大学レポートの「問題提起」が書けない人へ｜テーマから「なぜ調べるのか」を作る方法
「テーマは決まったのに、問題提起で止まっちゃった？」
もこあい先生です。
大学レポートでは、テーマまでは決められても、
「じゃあ、そのテーマの何が気になるの？」
と聞かれたところで、急に手が止まってしまうことがあります。
- 「問題提起って何を書けばいいの？」
- 「テーマと問いは作れたけど、その先が分からない」
- 「“なぜ調べるのか”と言われても思いつかない」
そんな人もいると思います。
でも、最初から難しい社会問題や立派な問いを思いつく必要はありません。
今回の出発点は、
「あれ？」
です。
「便利になったのに、なぜ忙しいんだろう？」
「AIで早く終わるのに、なぜ勉強した感じがしないんだろう？」
「同じ授業なのに、なぜ人によって集中しやすさが違うんだろう？」
そんな小さな違和感から、問題提起のタネが見つかることがあります。
この記事では、問題提起を最初から完成形として思いつくものではなく、
違和感を見つけ、問いにし、資料を読みながら育てていくもの
として考えていきます。
最終的には、
- テーマ・問い・問題提起・目的の違い
- 「あれ？」から問いが生まれる仕組み
- 問題提起のタネを見つける6つの視点
- 問題提起の「密度」を上げる考え方
- AIを壁打ち相手として使う方法
- この問いで本当にレポートを書けるか判断する方法
までつなげていきます。
目指すのは、それらしい難しい文章を作ることではありません。
「なぜ、この問いを調べるのか」を、自分の言葉で説明できる状態
を目指しましょう。
- 「テーマ」「問い」「問題提起」「目的」はどう違う？
- 問題提起は「思いつく」より「育てる」
- 問題提起はどこから生まれる？｜「違和感」が問いに変わるメカニズム
- まずは「違和感メモ」を1行だけ書いてみよう
- 「あれ？」を問いに変える6つの視点
- 悪もこあい先生の「それ、本当に当たり前？」
- 弱い問題提起はどう直す？｜「重要だから」から一歩進める
- 問題提起にも「密度」がある
- 具体例で見る｜テーマから問題提起までどう育つ？
- あなたなら何を疑問にする？｜1つの場面から問題提起を探してみよう
- 問題提起は、資料を読んでから変えてもいい
- AIで壁打ちして、問題提起の密度を上げる
- 最後に決めるのは自分｜この問いで本当に書ける？
- 保存用｜もこあい式「問題提起カルテ」
- 問題提起ができたら、序論と考察につなげる
- 保存用｜問題提起を作る最終チェック
- まとめ｜問題提起は「違和感から育てる」
- 次に読むおすすめ
「テーマ」「問い」「問題提起」「目的」はどう違う？
特に混同しやすいのが、「問い」と「問題提起」です。
この記事では、次のように分けて考えます。
- 問い：何を知りたいのか、何を確かめたいのか
- 問題提起：背景や違和感から、その問いを立てる理由までを含めた流れ
たとえば、
SNSの利用時間や利用目的と、大学生の学習行動にはどのような関係があるのか。
これは問いです。
その前には、
SNSは大学生の日常的な情報収集やコミュニケーションの手段になっている。一方で、利用時間だけでなく、何のために使うかによって学習との関係は異なる可能性がある。
という背景や問題意識があります。
つまり、
背景・違和感
↓
問題意識
↓
問い
までを含めて、この記事では「問題提起を作る過程」として扱います。
※「問題提起」の意味や求められる書き方は、授業や担当教員によって異なる場合があります。
問題提起は「思いつく」より「育てる」
問題提起が苦手な人ほど、
最初から良い問題提起を思いつかなければならない。
と考えてしまうことがあります。
でも実際には、
違和感を見つける
↓
問いにしてみる
↓
資料を読む
↓
別の見方に気づく
↓
問いを修正する
という形で、少しずつ育っていくこともあります。
もこあい先生は、問題提起を、
「最初から完成した答えを作るもの」ではなく、「問いを育てていくもの」
として考えるのがおすすめです。
問題提起はどこから生まれる？｜「違和感」が問いに変わるメカニズム
問題提起の出発点は、日常や資料の中にある小さなズレです。
たとえば、
観察
↓
「あれ？」という違和感
↓
