こんにちは、週末コーディングです。
模擬試験の問題をリニューアルしました。
最近の出題傾向を反映し、問題と解説のデザインおよび方式をすべて改善しました。
セクション模擬試験の領域から資料をダウンロードして、直接解いてみることができます。
問題と解説をそれぞれ別々に見たいという方が多かったため、ファイルを分けておきました。
問題を先に印刷して解いてみてから、解説を通じてどの部分が間違っていたかを確認してみてください。
合格を祈願しております。
週末コーディングより。
こんにちは！週末コーディングです。
こんにちは！
本日の試験はいかがでしたか？
皆様の苦労と努力に大きな拍手を送ります。
今日復元していただいた問題で
この講義は継続的にアップデートされ、より多くの人々のために改善される予定です。
復元締め切り前までにコメントを記入してくださった方々には
開発講義と今後新しく発売される講座に対する割引クーポンをお送りします！
今日はお疲れ様でした。
ゆっくり休んで、幸せな一日をお過ごしください。
締め切りました！
こんにちは！週末コーディングです。
パイソン全セクションをリニューアルしました。
従来に比べて、より多くの資料と解説、例題を用意しました。
学習資料も新しく改善されたPython学習資料に変更しました。
合格を祈願しております。ありがとうございました。
こんにちは！
週末コーディングです。
言語別の学習資料のアップデートを準備しています。
これまで一つずつ受け取らなければならなかった不便な点があったため、言語別のチャプターを統合して制作中であり、
誤字脱字や実際の問題がすべて含まれているか、検証を行っているところです。
数日はさらにかかる見込みであり、Pythonの場合はスライドと講座がすべてリニューアル予定なので、
リニューアル動画と一緒にアップロードされます。
ありがとうございます。
こんにちは！
週末コーディングです。
今日も合格のために走り続ける皆さんを応援しています。
26年第1回に至ってPythonの難易度がかなり高くなり、
それに伴い、Python部分の講義をすべてアップデートする予定です。
現在スライドは構成済みの状態で、コード例の検証と録画、編集が必要です。
あと数日はかかるのではないかと思います。
こんにちは〜週末コーディングです。
26年第1回過去問の解説動画がアップロードされました。
今回の動画から、解説用ウェブページを活用した解説が進められます。
皆様の合格をお祈りいたします。
こんにちは！週末コーディングです。
試験の準備、大変お疲れ様です。
今回を機に、新しいセクションである模擬試験領域を新設いたしました。
問題はほとんどすべて自作しましたが、
試験期間が残りわずかなため、一部LLMの助けを借りた部分があり、解説が不自然な場合がありますが、何卒ご了承ください。
今後、改善された資料をアップロードする予定です。
まずは残り時間も少ないので、最初のバージョンの問題を解きながら
様々なコードの復習をしてみることをお勧めします。
いつもお伝えしていますが、理論よりもコードをより多く理解して臨む必要があります。
合格をお祈りします。
（3～4回は16日の夜までにアップロード予定です。）
こんにちは、週末コーディングです。
試験が残り少なくなるとともに、多くの質問が掲示板に寄せられています。
私も最善を尽くして回答しており、試験直前にはほぼリアルタイムで回答する予定です。
オンラインで5,000人以上を教え、
オフラインでも家庭教師として情報処理技師実技の合格者を輩出してきた身として
二つの学習方式についてお話ししたいと思います。
1. 外部資料とコードは参考程度に留めてください。
オンラインで検索される情報処理技師実技問題の中には、実行すらできないケースが多くあります。
特に問題バンク形式で運営されている一部のサイトには、誤ったコードが掲載されている場合もあり、
プリプロセッサの表記から間違っている場合もあります。
私はすべてのコードを直接実行し、検証した上で解説します。
（ただし、実際の既出問題とは多少異なる場合があります。私も受講生の方々の復元問題を基準にしているためです。）
受講生の方々が復元してくださった問題をベースにしていますが、誤って復元された部分は私が推測して問題を再構成しているためです。
はっきり申し上げられることは、
外部に無責任にアップロードされたコードよりもはるかに高い品質を維持しており、
少なくとも出力値だけは正確であるという保証があるという点です。
2. ChatGPTのようなLLMを信じないでください。
以前からChatGPTやClaudeの回答や解説方法が間違っていると指摘される方々がいらっしゃいます。
私自身も人間ですので、問題に誤字脱字程度はあるかもしれません。
しかし、出力値に関してはLLMを絶対に信頼しないでください。
上の画像は、2025年の既出問題の一つを
オンラインコンパイラとGPT-5.4 Thinkingにそれぞれ入力した結果です。
オンラインコンパイラは3そして2を出力する一方で、
ChatGPTは2そして3を出力します。
LLMはコードを直接実行しません。
"直接コードを実行して検証して"と明示的にリクエストしない限り、ツールを実行しません。
複雑な再帰関数や特異な形式のデータ構造において、LLMが誤答を出すケースを何度も目撃しました。
講義を制作したり質問に回答したりする過程でも、LLMが誤った回答を出す状況をあまりにも多く経験してきました。
私は情報処理技師実技の講師ですが、個人的にも開発を行っている人間です。
普段からClaude Sonnet、Codex、GLM-5モデルで数億トークンを消費しながら、エージェンティック・コーディングを行っています。
それでもLLMを盲信してはいません。
間違えることが非常に多いからです。
私が間違っている場合には、直接検証された上で質問を投稿していただければ幸いです。
そして、一つお願いしたいことがあります。
絶対にLLMの出力値を基準に学習しないでください。
そうすると試験で間違えます。
韓国産業人力公団はChatGPTで採点しません。
加えて、コンパイラのバージョンによってコードの出力値が異なる場合は、全員正解扱いとなります。
ですので、心配せずに試験会場で自信を持って回答を記入してください。
全員正解処理されるケースが意外と多かったです。
今日も幸せな一日を過ごしてください。そして、皆様の合格を心よりお祈り申し上げます！
お時間がありましたら、ぜひ高評価のレビューをお願いいたします..^^
