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第88日:独立習得度リトリーバル — AI不使用の証跡確認

申告条件の下、コアPython・Gitデバッグ・数学・勾配・モデル推論を無支援で検索練習し、実プロジェクト証跡に基づく透明なルーブリックで採点します。

エージェントとエージェントワークフロー 480 分の集中学習(8 時間)
01 120 分

リトリーバル・ガントレット設計:封印タスク棚卸と補助条件の申告

Agent支援エンジニアリングチェック

前提条件

第85〜87日のキャップストーン統合と、完了済みの学習プロジェクト系列(autograd・事前学習・実LoRA・評価可能エージェント・CIデリバリ)。

学習目標

5領域にわたる無支援リトリーバル用の固定・封印タスク棚卸を作成し、試行前に補助条件を申告することで、独立した証跡が支援成果から推定されないようにする。

手順

1. この日が存在する理由を理解する:検索練習(テスト効果)は再読よりも長期記憶を強化します。今日はカリキュラム全体を固定の無支援チェックに変換します。
2. 封印ガントレットは正確に5領域をカバーし、各領域は実際の証跡日に紐付きます:
- PY領域(コアPython):値、制御フロー、関数、コンテナ、例外、ファイル(第4〜12日)。
- GIT領域(Gitとデバッグ):ブランチ、差分判読、障害診断、使い捨てリポジトリでの安全復旧(第13〜15日、79〜81日)。
- MATH領域(数学):微分、連鎖律、確率、交差エントロピー解釈(第16〜30日)。
- GRAD領域(勾配とAutograd):計算グラフ、共有ノード累積、有限差分検証(第31〜33日とprojects/autograd)。
- MODEL領域(モデル推論):トークン化、因果マスク、パラメータ台帳、損失・パープレキシティ判読、LoRA計数、エージェントループ挙動(第34〜87日)。
3. 各領域で3つの固定タスクIDを今決定します。チェック中の即興変更は禁止です。全タスクを未達時の回復日にマッピングします。
4. 補助条件を書面で申告します:独立習得確認 — AI不使用、ノート不使用、ブラウザ不使用、120分ブロック中105分以内、開始時刻を記録。申告条件は誠実な自己報告であり、監視の主張ではありません。
5. エージェントはこの棚卸の整理*のみ*を支援できます。封印タスクの作成・解答・採点は禁止です。

演習と予測記録

5領域各3件の固定task_id(計15件)を列挙した sealed_inventory.json を作成し、各行が {domain, task_id, recovery_day, declared_condition: 'independent'} を持つこと。行数15・task_id重複なしをassertせよ。

独立習得基準

全タスクを明名の回復経路にマッピングした完全な封印棚卸を、試行開始前の補助条件申告とともに作成できる。

公式ソースリソースと権利証跡

linking Journal publisher copyright (all rights reserved) - lawful external linking only

Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention

著者・提供機関: Henry L. Roediger III, Jeffrey D. Karpicke | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: Psychological Science 17(3): 249-255, Experiments 1-2

検証バージョンと日付: Psychological Science, 2006 (Verified: 2026-10-30)

選定理由:

Foundational experimental evidence that retrieval practice (testing) outperforms repeated study for long-term retention; grounds the Day 88 AI-free retrieval checks in peer-reviewed learning science rather than folk advice.

ソース前提知識:

Basic understanding of study sessions, retention intervals, and experimental design vocabulary.

安全フォールバック(オフライン回復性):

The curriculum restates the experimental design and effect sizes in original prose; every sealed task runs without the paper.

比較対象候補リソースと選定評価 (2)

Strong meta-analytic coverage of spacing effects but addresses scheduling rather than the retrieval effect itself; retained as support for the Day 90 spaced-review schedule.

Equally foundational follow-up demonstrating repeated retrieval vs repeated study; the 2006 paper is cited as the standard first controlled demonstration.

linking Journal publisher copyright (all rights reserved) - lawful external linking only

Improving Students' Learning With Effective Learning Techniques: Promising Directions From Cognitive and Educational Psychology

著者・提供機関: John Dunlosky, Katherine A. Rawson, Elizabeth J. Marsh, Mitchell J. Nathan, Daniel T. Willingham | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: Psychological Science in the Public Interest 14(1): 4-58; practice testing and distributed practice sections

検証バージョンと日付: Psychological Science in the Public Interest, 2013 (Verified: 2026-10-30)

選定理由:

Detailed comparative review rating practice testing and distributed practice as high-utility techniques while rating highlighting and rereading low-utility; anchors the retrieval, correction, and spaced-review design of Days 88-90.

