LPIC101、盛大に落ちた
こんばんは。かつと申します。
現在31歳、未経験からクラウド（インフラ）エンジニアへの転職を目指して学習中です。
先月AWS CLFを取得し、その勢いでLPIC level1（101試験）の学習を進めていましたが、先日受験した本番試験で不合格となってしまいました。
ただ落ち込むのではなく、学習方法の何が足りなかったのか、手元の結果をもとに分析しておこうと思います。
受験結果と学習状況
- 学習期間: 2週間
- 試験結果: 470点（合格ライン500点）※あと一歩及ばず
- 使用教材: Ping-t
- 直前の仕上がり: 前日のPing-t模試では80%超えが7回、90%超えが3回
取り組んでいた学習
短期合格を目指すにあたり、単なる暗記にならないよう以下の工夫をしていました。
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AIを活用した「理解」の徹底
Ping-tで分からない問題や疑問に思った仕様は、GeminiやChatGPTを使って「なぜそうなるのか」を自分が納得できるまで質問し、根本的な理解に努めました。
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実機環境での検証
座学での暗記のみに偏らないよう、PWD（Power with Docker）などで実際にLinuxを立ち上げ、ls,pwd,cd,vi,mkdirなどの基本コマンドは自分で叩いて出力を確認するプロセスを踏んでいました。
Ping-tの仕様上、選択肢の場所はランダムに変わるため「答えの位置を覚える」ような小手先の暗記はしておらず、自分の中では「しっかり理解できている」という手応えを持ったつもりで本番に臨みました。
敗因
実機も触り、AIで深掘りし、模試の点数も取れていた。それでも本番で初見の問題に太刀打ちできず、失点してしまった理由は以下の3点だと考えています。
1. 「問題文と答えの紐付け」＆細かい記憶違い
無意識のうちに「Ping-tのこの言い回しの問題なら、この答え」というパターン認識になっていました。
その結果、似ているシステムを混同してしまったり、Linuxコマンドの細かいオプションの深い意味や、実機を触った時の記憶が曖昧になっており、本番での少しの言い回しの変化に対応できませんでした。
2. 「コマ問」不足によるアウトプットの弱さ
選択問題を中心に学習していたため、「選択肢を見れば分かる」状態にはなっていたものの、「ゼロからコマンドやパスを記述できる」状態にはなっていませんでした。
コマ問（タイピング問題）を少ししかやっていなかったことが、本番での迷いや曖昧な記憶に直結してしまいました。
3. 単一プラットフォーム（Ping-t）依存による網羅性の欠如
Ping-tのみで学習を完結させていたため、出題の切り口や問われる範囲がどうしても固定化されてしまっていました。
本番ではPing-tだけではカバーしきれていない角度からの問題や初見の問題が多く、対応力が不足していました。
試験を終えて～弱点分野が判明～
本番のスコアレポートを確認したところ、特に以下の2分野での失点が大きく、合否を分ける結果となりました。
- Linuxのインストールおよびパッケージ管理
- デバイス、Linuxファイルシステム、ファイルシステム階層基準
改善策
今回の反省を踏まえ、次回の再受験に向けて学習プロセスを以下のように改善します。
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弱点分野の「コマ問」徹底周回
本番で点数の低かった上記2分野を中心に、Ping-tのコマ問を何周も反復します。「選択肢がなくても正解を出せる」レベルまで知識の解像度を上げ、曖昧な記憶を確実なものにする事。 -
Udemy模擬問題の導入
Ping-tへの依存から脱却し、網羅性を高めるためにUdemyで模擬問題を購入しました。複数のプラットフォームで演習を行うことで、初見の問題への対応力を養い、知識の抜けを防ぎます。
おわりに
Ping-tの模試で高得点が取れているとつい「仕上がった」と錯覚してしまいますが、実務を想定した「知識の解像度」という点ではまだまだ甘かったと痛感しました。
この気づきを得られたことをポジティブに捉え、次回の試験で確実に合格できるよう、学習方法を軌道修正して臨みます！