みなさん、こんにちは。大学に入ると、授業内容だけでなく、課題の出され方にも変化があります。高校までの勉強では、教科書や問題集に沿って、比較的はっきりした答えを求める場面が多かったと思います。一方で大学では、自分で資料を探し、情報を整理し、根拠を示しながら考えをまとめる課題が増えていきます。

 

最初は、何から調べればよいのか、どこまで調べれば十分なのかが分からず、不安になることもあります。私自身も、大学に入ったばかりのころは、レポート課題の前で手が止まることがありました。今回は、そのような課題にどう慣れていくかについて書いてみたいと思います。

 

 

大学の課題で戸惑う理由

大学の課題で戸惑いやすい理由の一つは、問題の形がはっきりしていないことです。テーマは示されていても、何を中心に書くか、どの資料を使うか、どの順番で説明するかは、自分で決める必要があります。

 

検索してみると、似た情報がたくさん出てきます。便利な反面、どの情報が信頼できるのか、どこまで読めばよいのかが分からなくなることもあります。さらに、調べた内容をそのまま並べるだけではレポートにならず、自分の考えとして整理する必要があります。

 

この戸惑いは、能力がないから起こるものではないと思います。高校までと、大学で求められる学び方が少し違うからです。大学では、答えを探すだけでなく、問いを整理し、情報を選び、自分の言葉で組み立てる力が求められます。

 

 

まず問いを小さくする

私が大事だと思っているのは、いきなり大きなテーマを調べようとしないことです。テーマが大きすぎると、情報が広がりすぎて、何を書けばよいのか分からなくなります。

 

たとえば、再生医療の課題について書く場合、そのまま調べ始めると、制度、費用、安全性、倫理、細胞の品質管理など、さまざまな話題が出てきます。そこで最初に、安全性に絞る、費用の問題を中心に見る、細胞の品質管理という観点から考える、というように問いを小さくします。

 

私自身、研究で文献を調べるときにも、最初から全体像を完璧に理解しようとすると進みません。まずは、知りたいことを一つの問いにして、その問いに関係する資料から読んでいきます。小さな問いをいくつか積み重ねることで、結果的に大きなテーマも少しずつ見えるようになります。

 

 

生成AIは入口を作る道具として使う

最近は、生成AIを使って調べものをする人も増えていると思います。私も、使い方次第では有用な道具だと感じています。

ただし、生成AIに課題の答えをそのまま作らせるのではなく、調べ始めるための入口として使うのが大切だと思います。たとえば、分からない言葉をかみ砕いて説明してもらう、関連する論点を挙げてもらう、検索キーワードの候補を出してもらう、レポートの構成案を考える、といった使い方です。

 

一方で、生成AIの回答は必ず正しいとは限りません。もっともらしい説明でも、根拠が曖昧なことがあります。そのため、最終的には授業資料、書籍、論文、大学図書館の電子資料で確認する必要があります。生成AIは、考えることを代わりにしてもらう道具ではなく、考え始めるための補助として使うのがよいと思います。

 

 

友達と話すことで視点が増える

自分で調べる課題というと、一人で黙々と進めるものだと思うかもしれません。しかし、大学での学びでは、人と話すことも重要です。

同じ課題に取り組んでいても、友達が注目している点が自分と違うことがあります。自分は制度の話を中心に見ていたけれど、友達は技術的な課題に注目していた、ということもあります。その違いに気づくだけで、自分の視野は広がります。

 

もちろん、他の人の答えを写すことは学びになりません。大事なのは、答えを共有することではなく、考え方や調べ方を共有することです。どの資料を見たのか、なぜそこに注目したのか、どこで迷っているのかを話すだけでも、自分の考えを整理する助けになります。

 

　　　　　　　　　　　

 

大学図書館を使うと根拠が強くなる

レポートや発表で重要になるのは、根拠のある情報を使うことです。インターネット検索は便利ですが、検索結果だけに頼ると、情報の出どころが曖昧なまま話を進めてしまうことがあります。

 

その点で、大学図書館は心強い場所です。本を借りる場所という印象が強いかもしれませんが、大学図書館では、専門書、電子資料、論文データベースなどを使って調べることができます。最初は難しく感じるかもしれませんが、まずは検索システムにキーワードを入れてみるだけでも十分な一歩です。

 

私も、研究に関係する内容を調べるとき、まずインターネットで大まかな言葉を確認し、その後に論文や専門書で根拠を確認することがあります。最初から難しい論文を完璧に読む必要はありません。題名、要旨、図表、結論を見ながら、自分の課題に関係する部分を少しずつ拾っていけばよいと思います。

 

 

調べた情報を自分の言葉に変える

調べる課題で最後に大事になるのは、集めた情報を自分の言葉に変えることです。資料を読んで分かったことをそのまま並べるだけでは、自分の考えが見えにくくなります。

私が意識しているのは、この資料から何が分かったのか、それは課題の問いにどう関係するのか、自分はそこから何を考えたのかを分けて考えることです。事実と自分の意見を混ぜすぎると、文章が分かりにくくなります。まず根拠を示し、その根拠をもとに自分の考えを書くと、読み手にも伝わりやすくなります。

 

大学のレポートでは、すべての情報を調べ切る必要はありません。むしろ、自分が扱う範囲を決め、その範囲の中で根拠を持って説明することが大切です。調べる量を増やすことだけが目的ではなく、調べた内容をどう整理するかが問われているのだと思います。

 

 

おわりに

大学で増える自分で調べる課題は、最初は難しく感じるかもしれません。しかし、それは一人で完璧な答えを出す力をいきなり求められているというより、情報を探し、比べ、整理し、自分の考えに変えていく練習だと思います。

 

まずは、テーマを小さな問いに分けてみること。生成AIを使うなら、答えを任せるのではなく、考え始める入口として使うこと。友達とは答えではなく、考え方や調べ方を話すこと。そして、大学図書館や信頼できる資料で根拠を確認すること。この流れを一度試してみるだけでも、課題への向き合い方はかなり変わると思います。

 

最初から上手に調べられなくても大丈夫です。課題を一つずつ進める中で、少しずつ自分で調べる力は育っていきます。拙い文章ではございますが、最後までお読みいただきありがとうございました。

Profile

所属：創薬科学研究科　修士２年

出身地：愛知県

出身校：愛知県立岡崎高等学校