今回は、データ分析型小論文の書き方について、以前記事にした内容に付け加えて、例文付きの実践形式で解説をしていきたいと思います。
以前解説をした「データ分析型小論文」の記事について、
「もっと詳細を教えてほしい!!!」
等のお問い合わせを多く頂いたため、今回は実践式で具体例を列挙しながら解説をしていくことにしました♪
お問い合わせいただいた皆様、お待たせしました!(^^)
私は、小論文の指導を生業としていますが、昨今「データ分析型小論文」の出題率が異様に高いです。ご指導している方からも、
「ここの大学入試の小論文はデータ分析型が多い」
「役職昇進小論文試験では、データ分析をしなくてはならない」
等、かつてテーマ型、課題文型小論文が蔓延っていた時代と比較して、段違いで上昇傾向にあることは間違いないです。
その中で、データ分析型小論文で高い評価を得るためにはどのような書き方が望ましいのか、各業界の採点者側のお話を元に、様々な参考書と自分なりの解釈を混ぜ合わせて解説をしていきます。
現在に至るまで、データ分析型小論文の添削を約300回以上行ってきましたので、ある程度の説得力と裏付けは整っていると思います♪
それでは、解説に入りましょう!!
データ分析型の基本的な解説はこちらの記事をご参考下さい。
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小論文の出題形式
そもそも、小論文には様々な出題形式があります。
②課題文型小論文
③データ分析型小論文
④イラスト型小論文
⑤英文型小論文
などなど…
様々な小論文の出題形式がありますが、その中でも近年出題傾向の高いのが、今回解説をします「データ分析型小論文」です。
データ分析型小論文の特徴は、予め出題内容における「データ」が示されており、そのデータを読み取ってから、出題内容に対する自分の意見を述べていくという点です。
そのため、まずはデータを読み取る力が必要となります。データを読み取ることができないと、出題意図に反していると見なされ、減点または採点の対象外となってしまうことがあります。恐ろしい…
しかし、ご安心下さい。前回解説した内容と今回解説する内容をしっかりと理解し、ご自身で実践を繰り返すことが出来れば、ご自分の受ける大学・企業・採用試験等で課される小論文が「データ分析型」であっても必ず対応できるようになります。一歩一歩根気強く頑張っていきましょう。
データ分析型小論文で最も重要な点
テーマ型小論文・課題文型小論文・データ分析型小論文と、小論文の出題形式の主要3つには、それぞれで内容を考える際にポイントとなる点があります。当たり前ですが、自分の意見を明確に述べることや、論理的な内容にするという点は、全ての出題形式に共通します。ここでいうそれぞれのポイントは、何を心得るかという点です。
例えば、テーマ型小論文であれば、「テーマの内容に沿って、既成事実や体験談などを元に、自分なりの意見を論理的に述べていく」必要があります。課題文型小論文では、「課題文の要旨を掴んだ上で、それを踏まえて自分の意見を論理的に述べていく」必要があります。では、データ分析型小論文ではどうでしょうか。それぞれの出題形式には、それぞれのポイントがあるように、データ分析型小論文においても大きなポイントがあります。
合わせて読みたい!
テーマ型小論文については、こちらの記事をご覧下さい♪
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資料を正しく扱う
データ分析型小論文で最も重要なポイントは、
「分析」という言葉が使われている通り、データ分析型小論文では、「データを正しく扱わなければ、大きな減点」となってしまいます。もちろんそこで用いられる資料は、1つではなく複数ある可能性もあります。ここではまず、データ分析型小論文で高評価を叩き出すための要である「資料の正しい扱い方」について解説をします。
例題で確認
下記の資料は、児童(小学生)の交通事故についてである。これを分析し、児童の死亡事故を防ぐために考えられる対策を述べよ。
このような、資料があらかじめ用意されていた場合、どんな解答をするのが適切なのでしょうか。先ほども述べましたが、データ分析型小論文で高評価を得るためには、資料を正しく扱う必要があり、それはつまり、資料を正しく読み取ることにも繋がってきます。
ではまず、ダメな解答を確認していきましょう。
ダメな解答例
高評価な解答例
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ダメな解答と高評価な解答の違い
例題に沿って、ダメな解答例と高評価な解答例を提示しました。では、この解答を見て、それぞれの解答にどのような違いがあるのか、解説していきます。
まず、ダメな解答例と高評価な解答例の大きな違いは、資料に「触れている」か「触れていない」かです。今回の例文は、ダメな解答例においても話の筋道が通っています。
資料1にある児童の通行目的別死者数で下校時が圧倒的に多かったため、その対策として地域コミュニティを活用するべきだという考え方自体は間違っていません。しかし、せっかく資料がついているにも関わらず、自分がどの資料を読み取り、どのような解釈をしたのか明確に示していないことによって、大きな減点へと繋がってしまうのです。
それもそうですよね。自分ではデータを読み取っているのが前提で意見を述べていることが分かっても、採点者側はどの資料を読み取って、どの解釈になったのか言語化されていないと分かりませんもの。大学の論文と同じです。引用したものがどのように自分の意見に反映されているのか明確に示さないと、引用した意味がなくなります。
ダメな解答例で最も大きな過ちは、
を明確にしていないところなのです。
それに比べて、高評価な解答では、「資料1では~」という風に、全ての資料に触れて、自分の解釈をしっかりと述べています。文字数が限られているため、2つのデータをまとめて解釈している部分もありますが、そこは問題ありません。
高評価な解答にするためには
データ分析型小論文の場合、定番の書き方があります。それが、
という書き方です。これは一般的な論文でも用いられている書き方です。この書き方を覚えておけば書き出しの部分で躓いたり、構成に時間をかけすぎたりせずに済みます。
是非、皆さんも使ってみて下さい。
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グラフが沢山!どうする?
