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比較研究の卒論の書き方。

卒業論文の比較研究の書き方とは?

比較研究の卒論の書き方。

学生が定期的に提出しなればならない卒論は、単位取得のためには必須のことです。
その卒論もIT機器普及によって、メールやWEB登録で卒論提出する形態がごく普通のことになっています。
学生1人ひとりがMy PCを持つようになったからです。
しかし、卒論の書き方は昔から変わっていないかもしれません。
自分の研究テーマでも、他の研究結果と比較して卒論することも少なくはありません。
このような比較研究卒論を書く時には、どのようなことにポイントを置けばいいのでしょうか?
●研究テーマを明確にすること
比較するにも、まず、自分の研究テーマがどんな目的で何と目指しているのか、テーマを決める目的なりコンセプトを明確にしておくことです。
テーマを選択するためには、設定した背景が必ずあります。
この背景から、テーマを設定した理由を明確にしておくことが大切です。
●研究の材料を集めて整理する
研究をする時には、テーマのジャンルにもよりますが、研究・分析するに必要な材料があります。
材料とは、物質的な材料であったり、本テーマの参考となる似たような研究結果の情報です。
情報でも、あくまで参考程度にする情報をあれば、研究の次のステップにつながる情報もあります。
これらの材料を集めて、研究するステップ毎にどの段階で活用できる材料なのかを、1つひとつ整理しておくことが大切です。
●結論を見越した卒論作成
研究テーマを卒論化するためには、予め結論を念頭に置いて書くことがポイントなってきます。
予め想定された結論を理論的に導けるように、段階的に 分析結果を導き出して文章を組み立てていきます。
大きな卒論=文章校正のアウトラインを決めることが必要です。
各論に入る前に、概略的な文章の構想を作っておくのです。
●アウトラインができることで、集めた材料を探せる
前項で比較研究の材料を集めると述べましたが、先にアウトラインを決めておくと、それに必要な材料を集めやすくなります。
自分のテーマに関連しそうな情報や材料を闇雲に集めるだけでは、無駄な時間の労力につながりかねません。
しかし、アウトラインを決めておくことで、ステップ毎に各文章の中で、研究比較に必要な情報・材料がどのようなものなのかが見えてきます。
そうなると、後は必要な材料を収集することに専念できます。
●数値データの比較
比較研究卒論で大切なことはデータ比較です。
データで比較することは、客観的な比較で見る人、評価する人の理解が得やすくなります。
ただ、そのデータを引用したり理由は、比較することで、どのような結論が導き出されるのかも、明確にしておくころが重要です。
また、データ比較の際には、ビジュアル的な比較で卒論を作成すると、さらに理解しやすい卒論となってきます。
●比較研究の流れ
研究を比較する卒論では、他データや情報等の材料を多く用いることになりますが、卒論の流れをキチンと押さえておくことが必要です。
これはアウトラインを決めておくと、そんなに悩むことはありませんが、卒論を見る人が理解しやすい一般的な流れがあります。
・テーマ設定の背景
冒頭でも述べたのように、この研究をどうして行ったのか?
時代的な背景や技術的な進化の背景、心理的な背景と設定するテーマで様々です。
これらの背景を明確に記述することで、後々の比較研究の必要性が明確に理解されることになってきます。
・研究の流れの明確化
背景の次章では、自分が行った研究の大まかな流れを説明しておくことです。
目次のとも言えるのですが、小説や物語の起承転結的な構成ではなく、研究がどのように進めていくのかも初めに明確にしておくことです。
そうすることで、後につながる各論に対する理解が求められやすくなってきます。
・各章の比較報告で、比較対象の研究データを考察すること
次から比較論を記述することになりますが、この時に自分の研究の結果を各ステップ毎に結論付でいくことです。
この時に比較対象となる材料は他研究結果を照らし合わせながら、自分の研究結果の正当性を論じることができるようになります。
また、比較対象の情報や研究結果を引用した背景や理由も明確にしておくことです。
但し、大切なことは、比較する情報に対する自分の意見も記載することです。
決して、主観的な評価ではないのですsが、自分の考察も含めて、各章毎にしっかりと落としどころを明確にしていくことです。
●比較研究の卒論のまとめ
最後は、比較した結果、自分の研究結果が正しいことは、他の研究結果より進化していることで締めることです。
しかし、それまでに引用してきた情報や研究結果を日比はすれども、決して避難することは禁物です。
他研究結果も研究者自身の思いや違った背景から導き出された可能性もあるからです。
比較研究卒論作成のコツは、いかに客観的にデータを比較できるかです。

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