ズレ・対立・変化に気づく
↓
「なぜ？」「本当に？」「誰にとって？」と問い直す
↓
資料で確かめられる問いにする
↓
問題提起
という流れです。
たとえば、
大学生は「時間がない」とよく言う。
という場面があったとします。
一方で、
スマホを長時間見ているように感じる人もいる。
という観察があれば、
- 本当に時間そのものが足りないのか？
- 時間の使い方も関係しているのか？
- スマホ利用と時間管理には、どのような関係があるのか？
という問いが生まれます。
ただし、この段階で、
スマホを使うから時間がなくなるに違いない。
と決めてしまうのは早すぎます。
「本当にそうなのか？」
と問いの形で残しておくことが、レポートでは大切です。
まずは「違和感メモ」を1行だけ書いてみよう
いきなり問題提起を書くのが難しい場合は、
問題提起ではなく「違和感メモ」
から始めてみましょう。
書くのは、1行だけで構いません。
たとえば、
- 便利になったのに、なぜ忙しい？
- AIで早く終わるのに、なぜ理解した感じがしない？
- 同じ授業なのに、なぜ集中できる人とできない人がいる？
- 大学では自由になったのに、なぜ時間が足りない？
くらいで十分です。
この段階では、学術的な文章にする必要はありません。
「自分がどこに引っかかったのか」を残すこと
が目的です。
あとから、
違和感メモ
↓
問い直す
↓
資料で確かめられる形にする
と進めていきます。
「あれ？」を問いに変える6つの視点
違和感は見つかったけれど、そこからどう掘ればいいか分からない。
そんなときは、次の6つの視点を使ってみましょう。
これは問題提起の正式な分類ではありません。
問いのタネを見つけるための考え方の例
です。
1．矛盾を見る｜便利なのに、なぜ困る？
- オンライン授業は便利なのに、集中しにくいと感じる人がいるのはなぜか
- AIで作業を効率化できるのに、自分で考える時間はどう変わるのか
- 大学では自由な時間が増えるのに、なぜ忙しく感じる人がいるのか
2．比較する｜なぜ人によって違う？
- 同じオンライン授業でも集中しやすい人としにくい人がいるのはなぜか
- 同じAIを使っても、学習の助けになる場合と頼りすぎる場合では何が違うのか
3．変化を見る｜以前と今で何が変わった？
- 生成AIの普及によって大学レポートの作り方はどう変わったのか
- デジタル教材の普及によって大学生のノートの取り方はどう変わったのか
4．例外を見る｜「みんなそう」とは限らない？
- 勉強時間が長くても成果につながりにくい場合、何が違うのか
- スマホをよく使っていても学習時間を確保できる学生には、どんな特徴があるのか
5．条件を考える｜どんな場合ならうまくいく？
- どのような生成AIの使い方なら学習を支援しやすいのか
- どのようなオンライン授業なら学生が参加しやすいのか
6．関係を見る｜AとBはどうつながっている？
- アルバイト時間と学習時間には、どのような関係があるのか
- 夜間のスマホ利用と翌日の授業への集中には、どのような関係があるのか
悪もこあい先生の「それ、本当に当たり前？」
ここで、悪もこあい先生にも登場してもらいましょう。
「大学生は“時間がない”と言うのに、なぜスマホを見る時間はあるのかしら？」
ちょっと意地悪な冗談に聞こえます。
でも、こういう疑問には、
- 時間管理
- スマホ利用
- 先延ばし
- 集中
- 学習習慣
といった複数の論点が隠れています。
たとえば、
スマートフォンの利用習慣と、大学生の時間管理や学習行動には、どのような関係があるのだろうか。
という問いにつなげられます。
ここでの2人の役割を分けてみると、
| キャラクター | 考え方 |
|---|---|
| もこあい先生 | 整理する・資料で確かめる・問いを整える |
| 悪もこあい先生 | 当たり前を疑う・逆から見る・違和感を見つける |
どちらか一方だけではなく、
「疑う」→「確かめる」
の両方があると、問題提起を作りやすくなります。
弱い問題提起はどう直す？｜「重要だから」から一歩進める
パターン1｜テーマを言い換えただけ
弱い例
大学生のSNSについて調べる。
これでは、何が気になっているのかがまだ見えません。
改善