グラフや資料が沢山存在した場合、全ての資料に触れるのは難しいです。ただ、原則として全ての資料に触れてください。
資料に触れていないと、先ほども述べたように、どの資料からどの解釈に至ったのか、採点者側が把握できないという事態に陥ります。字数に余裕がある場合は、必ず「資料1では~、資料2では~。」というように、1つ1つ丁寧に分析していきましょう。
資料の分析方法については、下記の記事を参考にしてください!
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文字数の増減方法については、下記の記事で詳しく説明していますので、是非ご覧下さい!
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文章の量を減らしたり、増したりしたい時のコツとは? 文章を書いている時に、ついつい書きすぎてしまったり、逆に内容が思いつかなくて字数が足りなくなってしまったりしたことって、皆さん一度は経験したことがあります[…]
文字数が400字程度など少ない場合には、全てのグラフ・資料に触れることは困難です。そんな時は、「どの資料に注目すべきか考え、出題者の意図を踏まえた上で、自分で取り扱うデータを抽出し触れる」という方法があります。これはあくまで例外的なものですが、6つ以上のグラフ・資料があり、なおかつ文字数制限が400字以内等の字数に余裕がない場合はお試し下さい。
この方法で小論文の構成を考える場合、最も気を付けなければならないのが、
「出題者の意図を読み取ること」
です。グラフや資料が存在するということは、同時に出題者の思惑も存在します。何を読み取ってほしいのか、そこをしっかりと認識できるかどうかが最重要の条件となります。
他にも方法はあります。「出題者の意図を読み取る自信がない方」や「自分では選べない!という方」は、関連する複数の資料をまとめて言及するという方法もあります。
先ほどのデータであれば、資料1と資料2は関連性の高いものだと考えられますので、まとめて言及してしまっても大丈夫かと思います。
資料1、2では、児童の歩行中における死因として最も多いのが、下校中であることが分かり、高学年になるにつれて、自転車での死亡事故が増えているが、全体としては年を重ねるにつれて減少傾向にある。
最もいけないことは、資料に触れないことです。どれだけ文字数が少なくとも、必ず資料には言及しなければなりません。
・資料には必ず言及する。
・資料が多すぎて扱いきれない場合は、出題者の意図を読み取って、触れる資料を限定するか、複数の資料をまとめて言及するかの対策をとる。
・資料の分析結果を述べることも忘れずに。
・「資料1では~が分かる」のような書き方が無難。
資料をどう扱うか
小論文試験に資料が存在していた場合、資料をどう扱うかが重要なポイントとなってきます。提示されている資料から筆者が何を読み取ったのか、そこからどのような考えを持ったのか、内容として大切にしなければならない点ですね。この際、資料のどこに注目するかという問題があります。
基本的にグラフ・資料では、「特異点」に注目するようにしましょう。棒グラフにおいては、極端に数値の大きな部分。円グラフでは、極端に割合の高い部分。レーダーチャートでは極端に外側に突き出ている項目等です。このような点に着目し、考察していくのが定石でしょう。
それぞれの「特異点」を見出し、複数の資料を関連付けながら自分の意見へと繋げていけるようにする練習をしていきましょう!
