未経験から論文系の高度情報処理試験の受験を考えていて、論文試験の説得力がでないなと悩んでいるひとがいるかもしれません。
「未経験から高度情報処理試験の論文を書いてみたけどなにか具体性に欠けているんだよな～。。。」
自分もそれほど論文問題が得意というわけではなく、過去ST試験、PM試験の論文試験の勉強で苦戦しました。
自分の論文にどう説得力をもたせればよいのか考えていましたが、数字の活用を盛り込むことでなんとか初受験、独学でも試験を突破することができました。
未経験からの高度情報処理試験の論文における説得力
論文問題における説得力の重要性
未経験から論文系の高度情報処理試験を受験するときに苦戦するのが午後試験です。
とくに午後２試験は論文問題となっており、はじめて受験するひとは今まで勉強したことのない問題であることも多く、難易度が高いものになります。
そうしたなかで論文問題の出来を左右するひとつが、論文の説得力です。
論文問題は基本的にどの試験区分でも過去の経験を、第三者に説明するという形式になります。
その説明のなかで、第三者である読み手を納得させられるかどうかが重要な点になります。
未経験からの論文に盛り込む説得力
ただし未経験からの場合、論文問題で説得力のある内容が必要になることは理解できるが、それを実際に盛り込むことがむずかしいケースも多いとおもいます。
そこである程度、自身の経験を膨らましたり、想像したりしながら、論文を書き上げる必要があります。
しかし経験のない部分を想像で補おうとすると、どうしても内容がぼやけがちになってしまいます。
論文のなかでぼやけた表現や曖昧な表現があると、客観視したときの説得力に欠けてみえ、読み手がすんなり納得できない内容になってしまうことが考えられます。
業務経験の深い方であれば過去の経験から具体的な内容で書き進めることができるため、その部分で未経験者との差が大きくでることになります。
そうした差のあるなかで未経験者は説得力のある論文を書き上げる必要があるため、想像力で補う曖昧な部分にどう説得力をもたせられるかが大事になります。
未経験からの高度情報処理試験の論文で活用する数字データ
未経験者が高度情報処理試験の論文で数字を活用すること
高度情報処理試験の内容にあたる業務経験に乏しい未経験者は、論文のなかで経験者に負けないような説得力をどうもたせるかを考える必要があります。
そこで活用すべきもののひとつが数字データです。
未経験者が想像で内容を補うときに最も書きにくい点のひとつが論文における数字の部分です。
経験者であれば自身が経験した事実から、各数字を自信をもって書き出せるものですが、未経験者の場合はどうしても具体的な数字というのは書き辛いものになります。
未経験者が数字を書き辛いのは、未経験の部分で数字内容を想像すると、曖昧な部分などで数字のおかしい点や穴になりそうな点がでてくるためです。
こんな数字でよいのかな？この数字はおかしいのでは？といった気もちが生まれるため、自信をもって数字を書き出すということがしづらいです。
そこで、そうした曖昧さを解消し自信をもって数字を書き出すために、すでに世に出ている数字データを活用します。
未経験者が論文試験で活用しやすい数字データ
未経験からの論文試験に用いる数字データの準備にむけて
論文問題の準備、勉強を進めるにあたって、ほぼすべてのひとが論文ネタを準備することになります。
その論文ネタの準備の際に、具体的な数字データの収集も同時に行うようにするのが数字を活用する準備のコツです。
未経験から論文ネタを準備するときは、論文に書く内容面での準備を重視することが多くなりがちです。
どういった企業、業務、問題、対応かといった内容面は本番に向けて準備しやすいですが、数字データのほうは意識しないと中々準備に目が向きません。
また経験がないため、数字を扱うためには頭のなかでの整理だけでなく、数字データをどこかから収集する必要があります。
未経験からの論文試験の数字データを収集する手段
そこで自分が高度情報処理の論文をはじめて勉強するときは、３つの手段で数字データを収集しました。
それが
- Web情報
- 図書・書籍
- 参考論文
です。
論文ネタの内容にもよりますが、このいずれか、または組み合わせで、だいたいの数字データは収集できます。
順序的には論文ネタの内容部分が完全ではなくてもなんとなくできた段階で、どの部分に具体的な数字が必要かを整理します。
そのうえでそれらの数字データをまとめて収集する形が効率がよいです。
その後、論文ネタの精度をあげていくうえで追加で必要な点が出た場合は別途数字データも追加するようにします。
未経験からの論文試験に用いる数字データ収集の例
論文で数字が必要になる点は試験区分と論文ネタの内容により若干異なりますが、基本的には論文問題における（ア）（イ）のなかになります。
とくに論文の前段となる前提情報と、論文における対応の事前事後情報の部分で数字が必要なケースが多いため、それらの数字データを書き出せるように準備します。
たとえば
前提情報としては、
- 企業の規模、業績
- プロジェクトやサービス規模
対応の事前事後情報としては、
- 対応前の目標値やKPIなどの指標
- 対応後の計測値や変化
といった点です。
こうした数字データの情報を収集して活用することで、未経験者でも自信をもって経験者と変わらない数字を盛り込んが論文を書けるようになります。
自信をもって数字を提示できる論文になると、自然と論文の説得力も増すことにつながりますので数字データを活用することは重要な点としておすすめします。
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【数字の重要性】未経験からの高度情処理試験の論文に説得力をまとめ
【数字の重要性】未経験からの高度情処理試験の論文に説得力をのまとめです。
- 高度情報処理試験の論文で説得力をもたせるには数字データが有効
- 高度情報処理試験の論文では第三者を納得させられるかどうかが重要
- 未経験者は想像力で補う部分にどう説得力をもたせられるかを考える必要がある
- 論文ネタの準備として具体的な数字データの収集も同時に行う
- 高度情報処理の論文で数字が必要になるのは論文で書く前提情報と対応の事前事後情報の部分が多い
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