都市計画をテーマに論文を書く場合は、どの程度事例を知っているかが重要になってきます。日本全体の人口が減少しているだけでなく、人口の流出に歯止めがかからない地方も珍しくありません。コンパクトシティ、ＩTの活用事例などの事例は非常に多くなっているため、情報に事欠かない状況になっています。自動運転の自動車を取り入れた場合の都市計画など、一歩も二歩も先に進んだ構想も生まれています。先進事例を学び、その根拠となっている基礎的な研究、進捗などを追っていくのも一つの方法です。一方で都市計画を誰が担うかも重要で、財源が限られる中官民共同で成功した事例、失敗した事例など様々な前例が存在します。成功した事例を次々と取り上げて共通点を探る、失敗した事例の共通点を探るのも十分にテーマ足りえます。また、似たような条件、地方でありながら成功した事例と失敗した事例を対比させるのも方法です。一つのテーマを深く探っていくのか、多面的に見て課題を浮き彫りにする方法でも違いがあり、基礎的な知識がどの程度あるのかも問われるのです。災害からの復興事例なども存在するため、いかに視野を広く持てるか、あるいは身近なテーマを見つけられるかも鍵になります。出身地や地元の都市計画を学びなおした上で、未来を予測するといった切り口も存在します。知識があるだけと、感情や実感が伴うかは別になるため、感情移入ができること、身近に思えることをテーマに選ぶ人も多いのです。知識が偏っている場合は国土交通省や都市計画をテーマに研究を行う財団法人、学会の論文などをチェックしつつ、事例から学んでいく必要があります。事例を学んだうえで、先々の作業量を考えることも重要です。類似点が多い都市計画はデータがそろえやすく、ユニークなものは情報を集める苦労が発生しやすくなります。人と被らないテーマやオリジナリティを重視しようとすれば、それだけ調べものの量がかわりやすいのです。情報へのアクセス自体が困難なケースも多いことも増え、作業量も増えます。一見書きやすそうに見えるテーマでも軽く調べただけで課題が見つかることもあるため、複数のテーマの候補を決めた上で、執筆が現実的か下調べをしていくのがおすすめです。勢いでテーマを決めてしまって、後で後悔してしまう人も珍しくありません。その上で、最新の事例は刻々と状況が変わっていくこと、コロナ禍や震災などで浮き彫りになった課題なども踏まえ、情報の精度を上げていくことが大切です。海外の事例を持ち出す方法もありますが、その場合は海外言語を読む・翻訳するなどの手間がかかることにも注意が必要です。論文の日本語訳が誤っているケースや、解釈にずれが生じているケースも存在し、原文で確認しなければ本当のことが分からない場合もあります。国外の事例を調べるのであればなおさら慎重さが求められます。切り口を変えたいのであれば、都市計画の歴史を調べていくのも方法です。都市計画は人口増加や減少、経済環境と切り離すことができないものです。また、先進的なモデル都市であったはずの計画が今どうなっているかなど、プロジェクト開始時点の見込み、現実のギャップを浮き彫りにしていくのも方法と言えます。古い都市計画をテーマに選べば電子媒体ではなく紙媒体を調べるなど、手間が増える場合が多くなります。一方で、本当に取り組みたいと思える内容であれば、そちらを優先するのも方法だからです。地方都市の場合も資料を探しづらいケースもあるため、ある程度覚悟して挑む必要があります。ある程度の事例、テーマ選びが決まった時点で指導教員や院生など、他の人に意見を求めるのもおすすめです。卒論のゼミ発表が予定されている場合は、先に不足しているデータや視点を補うのにも役立ちます。あまりにも難易度が高い、と判断した場合、テーマ自体を変えてしまうのも方法です。論文を書き始めて、想定とあまりに違う部分が出てくれば修正の手間が増えてしまいます。事前にある程度の課題を把握したうえで、書ききれるか考えて取り組むことも大切なのです。特に卒論提出の期限ギリギリになってから見切り発車で書き始めてしまうのは危険です。結論ありきの論文になってしまい、客観性を欠いてしまうことも多くなります。ゼミ発表で致命的な欠陥が見つかってしまったり、提出して単位を与えるに値しないと判断されれば取り返しがつかなくなります。事前に穴を埋めていく、そのためにも事例を学ぶ、調べる、人に聞いて確認することが大切と言えます。卒論はただ書きあげればならないものではないため、客観性を保つことが求められるのです。草稿ができた状態でいちど教員にチェックしてもらう人も珍しくないため、しっかりと抑えておくと安心です。都市計画も地域性、県民性などが影響して頓挫したもの、難航しているものも存在します。実際に計画を動かすのは人間です。根回しをしっかりしたかどうかなど、人のつながりも考えた上でデータ以外の面から情報を洗い出すのも方法といえます。
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都市計画をテーマに卒論を書く方法。