例題を使って練習
先ほどの資料を使用して簡単に「特異点」の見つけ方と、分析について確認しましょう。
資料1で注目すべき点は、登下校中の交通事故死因率が全体の40%とかなりの割合だという点です。ここは特異点として捉えるようにしましょう。
資料2では、各学年における死亡者数の全体値と、死因が歩行中なのか自転車乗車中なのかの傾向について探ります。ここでは、学年を重ねることによって全体の死亡者数は減少傾向にあるということと、自転車での死亡事故が増えていくという点に注目。
資料3では、保護者の在宅時間が登校時のみに偏っている点に注目します。ここから考えられることは、児童が下校時に保護者という抑制効果のある存在を、意識しなくなる可能性がでてくることです。また、登校時と下校時の交通量も加味したいところですが、資料として提示されていないため、単純に登校時と下校時で約2倍以上の死亡率がある原因をこの抑制効果に持っていくことが可能だと述べることができます。
ある程度「特異点」を抽出することができたら、あとは関連付けて対策を考えていきます。資料1では、登下校中の死亡者数が40%を占めていること。資料2では、各学年における死亡者数が学年を重ねるごとに減少傾向にはあるが、自転車での死亡率は学年を重ねるごとに増えているということ。資料3では、保護者の在宅時間が登校中に偏っていること。これらを関連づけて、対策を考えましょう。
対策を考える際に頭に入れておきたいことは、こういった状況に陥ってしまっている社会的な背景を踏まえて考察することです。なぜ下校中の事故が多いのか、なぜ学年を重ねるごとに自転車の死亡者数が増加するのか、なぜ保護者が登校中のみしか在宅していないか。これらを社会的背景に紐づけて考察すると、良案を生み出しやすいです。
今回の場合、資料1、2から死亡者の傾向・割合を見出し、その原因を資料3から導き出すのが最も有効な考え方なのではないでしょうか。そのため、資料3の社会的な原因を探っていきます。
保護者が登校時のみしか在宅できない理由は、想像に難しくないかと思います。所得の減少から夫婦共働きが当たり前となりつつあり、昭和モデルのように男は仕事、女は家事という概念は覆されています。現代において、いわゆる中流層に属する家庭のほとんどは、共働きを選択しているでしょう。その影響もあり、子どもの下校時にはまだ会社にいる等、迎え入れることが困難となっている現状が考えられます。
しかし、そうであっても児童の交通事故による死亡者数を減らさなければなりません。学校職員も、部活指導や担任業務で、放課後児童の下校指導を十分に行うことが難しいはずです。出来たとしてもせいぜい校門に立って児童を見送るくらいでしょう。
そうなってくると、直接児童と触れ合っている大人は限られてきます。保護者・教員が万全な対策をできる世の中の仕組みが構築されるのを気長に待つしかないというのは、あまりにも無謀な理論です。
そこで、地域が一体となって児童を守っていくという取り組みが考えられるわけです。近年、個人主義が世の中に浸透し、地域コミュニティが希薄化していますが、学校行事として地域の方を積極的に取り入れて、連携を強固なものにしていくのです。児童の命を守るためには、「大人の目」が必要でしょう。学校と地域が連携すれば、すくなくとも登下校時の死亡率は減少させることができるように考えます。なぜなら、児童が地域に対して帰属意識を持つようになり、モラルを反さなくなることが考えられるからです。また、「見られている」という感覚が身に付き、自転車の乗車マナーや、歩行中の右側通行など、ルールに則った行動をとるようになるとも考えられます。
少子高齢化の影響から、各地域で高齢者は増えています。高齢者と子供は、生産年齢の大人よりもコミュニティに関わる時間が長いです。学校は、そういった事実を理解して、積極的に地域コミュニティの確立に力を入れていくべきなのです。
このように考察が終わったら、あとは自分の言葉で字数制限を考慮しつつ、記述していきましょう。
・基本的に資料は、「特異点」を見出す。
・「特異点」を見出すことができたら、それぞれの資料の「特異点」を関連付けて、原因を探る。
・原因を探る際は、社会的な背景を考慮すると良案が生まれやすい。
小論文試験に向けておススメの参考書7選
何を書けばいいかわからない人のための小論文のオキテ55 [ 鈴木鋭智 ]
難易度 ★☆☆☆☆
この参考書は英語文法で言う「be動詞が分からない」という方のように、小論文において基礎基本を教えてくれる本です。受験生の悩みをQ&A方式で解説してくれるため、非常に分かりやすく、かつ丁寧です。
また、話し言葉が使われているため、頭にも入ってきやすいという利点があります。
良い答案やダメな答案など、例文付きでまさに小論文初心者には必見の参考書です。
スタートの一冊といったところでしょうか。
採点者の心をつかむ 合格する小論文
難易度 ★★☆☆☆
この参考書は、ルールに則らない独特な採点者側をメインとした文章作成スキルを上げてくれる本です。コンセプトは「採点者が読みたくなる」であり、その名の通り、採点者の視点に合わせて最適な文章の作り方を教えてくれます。ルールに則らないという所で、他の参考書とは一味違いますが、小論文で他の受験者と差別化を図りたいという方には非常におすすめの参考書です。
ゼロから1カ月で受かる小論文のルールブック
難易度 ★★☆☆☆
この参考書はその名の通り、小論文知識0の人でも大学入試に合格できてしまうほど、分かりやすく丁寧に解説された本です。
私が読んでいて感じたのは、他の参考書と違って色遣いなどは少なく、シンプルでエッセイを読んでいるかのような読みやすさがあるという印象です。
「小論文とは何か」
「小論文構成の仕組み」など、どの世界にも通用するオーソドックスな知識をつけたい方におススメです!
