていますか?環境は、思考に与える影響が思っている以上に大きいです。環境は、私たちの行動を微妙に導く環境的なキューとして機能します。その重要性を考慮して、私は自分自身のために別々のコーディングスペースを割り当てました―これは私の旅の転換点でした。邪魔がなく意図的にセットアップされた環境は、私を即座にコーディングの思考状態に入れます。私の脳が以前は私の作業スペースを見ると、今はコーディングの時間だとわかっていました。このステップにより、私の集中力が高まりました。

 

 

5. 報酬の科学:内在的動機を育成する

 

内在的動機は報酬と密接に関連しています。報酬は脳の快楽センターを刺激し、快感を生み出す化学物質であるドーパミンを放出します。自分自身に報酬を与えるために、いくつかのマイルストーンを設定し、進歩の各ステップを特別な食事で祝います。興味を持てるプロジェクトを選びましょう。好奇心があると、コーディングは冒険であり、義務ではありません。また、進捗状況を他の人と共有し、ポジティブな人々に囲まれるようにしましょう。彼らのフィードバックと励ましの言葉は、さらにあなたのコーディングの旅を強化することができます。

 

結論

 

おめでとうございます!素晴らしいルーティンを作るためのツールを手に入れました。この記事を締めくくるにあたり、読者に自分の変革の旅を共有するようにお誘いします。あなたを助けたコーディングの習慣は何ですか?最後に、上記の戦略の効果は個人によって異なる場合があるため、実験して自分に最適な方法を見つけてください。    Kanwal Mehreenは、データサイエンスと医療におけるAIの応用に強い関心を持つ、将来有望なソフトウェア開発者です。Kanwalは、APAC地域のGoogle Generation Scholar 2022に選ばれました。Kanwalは、トレンディなトピックに関する記事を書くことで技術的な知識を共有することが大好きで、テック業界における女性の表現力向上に情熱を持っています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

人工知能

「スノーケルAIのCEO兼共同創設者、アレックス・ラットナー - インタビューシリーズ」

アレックス・ラトナーは、スタンフォードAIラボを母体とする会社、Snorkel AIのCEO兼共同創設者ですSnorkel AIは、手作業のAI...

人工知能

「クリス・サレンス氏、CentralReachのCEO - インタビューシリーズ」

クリス・サレンズはCentralReachの最高経営責任者であり、同社を率いて、自閉症や関連する障害を持つ人々のために優れたクラ...

人工知能

「aiOlaのCEO兼共同創設者、アミール・ハラマティによるインタビューシリーズ」

アミール・ハラマティは、aiOlaのCEO兼共同創業者であり、スピーチを作業可能にし、どこでも完全な正確さで業界固有のプロセ...

AIニュース

OpenAIのCEOであるSam Altman氏:AIの力が証明されるにつれて、仕事に関するリスクが生じる

OpenAIのCEOであるSam Altmanは、特に彼の作品であるChatGPTに関するAIの潜在的な危険性について公言してきました。最近のイ...

人工知能

「パクストンAIの共同創業者兼CEO、タングイ・シャウ - インタビューシリーズ」

タングイ・ショウは、Paxton AIの共同創設者兼CEOであり、法的研究と起草の負担を軽減するためにGenerative AIを使用するプラ...

データサイエンス

アステラソフトウェアのCOO、ジェイ・ミシュラ - インタビューシリーズ

ジェイ・ミシュラは、急速に成長しているエンタープライズ向けデータソリューションの提供企業であるAstera Softwareの最高執...