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教育現場でICTを活用した生産性を上げたことをきっかけに、自ら生産性向上の仕組みを作りたいと思い、エンジニアへの転身を決意。デザインはtailwind CSS フロントエンドはJavaScriptとvue.js、バックエンドはPHPとLaravel をよく使う。
私は「育てる」ことについて夢があり、半年後、1年後、３年後、５年後、エンジニア生活においてを記述しています。 ぜひとも、タブを開いてご覧になってください。
私が入社する前は紙の資料が多かったので、教材や資料をデータ化することで入社前の社員と比べて教材や資料作成の時間を30％短縮することに成功した。Adobeを活用し、生徒の学習履歴をポートフォリオにまとめ、生徒が苦手な単元を抽出し、その生徒オリジナルの対策教材を作った。その結果、私が担当した生徒の偏差値は30から60に上昇させることができた。このノウハ
古典の本場である京都の歴史を身近に考えてもらうために、自分が住んでいる地域の歴史を調べさせて発表させることを企画。そのために図書館の司書や地域の人に話を聞き、生徒が発表しやすいような環境を整えた。また、勉強が得意な生徒と苦手な生徒が教えあうように重点的に指導した結果、クラス内の連帯感の向上と担当クラスの最低点の底上げに成功した。
吉野山の和歌を題材にして、和歌から読み取れる吉野山の環境や文化について考察をしました
道端などで見つけた名もない植物を判別し、その情報から水やりなどの世話を管理するサービスです。また、日記をつけることもできるので、日々の成長を振り返ることもできます。 レスポンシブ対応をしているため、スマートフォンからもご利用できます。 前職で培ったオブジェクト指向や４層アーキテクチャの実現をできるだけ、実現しました。また、DDDの知見を活かし、水やりや肥料やりの作業をドメインの表現にとても苦労しました。 また、pythonを組み込んで、植物の画像を判別するようにしていますが、私のパソコンでは学習に限界があり、花の画像でなければ精度が悪いのが課題です。 今後の追加機能として、pythonで画像認識をし、画像の植物の特徴をプロンプトにして、chatGPTに回答させることで、より詳しい精度で植物の画像を判別できるように開発したいです。
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