ソース前提知識:

None beyond general academic reading.

安全フォールバック(オフライン回復性):

Curriculum restates the utility ratings and application conditions in original prose; every task remains runnable offline.

比較対象候補リソースと選定評価 (2)
Pashler et al. Learning Styles: Concepts and Evidence ↗ compared_alternative [Publisher copyright (originally Wiley; now SAGE Publications)]

Important negative result on learning-styles matching but narrower scope; Dunlosky et al. rates a broader set of techniques directly usable for this curriculum.

Brown, Roediger & McDaniel: Make It Stick: The Science of Successful Learning ↗ compared_alternative [Publisher copyright (Harvard University Press)]

Strong trade-book synthesis of the same evidence base; the peer-reviewed review is preferred for citation precision and technique-by-technique utility ratings.

02 120 分

独立チェックA:コアPythonとGitデバッグ(AI不使用)

独立習得チェック(AI 支援なし)

前提条件

第88日アクティビティ1の封印棚卸が申告済み。補助条件:独立(AI不使用、ノート不使用)。

学習目標

固定タスクでコアPythonおよびGit/デバッグ能力を無支援で実証する:テスト付きテキストユーティリティ実装、失敗テスト出力の診断、使い捨てリポジトリでの安全なGit復旧計画。

手順

タスクPY-1(45分):top_k_words(text, k) を実装せよ — 入力中の最頻出語k個を、大小文字無視・句読点除去・同数時アルファベット順で返す。関数本体と、通常カウント・同数順・空文字列・kが語彙数超過をカバーする unittest を書くこと。
タスクGIT-1(35分):使い捨てクローンで誤って main に直接コミットした。そのコミットを新ブランチ fix/login に移し main をリモート状態へ復元する正確なコマンド列と、昨日削除したブランチ先端を回復するコマンドを書け。スクラッチリポジトリ上の模擬実行可。破壊的フラグは使い捨て環境内のみ許可。
タスクDBG-1(25分):失敗出力 — FAIL: test_parse (KeyError: 'total') と FAIL: test_window (expected 6 items, got 7) — に対し、最も可能性の高い根本原因を各2件と、各々に最初に実行する診断コマンドを書け。
全解答をワークシートに記録し、各主張はコマンド(python -m unittest、git log、git reflog)で検証可能であること。

演習と予測記録

ワークシート提出物:PY-1実装+テスト出力、GIT-1コマンド列(各コマンドが生むワークツリー状態の説明付き)、DBG-1の2つの診断と診断コマンド。

独立習得基準

3タスクすべてを実行可能な検証付きで完全無支援に正解できる。

公式ソースリソースと権利証跡

linking PSF License Version 2

Python Standard Library: unittest

著者・提供機関: Python Software Foundation | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: Classes and functions: Test cases (TestCase assert methods)

検証バージョンと日付: Python 3.12 (Verified: 2026-10-30)

選定理由:

Normative reference for unittest.TestCase, assertEqual, assertRaises, the failure report format, and test_*.py discovery conventions.

ソース前提知識:

Basic Python syntax from Study Days 01-09

安全フォールバック(オフライン回復性):

unittest ships with the interpreter, so every example runs offline; help(unittest.TestCase) documents the assert methods.

比較対象候補リソースと選定評価 (2)
pytest documentation ↗ compared_alternative [MIT]

Strong third-party runner deferred for now; unittest needs no environment change and is the curriculum baseline.

Powerful third-party runner used industry-wide; unittest is selected for these AI-free checks because it ships in the standard library and needs no external dependency.

linking CC BY-NC-SA 3.0 noncommercial share-alike

Pro Git, Second Edition

著者・提供機関: Scott Chacon and Ben Straub | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: Chapter 3 Git Branching and Section 7.7 Reset Demystified

検証バージョンと日付: Second edition (Apress, 2014) (Verified: 2026-10-30)

選定理由:

Freely licensed reference for branching, merging, conflict resolution, and safe recovery vocabulary used on Day 14.