SNSは大学生活に身近なツールになっている。一方で、利用時間や利用目的と学習行動との関係は単純ではない。
そこから、
SNSの利用時間や利用目的と、大学生の学習行動にはどのような関係があるのだろうか。
という問いへ進めます。
パターン2｜「重要だから」で終わる
そこから導く問い
だけでは、
何が気になるのか
がまだ見えてきません。
「重要」の先にある、
- 何が変わった？
- 何が便利？
- 何が困る？
- 誰によって違う？
まで考えてみます。
パターン3｜感想になっている
AIは便利だと思う。
これは感想です。
たとえば、
改善後の問い
とすれば、資料で考えられる問いになります。
パターン4｜最初から結論を決めている
生成AIは学生の思考力を低下させる。
と決めてしまうと、自分の考えに合う資料だけを集める危険があります。
そこで、
生成AIの利用と、大学生が自分で考える機会にはどのような関係があるのか。
のように、結果によって考えが変わる余地を残します。
問題提起にも「密度」がある
問題提起を考えるときに、この記事では「密度」という見方を使ってみます。
ここでいう密度とは、難しい言葉の多さではありません。
何を、誰について、どんな関係や条件から調べるのかが、どれくらい見えているか
という意味です。
低密度
SNSは大学生にどんな影響があるのか。
対象は見えますが、まだかなり広い問いです。
中密度
SNSの利用時間と、大学生の学習時間にはどのような関係があるのか。
何と何を見るのかが分かってきました。
さらに具体化
大学生の夜間のSNS利用と、翌日の授業中の集中にはどのような関係があるのか。
条件まで見えてきました。
ただし、
密度が高ければ高いほど良いわけではありません。
細かく絞りすぎると、使える資料が見つからなくなることもあります。
大切なのは、
課題の字数と、使える資料に合った密度
にすることです。
具体例で見る｜テーマから問題提起までどう育つ？
具体例1｜大学生のSNS利用
テーマ
大学生のSNS利用
違和感メモ
「SNSは便利なのに、使いすぎると勉強の時間は減るのかな？」
背景・問題意識
SNSは大学生の日常的な情報収集やコミュニケーションの手段になっています。一方で、利用時間だけでなく、何のために使うかによって学習との関係は変わる可能性があります。
問い
SNSの利用時間や利用目的と、大学生の学習行動にはどのような関係があるのだろうか。
具体例2｜生成AIと大学レポート
テーマ
大学生の生成AI利用
違和感メモ
「AIを使うと早く終わるのに、なぜ自分で考えた感じがしないことがあるんだろう？」
背景・問題意識
生成AIは、情報整理や文章作成を助ける道具として利用できます。一方で、どこまでAIに任せるかによって、自分で考える過程との関係は変わる可能性があります。
問い
大学レポート作成時の生成AIの利用方法と、学生自身が考える過程にはどのような関係があるのだろうか。
短い例｜オンライン授業
違和感メモ：
「通学しなくて楽なのに、なぜ疲れることがある？」
問い：
オンライン授業の形式と、大学生の集中や授業参加にはどのような関係があるのだろうか。
短い例｜大学生のアルバイト
違和感メモ：
「アルバイトは経験になるけど、働く時間が増えると大学生活はどう変わる？」
問い：
アルバイトの勤務時間と、大学生の学習時間や大学生活にはどのような関係があるのだろうか。
あなたなら何を疑問にする？｜1つの場面から問題提起を探してみよう
もこあい先生：
「ここで10秒だけ考えてみよう。私が先に答えを言わないので、あなたなら何に引っかかるか探してみてね。」
「最近、授業の資料は全部スマホで見られるし、AIにも質問できるから便利なんだけど、前より勉強した感じがしないんだよね。」
ここから、どんな疑問が見つかるでしょうか。
たとえば、
- 便利になることと、理解が深まることは同じなのか
- AIを使うことで、自分で考える時間はどう変わるのか
- デジタル教材の利用と学習行動にはどのような関係があるのか
- 「学んだ実感」は何によって生まれるのか
など、いくつもの方向があります。
つまり、
同じ場面から、問題提起は1つだけ見つかるわけではありません。
どこを見るかによって、
- 時間の問い
- 理解の問い
- AI利用の問い
- 心理の問い
