構造化された学習経路の設計
教具の教材化は3段階に分けて実施する必要がある：
- 認知段階::
1) 簡単な問題（例えば、"3つの商品を表示する"）で基本的なSELECT文を生成する。
2）徐々にWHERE（"$50″未満の製品）、ORDER BY（"価格でソート"）と他の句を追加します。
3) 自然言語とSQLのマッピングを比較し、比較表を作成する。 - 上級トレーニング::
1) 意図的に曖昧な質問（例えば「高価値の顧客」）を入力し、AIがどのように "WHERE total_spent>1000″に変換するかを分析する。
2) 複雑な問題生成後にEXPLAINで実行計画を分析してみる
3) 生成されたステートメントを手動で修正し、報告されたエラー（引用符の削除など）を観察して、構文ルールを理解する。 - リアリティ・チェック::
1) 要件を記述し、まず自分の言語でコードを生成する。
2) 生成された結果を隠して、同じ機能のSQLを手書きしてみる。
3) 違いを比較し、その理由を理解するためにドキュメントを参照する。
ティーチング・チップ：DB Fiddleやその他のオンライン・サンドボックスと併用することで、クエリ結果をリアルタイムで検証し、学習効果を高めることができます。
この答えは記事から得たものである。Text2Query: 自然言語を使って SQL や MongoDB のクエリ文を生成するツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Text2Queryを使って、SQL初心者がデータベースのクエリーを素早く習得するには？