ソース前提知識:

Basic git status/log/diff vocabulary from earlier study days

安全フォールバック(オフライン回復性):

git help <command> and the Git manual pages ship with Git and cover the same commands offline; every required workflow is stated locally in the lesson.

比較対象候補リソースと選定評価 (2)
GitHub Skills interactive courses ↗ compared_rejected_for_day14 [MIT (varies by course)]

Interactive but requires a GitHub account and an external service; disposable local repositories keep the exercise self-contained.

Atlassian Git Tutorials ↗ compared_rejected_for_day14 [All Rights Reserved]

Vendor-owned prose with no permissive license; Pro Git covers the same ground under CC BY-NC-SA.

03 120 分

独立チェックB:数学・勾配・モデル推論(AI不使用)

独立習得チェック(AI 支援なし)

前提条件

第88日アクティビティ2。補助条件:独立。

学習目標

無支援の定量推論を実証する:手計算の連鎖律勾配、トランスフォーマのパラメータ台帳、因果マスク推論、LoRAアダプタ計数、記録済みアーティファクト値に対する損失・パープレキシティ解釈。

手順

タスクM-1(25分):f(a,b)=a*b+a, a=2.0, b=3.0 で df/da と df/db を手計算せよ(df/da=b+1=4.0, df/db=a=2.0)。次にfloat64で検証する有限差分式とステップhを述べ、片側より両側差分が優れる理由を述べよ。
タスクM-2(25分):事前学習スモーク設定(vocab=65, block=16, n_layer=2, n_head=2, n_embd=16)のパラメータ台帳を再計算せよ:token_embedding=65*16=1040、position_embedding=16*16=256、attention/層=4*(16*16)=1024、mlp/層=2*(16*64)=2048、合計=1040+256+2*(1024+2048)=7440。projects/pretrain/artifacts/run_artifact.json と比較せよ。
タスクM-3(20分):位置tが位置t+1を読んではならない理由と、上三角因果マスクがそれをどう強制するかを3文で説明せよ。
タスクM-4(25分):d_model=1024、LoRAランクr=16、1射影あたり:アダプタパラメータ=A(16x1024)+B(1024x16)=32768 vs 密行列1024x1024=1,048,576(約3.125%)。alpha/rスケーリングがどこに入るか述べよ。
タスクM-5(25分):スモーク成果物のval_loss 4.0372を解釈せよ:パープレキシティ=exp(4.0372)≈56.7。10ステップCPUスモーク実行でこれが妥当な理由と、訓練健全性を反証する観測を2つ挙げよ(例:損失上昇、非有限勾配)。

演習と予測記録

5項目すべてを式と単位を示して解き、数値解を記録済み成果物フィールドと照合—合致/不一致を正直に記録せよ。

独立習得基準

5つの定量項目すべてを作業を示して無支援で正解し、記録済み成果物値と照合できる。

公式ソースリソースと権利証跡

linking MIT

CS231n: Backpropagation and Intuitions

著者・提供機関: Andrej Karpathy / Stanford University | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: Patterns in backward flow

検証バージョンと日付: Course notes (Verified: 2026-10-30)

選定理由:

Modular local-gradient interpretation (gate operations: add, multiply, max) and gradient flow intuition.

ソース前提知識:

Multivariable calculus and basic Python.

安全フォールバック(オフライン回復性):

Local gate definitions and circuit flow diagrams in the lesson provide full coverage.

比較対象候補リソースと選定評価 (2)

Raw circuit view; CS231n notes are more structured with explicit gate derivations.

Fast.ai Practical Deep Learning for Coders ↗ compared_alternative [GPL-3.0]

Top-down approach; CS231n bottom-up modular view matches our first-principles curriculum.

linking MIT

micrograd: A tiny scalar-valued autograd engine

著者・提供機関: Andrej Karpathy | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: micrograd/engine.py: class Value (_backward closures and backward() topological sort); README 'Example usage'

検証バージョンと日付: Git commit master (Verified: 2026-10-30)

選定理由:

Minimal, readable implementation of scalar autograd and MLP layers directly matched to our project.

ソース前提知識:

Python object-oriented programming and operator overloading from Day 31.

安全フォールバック(オフライン回復性):

The local projects/autograd engine is runnable offline and matches micrograd semantics.