へ分かれます。
正解を当てるのではなく、
「自分は何に引っかかったのか」
を見ることが大切です。
問題提起は、資料を読んでから変えてもいい
最初に作った問いを、最後まで絶対に守る必要はありません。
たとえば、
問いを作る
↓
資料を読む
↓
新しい論点に気づく
↓
問いを修正する
ということがあります。
最初は、
SNS利用時間と学習時間には、どのような関係があるのか。
と考えていたとします。
資料を読むうちに、
利用時間だけでなく、利用目的も重要なのでは？
と気づいたら、
SNSの利用時間や利用目的と、大学生の学習行動にはどのような関係があるのか。
と問いを育てることができます。
これは失敗ではありません。
資料を読んだからこそ、問いの密度が上がった
と考えることができます。
資料を読んでも何を使えばいいか分からない場合は、
大学レポートの資料が読めない人へ｜集めて、選んで、使えるメモにする方法
も参考にしてください。
参考文献そのものが足りない場合は、
につなげられます。
AIで壁打ちして、問題提起の密度を上げる
もこあい先生：
「自分なりの問いができたら、AIを“答えを出す先生”ではなく、“質問してくれる壁打ち相手”にしてみよう。」
AIに、
もっと良い問題提起を作ってください。
と丸ごと任せるのではなく、
私の問いの曖昧なところを見つけるのを手伝ってください。
と頼みます。
流れは、
自分で問いを作る
↓
AIが質問する
↓
自分で考えて答える
↓
AIが別の角度を返す
↓
自分で問いを修正する
です。
AIとの壁打ちはこんな感じ
読者
「生成AIと大学生の学習には、どのような関係があるのか、という問いを考えています。」
AI
「『学習』が少し広いですね。レポート作成、試験勉強、理解度、学習時間など、どの場面を中心に考えたいですか？」
読者
「レポート作成時の、自分で考える時間が気になります。」
AI
「生成AIを使う場面は、情報収集・構成づくり・文章作成のどこを想定していますか？」
読者
「構成づくりと文章作成です。」
AI
「それなら、『大学レポート作成時に生成AIを構成づくりや文章作成へ利用することと、学生が自分で考える時間にはどのような関係があるのか』と具体化できそうです。ただし、この問いに合う資料が見つかるかも確認した方がよさそうです。」
AIが答えを完成させたというより、
AIの質問に答えることで、自分の考えが具体化した
という点がポイントです。
保存用｜問題提起をAIで壁打ちするプロンプト例
※以下は問題提起を深掘りするためのプロンプト例です。
AIの案をそのまま採用せず、自分の課題条件や使える資料に合っているか確認してください。
私は大学レポートで、次の問題提起を考えています。
「【自分の問題提起】」
あなたは私の代わりに問題提起を完成させるのではなく、壁打ち相手になってください。
まず、この問いについて、
- 曖昧な言葉
- 広すぎる範囲
- 比較できそうな点
- 条件を加えられそうな点
- 反対の見方
- 資料で調べにくそうな点
を確認してください。
そのうえで、一度に完成形を出さず、私に1つずつ質問してください。
私の回答を受けて、次の質問をしてください。
最後に、私が考えた内容を整理して、問題提起の候補を3案示してください。
それぞれについて、
- 何を調べる問いなのか
- 広すぎないか
- 資料で確かめられそうか
- どんな反対の見方がありそうか
も説明してください。
AIを使うときの注意
ここで紹介したAIとの会話やプロンプトは一例です。
ChatGPT、Gemini、Claudeなど、利用する生成AIや入力内容によって回答は異なります。
また、生成AIの出力には、誤りや不自然な提案が含まれる場合があります。
- 授業や課題で生成AIの利用が認められているか
- AIの提案が課題条件に合っているか
- 資料を使って確かめられる問いになっているか
- AIが示した事実・統計・研究例が本当に存在するか
- 問いを細かくしすぎていないか
- AIが作った文章をそのまま自分の考えとして提出していないか
個人情報、未公開の研究内容、授業内だけで共有された資料などを安易に入力しないことも大切です。
AIは、
問題提起を決める人ではなく、自分の考えを整理する壁打ち相手