都市計画をテーマに論文を書く場合は、どの程度事例を知っているかが重要になってきます。日本全体の人口が減少しているだけでなく、人口の流出に歯止めがかからない地方も珍しくありません。コンパクトシティ、ＩTの活用事例などの事例は非常に多くなっているため、情報に事欠かない状況になっています。自動運転の自動車を取り入れた場合の都市計画など、一歩も二歩も先に進んだ構想も生まれています。先進事例を学び、その根拠となっている基礎的な研究、進捗などを追っていくのも一つの方法です。一方で都市計画を誰が担うかも重要で、財源が限られる中官民共同で成功した事例、失敗した事例など様々な前例が存在します。成功した事例を次々と取り上げて共通点を探る、失敗した事例の共通点を探るのも十分にテーマ足りえます。また、似たような条件、地方でありながら成功した事例と失敗した事例を対比させるのも方法です。一つのテーマを深く探っていくのか、多面的に見て課題を浮き彫りにする方法でも違いがあり、基礎的な知識がどの程度あるのかも問われるのです。災害からの復興事例なども存在するため、いかに視野を広く持てるか、あるいは身近なテーマを見つけられるかも鍵になります。出身地や地元の都市計画を学びなおした上で、未来を予測するといった切り口も存在します。知識があるだけと、感情や実感が伴うかは別になるため、感情移入ができること、身近に思えることをテーマに選ぶ人も多いのです。知識が偏っている場合は国土交通省や都市計画をテーマに研究を行う財団法人、学会の論文などをチェックしつつ、事例から学んでいく必要があります。事例を学んだうえで、先々の作業量を考えることも重要です。類似点が多い都市計画はデータがそろえやすく、ユニークなものは情報を集める苦労が発生しやすくなります。人と被らないテーマやオリジナリティを重視しようとすれば、それだけ調べものの量がかわりやすいのです。情報へのアクセス自体が困難なケースも多いことも増え、作業量も増えます。一見書きやすそうに見えるテーマでも軽く調べただけで課題が見つかることもあるため、複数のテーマの候補を決めた上で、執筆が現実的か下調べをしていくのがおすすめです。勢いでテーマを決めてしまって、後で後悔してしまう人も珍しくありません。その上で、最新の事例は刻々と状況が変わっていくこと、コロナ禍や震災などで浮き彫りになった課題なども踏まえ、情報の精度を上げていくことが大切です。海外の事例を持ち出す方法もありますが、その場合は海外言語を読む・翻訳するなどの手間がかかることにも注意が必要です。論文の日本語訳が誤っているケースや、解釈にずれが生じているケースも存在し、原文で確認しなければ本当のことが分からない場合もあります。国外の事例を調べるのであればなおさら慎重さが求められます。切り口を変えたいのであれば、都市計画の歴史を調べていくのも方法です。都市計画は人口増加や減少、経済環境と切り離すことができないものです。また、先進的なモデル都市であったはずの計画が今どうなっているかなど、プロジェクト開始時点の見込み、現実のギャップを浮き彫りにしていくのも方法と言えます。古い都市計画をテーマに選べば電子媒体ではなく紙媒体を調べるなど、手間が増える場合が多くなります。一方で、本当に取り組みたいと思える内容であれば、そちらを優先するのも方法だからです。地方都市の場合も資料を探しづらいケースもあるため、ある程度覚悟して挑む必要があります。ある程度の事例、テーマ選びが決まった時点で指導教員や院生など、他の人に意見を求めるのもおすすめです。卒論のゼミ発表が予定されている場合は、先に不足しているデータや視点を補うのにも役立ちます。あまりにも難易度が高い、と判断した場合、テーマ自体を変えてしまうのも方法です。論文を書き始めて、想定とあまりに違う部分が出てくれば修正の手間が増えてしまいます。事前にある程度の課題を把握したうえで、書ききれるか考えて取り組むことも大切なのです。特に卒論提出の期限ギリギリになってから見切り発車で書き始めてしまうのは危険です。結論ありきの論文になってしまい、客観性を欠いてしまうことも多くなります。ゼミ発表で致命的な欠陥が見つかってしまったり、提出して単位を与えるに値しないと判断されれば取り返しがつかなくなります。事前に穴を埋めていく、そのためにも事例を学ぶ、調べる、人に聞いて確認することが大切と言えます。卒論はただ書きあげればならないものではないため、客観性を保つことが求められるのです。草稿ができた状態でいちど教員にチェックしてもらう人も珍しくないため、しっかりと抑えておくと安心です。都市計画も地域性、県民性などが影響して頓挫したもの、難航しているものも存在します。実際に計画を動かすのは人間です。根回しをしっかりしたかどうかなど、人のつながりも考えた上でデータ以外の面から情報を洗い出すのも方法といえます。
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