比較対象候補リソースと選定評価 (2)
PyTorch autograd C++ engine ↗ compared_alternative [Modified BSD]

Production scale, but too large and complex for tracing by hand in introductory lessons.

Autograd (HIPS) ↗ compared_alternative [MIT]

Vectorized autograd; micrograd's pure scalar model is pedagogical for hand backprop.

04 120 分

評価:透明ルーブリック採点と未達基準台帳

独立習得チェック(AI 支援なし)

前提条件

第88日アクティビティ1〜3完了。

学習目標

全封印タスクを固定0/1/2ルーブリックで採点し、領域小計を算出し、各未達を明名の回復アクティビティへ振り分ける未達基準台帳を、誠実証跡ルール明示のもと作成する。

手順

1. ルーブリック(採点前に固定):0=欠落または誤り、1=部分正解(方法は正しいが算術/論理1要素の誤り、または検証欠落)、2=完全正解かつコマンド検証可能。
2. 領域合格線:領域あたり5/6以上かつ0点タスクなし。総合合格:全5領域が基準到達。
3. 2点未満の各項目に台帳行を記入:{task_id, miss_type ∈ {concept_gap, slip, ambiguity, evidence_gap}, recovery_day, next_attempt_date}。
4. score_sheet.json を公開:タスク別得点、領域小計、領域別合否、全台帳行。
5. シートヘッダに誠実ルールを明記:独立習得確認は無支援能力の証跡のみ。Agent支援結果は代替不可。公式認定や万人の3か月習得を主張しない。未達基準は可視的に未達のまま。

演習と予測記録

全フィールドを記入した score_sheet.json を出力し、非満点項目すべてに台帳行を記載せよ。honesty_rules ヘッダを逐語含めること。

独立習得基準

完全で誠実な得点シートと是正台帳を作成できる。未達項目は可視的に未達のまま、全未達に明名の回復経路が付く。

公式ソースリソースと権利証跡

linking NIST public information (U.S. government site; NIST/SEMATECH co-production)

NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods

著者・提供機関: NIST (U.S. National Institute of Standards and Technology) and SEMATECH | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: Sections 1.3.5-1.3.6: quantitative techniques, variability, and probability distributions

検証バージョンと日付: Current online edition (Verified: 2026-10-30)

選定理由:

Primary engineering reference for descriptive statistics, exploratory data analysis, and uncertainty quantification with worked formulas.

ソース前提知識:

High-school arithmetic; no calculus required for the descriptive sections.

安全フォールバック(オフライン回復性):

Every formula used in the lesson (mean, variance, standard error) is reproduced as original explanation; all exercises run fully offline.

比較対象候補リソースと選定評価 (2)
OpenIntro Statistics (4th edition) ↗ compared_selected_for_day28 [CC BY-SA 3.0]

Undergraduate statistics text with a stronger narrative bridge from probability to inference; retained as the second linked source for inferential framing.

Seeing Theory (Brown University) ↗ compared_alternative [Free web resource (site copyright)]

Strong interactive visualizations of probability and sampling, but a browser-only interactive format is a weaker fit for an offline-capable 480-minute ledger.

linking Journal publisher copyright (all rights reserved) - lawful external linking only

Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention

著者・提供機関: Henry L. Roediger III, Jeffrey D. Karpicke | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: Psychological Science 17(3): 249-255, Experiments 1-2

検証バージョンと日付: Psychological Science, 2006 (Verified: 2026-10-30)

選定理由:

Foundational experimental evidence that retrieval practice (testing) outperforms repeated study for long-term retention; grounds the Day 88 AI-free retrieval checks in peer-reviewed learning science rather than folk advice.

ソース前提知識:

Basic understanding of study sessions, retention intervals, and experimental design vocabulary.

安全フォールバック(オフライン回復性):

The curriculum restates the experimental design and effect sizes in original prose; every sealed task runs without the paper.

比較対象候補リソースと選定評価 (2)

Strong meta-analytic coverage of spacing effects but addresses scheduling rather than the retrieval effect itself; retained as support for the Day 90 spaced-review schedule.

Equally foundational follow-up demonstrating repeated retrieval vs repeated study; the 2006 paper is cited as the standard first controlled demonstration.