として使いましょう。
最後に決めるのは自分｜この問いで本当に書ける？
問題提起が面白くても、レポートとして書きやすいとは限りません。
最後は自分で、
- 課題に合っているか
- 資料が見つかるか
- 字数で扱える大きさか
- 何を調べたいのか説明できるか
- 最初から結論を決めていないか
を確認します。
面白い問いと「書ける問い」は少し違う
たとえば、
AIは人間の思考をどう変えるのか。
は面白い問いですが、2000字程度の大学レポートでは広すぎるかもしれません。
そこで、
面白い問い
＋
課題条件
＋
使える資料
＋
字数
が重なるところを探します。
最後に1文で言ってみる
最後に、
「このレポートは何について調べるレポートですか？」
と自分に聞いてみます。
たとえば、
このレポートでは、大学生のSNS利用と学習時間の関係について、利用時間だけでなく利用目的にも注目して考える。
と説明できれば、かなり整理されています。
一方、
SNSについていろいろ調べる。
しか言えないなら、まだ少し広いかもしれません。
自分の言葉で1文にできるか。
これは、問題提起が自分のものになっているかを見るシンプルな確認方法です。
保存用｜もこあい式「問題提起カルテ」
ここまで考えた内容を、最後に1枚へまとめてみましょう。
| 確認すること | 自分の内容 |
|---|---|
| テーマ | 何について扱う？ |
| 違和感メモ | 何に「あれ？」と思った？ |
| 背景 | どんな状況がある？ |
| ズレ | 何と何が合わない？ |
| 問い | 何を確かめたい？ |
| 密度 | 広すぎたり細かすぎたりしていない？ |
| 資料 | 調べられそう？ |
| 最終判断 | この問いでレポートを書けそう？ |
すべてを最初から埋める必要はありません。
資料を読んだあとに書き直しても大丈夫です。
問題提起は、
一度決めたら終わりではなく、調べながら育てるもの
だからです。
問題提起ができたら、序論と考察につなげる
問題提起は、レポートの完成ではなく入口です。
問題提起ができたら、
背景
↓
問題提起
↓
目的
↓
本文で何を扱うか
という形で序論へ組み込んでいきます。
レポート全体の構成については、
で詳しく扱っています。
また、資料を集めたあとに、
「そこから何が言えるのか」
で止まった場合は、
大学レポートの考察が書けない人へ｜事実から「だから何が言える？」を考える5ステップ
も参考にしてください。
保存用｜問題提起を作る最終チェック
- □ なぜ調べるのかを説明できる
- □ 誰・何について調べるか分かる
- □ 課題の字数で扱える大きさになっている
- □ 資料を使って確かめられそう
- □ 課題条件に合っている
- □ 最初から結論を決めていない
- □ 別の見方や反対の見方も考えられる
- □ 自分の言葉で「何について書くレポートか」を説明できる
全部にチェックが入らなくても大丈夫です。
資料を読んでから、問いを修正することもできます。
まとめ｜問題提起は「違和感から育てる」
問題提起というと、最初から立派な問いを考えなければならないように感じるかもしれません。
でも、出発点は、
「あれ？」
で構いません。
そこから、
違和感をメモする
↓
いろいろな角度から見る
↓
問いにする
↓
資料を読む
↓
問いの密度を調整する
↓
必要ならAIと壁打ちする
↓
最後は自分で決める
と進めていきます。
悪もこあい先生のように、
「本当に？」
と疑ってみる。
そして、もこあい先生のように、
「では、資料で確かめよう」
と整理していく。
この2つを行き来しながら、問題提起を育ててみてください。
AIや資料は、そのための手助けになります。
でも最後に、
「この問いで、自分は何を考えたいのか」
を決めるのは自分です。
次に読むおすすめ
- テーマ・問いがまだ決まらない
→ 大学レポートのテーマの決め方 - 資料を読んでも何を使えばいいか分からない
→ 大学レポートの資料が読めない人へ - 参考文献が足りない
→ 参考文献が足りない！大学レポートの探し方5ルート - 問題提起を序論へ入れたい
→ 大学レポートの書き方テンプレ - 資料から何を考えればいいか分からない
→ 大学レポートの考察が書けない人へ
