# data[].attributes.body
・証拠とアプローチの多さ
・深掘りの流れがきれい(逆三角形型、広→狭)

# data[].attributes.body
・テーマ決めの論文を読む際に意識すべきことは？→解決済み
・テーマが浅そうで資料が集まるか不安→解決済み
・仮説はいつのタイミングで書くか？→解決済み
・体験記以外の実証方法はどのようにしていくのか？→解決済み
・本当にこのテーマで書いていけるのかという不安になると思うが解消されるのか？→解決済み

# data[].attributes.body
・テーマを決まる際に妥協はあったか（済）

# data[].attributes.body
・自分の中の潜在的問いはいつごろ明確になった？→解決済み
・テーマを絞りきる際のコツ→解決済み(マインドマップ、自分の嫌いなことから問題点を発想)

# data[].attributes.body
・仮説はどこかから出てくるものでも、用意されているものではなく、自分で考えて広げていくものであるから、「育てる」という動詞が適している。

# data[].attributes.body
・ただのアイデア、情報だったものを自分の頭の中で「仮説」に
育てていくというニュアンスであるから

# data[].attributes.body
・萌芽的アイデアから
・育てる時点ですでに研究が始まっているから

# data[].attributes.body
・頭の中で生まれたアイデアを、頭の中で仮説にしていくプロセス

# data[].attributes.body
・色々な情報を利用して仮説が育った
・いろいろな裏付けを使って、仮説の育て方が丁寧

# data[].attributes.body
・歴史的事実をたくさん調べた
・先生との面談
・資料館でのフィールドワーク、ドキュメンタリー、インタビューなどの証拠の組み合わせ方

# data[].attributes.body
基礎情報集めやインタビューを通して、「新たな問い」が見出された。

# data[].attributes.body
現実と理論の往復
・仮説の中の証拠を探す作業
・仮説と証拠の生産プロセス
・理論が現実とどのようにつながっているか見つけること
理由
・イメージを持つことが大切
・理論が説明できない場合、理論が間違えていることに気づける

# data[].attributes.body
・事例から仮説を立て、理論から生まれた仮説を検証する

・現実は論理だから
→現象が既存の理論では説明できないのなら、理論が不十分
→論理的な現実を詳細に追っていけば、論理的に意味のある仮説を生み出せる可能性がある

# data[].attributes.body
現実と理論の往復：
・往復することで、ギャップによって疑問が生じる
・新たな疑問を得るのに現実と理論の往復が大切
・3回の「なぜ」に耐えうるには、何度も往復して出した仮説でないとならない
・往復せずに出した仮説について論じる論文は面白くない、書く意義がない

なぜ事例から仮説をつくるほうが実証しやすいのか：
・抽象レベルでの思考はいつか止まってしまう
・事例に当てはめる作業がなければ思考が続かない
・現実は論理的で、理由があって起きている現象
・人はイメージなしにものを考えることはできない

# data[].attributes.body
事例を抽象化し、それが他の事例でも当てはまるかを考える作業を繰り返して、複数の事例から共通点を見出し理論と照らし合わせる（帰納法）こと。

論理からだと抽象的な言葉につられて浮遊してしまう可能性があるから。一方、事例は論理的でありイメージがしやすいため意味のある仮説が生み出せる可能性が高いから。（初心者向け）

# data[].attributes.body
・深く原因を問うことにより、その仮説が実証していく価値があるものか、面白いものなのか、弱い仮説ではないのか、ということがわかる
・ナゼを繰り返すことにより、仮説が成立する

# data[].attributes.body
・疑問を3段階に分けて繰り返すことで仮説と証拠がより論理的になる。自分の問題意識が明確になる。
・whatじゃなくてwhyが大事なのは思考の結果より過程が大事だから。

# data[].attributes.body
・「why」に三回耐えられるかどうかで、仮説が研究するに値するかどうかが分かるから。
・「why」を繰り返せば繰り返すほど自分が本当に疑問に思っている確信に近づけるから。

# data[].attributes.body
・論理的な仮説かどうか
・研究する価値があるかどうか

# data[].attributes.body
・自分の思った仮説を証拠を使って確定していく
・自分の中の仮説をしっかりと育てる
・仮説をたててそれを意識したり選定する中で、無駄なものを省いていく➡より洗礼された仮説をつくる

# data[].attributes.body
・仮説とその正しさを説得、証明する証拠を収集する。
・どんな小さな論文にも、仮説や証拠があり、それらが無ければその論文には主張が無いことになるから
・「創造的」論文は伝えたい主張＋その先の広がりを感じさせるテーマ

# data[].attributes.body
・仮説と証拠を含ませる
→つまり、whyを三回以上繰り返している、立てた仮説に本当に必要な証拠を自分の考えをもって取捨選択する過程を通過している
・自分の問いに対する自分自身の答え・主張をもつ

# data[].attributes.body
仮説＋それを証明するための色々な情報が必要
調べた結果、情報の列挙＝レポート

# data[].attributes.body
・実証と理論の往復のやり方
・なぜという問いかけは出てくるものなのか
・自分の中のイメージのつくり方
・仮説は1つの論文につきいくつ必要か？
・説得法(観察結果法・演繹論理法・論理重合法)の使い分け方は？
・論理調合法とは？
・仮説の焦点からずれていくことに気づかずに進めてしまった時の対処法は？

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・さまざまな文献を読む中で、どうやってwhyに自分の中でたどり着けばいいのか→解決済み(先生の問４の解説で)
・少なく限られたアプローチの中でも往復によって仮説が育ちやすいことはあるのか

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・whyを三回繰り返す過程で当初の内容と違うものになってしまいそう。どの範囲まで内容の変化の幅をきかせて良いのか。
→解決済み
・設定した「問い」に対して「答え」が出ない場合、論文の仕上がりはどうなるのか。
→解決（先生の問4の解説により）
・仮説を考える段階で、ある程度結論を見据えておくべきか
・得られた理論と実証情報（私の場合は複数人へのインタビュー）を擦り合わせて分析し、全く予想外の結果が出てくる場合、なぜそうなったか、それも分析してよいか？
・問いから萌芽的アイデアとして仮説を育てていくときに必要なことはあるか

# data[].attributes.body
・テーマはどのくらい具体的にするべきか
・複数の問いがあるが、最後の問がメインになったのは、どのように深めていったのか（平井さん）