全試験対応!直前でも一発合格!落とされない小論文
難易度 ★★★☆☆
この参考書では、受験生によくある12のミスを紹介しています。
小論文は基本的に減点方式となっているため、ここに載っている減点ポイントを抑えることができれば、高得点に繋がること間違いなしです。
即効性に優れているため、受験期直前に読むだけでもだいぶ変わります。
意外と知らなかったミスなどに気づけるチャンスが満載です。
私自身も小論文を500回以上書いてきましたし、山のような添削を行ってきましたが、ここに書かれていることは非常に参考になりました。
採点者側の視点を知ることのできる素晴らしい参考書です。
小論文 書き方と考え方 (講談社選書メチエ)
難易度 ★★★☆☆
小論文作成において、基礎基本が出来たうえで更にもう一歩上の文章を書けるようにしたいという方はこちらの参考書がおススメです!
文章作成における根本的な考え方を再定義してくれる本です。難易度は多少高めの設定ですが、読みづらさなどはなく、あくまで基礎基本をクリアしているという条件付けという意味で、この難易度にさせて頂きました。
著者である大堀精一氏は、教育の現場で沢山の指導を行ってきた超実力者です。私も何度か勉強会に参加しましたが、小論文のトレンド情報や、採点者がどこを見ているのかなど非常に細かな点においてご指摘があり、とてもタメになりました。
難関大学で小論文試験がある場合は、是非一度読んでいただきたい本です。
また、こちらの本は普段文章を作ることの多い社会人の方にもおすすめです!
小論文これだけ!シリーズ
難易度 ★★☆☆☆
小論文の世界では言わずと有名な樋口裕一先生の著書です。とにかく分かりやすく、論理力のトレーニングになります。
シリーズ化されているため、大学入試であればその学部にあったシリーズを選ぶことができます。
定番中の定番ですので、かなり多くの受験生や試験を控えた社会人の方が愛用している参考書だと思われます。
私も全てのシリーズを読みましたが、全体的にまとまりがあって、よくある難解な言葉ばかり使う参考書ではなく、読者視点で分かりやすい言葉を使っているので、非常に読みやすいです。
小論文の完全ネタ本シリーズ
難易度 ★★★☆☆
小論文作成において、知識がなければ何も書くことはできません。各分野において、最低限知らなければならない知識はこの参考書を読めばだいたい分かります。
この参考書の良い所は、分野別に分かれているところと、実際の出題例や模範解答など、知識のみならず、様々な方法を使って理解することが出来る点です。
まとめ
いかがでしたか?
今回は、「データ分析型小論文」における高評価のポイントについて解説をしました。ここまでに解説してきて、ポイントとなる内容を下記にまとめます。
・データ分析型小論部の要は、資料を正しく扱うこと。
・データ分析型小論文を書く際は、原則として全ての資料に触れること。
・資料が多くて字数制限の兼ね合いから、全ての資料に触れることが出来ない場合、出題者の意図に即して必要な資料を選択、限定し述べることができる。また、複数の関連する資料をまとめて考察することもできる。
・資料内容を読み取る際に、それぞれの資料の「特異点」を見出す。
・「特異点」はグラフや表などで大きな特徴が表れている部分のことである。
・それぞれの「特異点」を関連付けて考察をしていく。
・考察をしていく際は、ポイントとなる資料の社会的背景まで踏まえると良案を導きだしやすい。
基本的にデータ分析型小論文では、データの取り扱いが鍵を握ります。
出題者がどのような意図でこの資料を提示しているのかをよく考え、正しく資料を読み取ることで、相手が求めている解答に近づけることができます。
近年このデータ分析型小論文の出題率は増加傾向にありますから、しっかりと対策、練習をしていきましょう。
データを正確に読み取り、自分の意見を述べるための方法! ここでは、データ分析型の小論文の書き方について解説をしていきます。データ分析型の小論文の場合、文章だけではなく、グラフや表などの視覚的情報を的確に読み取り、その[…]