エッセイのアウトラインとは？作り方・テンプレート・具体例

エッセイのアウトラインを開始する

アウトラインを説明する前に、次の 5 つの入力を収集します。

1. 正確な割り当てプロンプト

2. 必要なエッセイの種類と長さ

3. 研究論文または中心的な目的

4. 開発が期待される主な主張

5. 使用できる情報源、資料、例、証拠

次に、Acade に次のようなタスクを与えることができます。

大学 1 年生のコースで 1,500 ワードの論述エッセイを書いています。プロンプトでは、大学がデジタル リテラシー コースを必須とするかどうかを尋ねます。課題の解釈、研究論文のテスト、段落レベルのアウトラインの作成を手伝ってください。本文セクションごとに、主張、必要な証拠、分析の質問、論文との関連性、およびおおよその単語の割り当てを示します。情報源や事実をでっち上げないでください。私が検証できるよう、すべての証拠のプレースホルダーにマークを付けます。

Acade は、Academic Intelligence Agent を中心に構築された AI を利用したリサーチ ワークスペースです。アウトライン タスクの場合、課題の解釈、作業中の論文の明確化、メモの整理、クレームのセクションへのマッピング、証拠のギャップの特定、アウトラインの作成、および草案作成前の構造の調整に役立ちます。

Acade は、あなたが本当に信じていることを決定したり、あなたの代わりに知的作業を実行したり、すべての事実を自動的に検証したり、最終エッセイを承認したりすることはできません。あなたは、課題の要件を確認し、ソースを検証し、分析を開発し、教育機関の AI ポリシーに従い、提出された作業に対して責任を負わなければなりません。

簡素化されたワークフロー

課題→目的→作業論文→主な主張→証拠→分析→順序→単語割り当て→アウトラインチェック→草稿

短い説明的な例

プロンプト: 大学は 1 年生にデジタル リテラシー コースを義務付ける必要がありますか?

研究論文: 学生はオンライン ソースの評価、個人情報の保護、生成的な AI の責任ある使用について体系化された実践を必要とするため、大学は初年度の短いデジタル リテラシー コースを義務付ける必要があります。ただし、不必要な信用負担の発生を避けるために、要件を既存のプログラムに統合する必要があります。

可能な構造:

• アウトラインと背景

• ソース評価の主張

• プライバシーとセキュリティの主張

• 責任ある AI 使用クレーム

• 実装上の制約と反論

• 結論と影響

この例は例示です。これには実際の証拠は含まれておらず、論文が事実上正しいことを証明するものでもありません。

Acade による完全なアウトライン

エッセイのアウトラインとは何ですか?

エッセイのアウトラインは、エッセイが何を主張するのか、そのセクションがどのように関連しているのか、証拠と分析がどこに登場するのかを示す計画文書です。

ジョージ メイソン大学のライティング センターでは、エッセイの構成と内容を計画するためのツールとしてアウトラインについて説明しています。これにより、ライターはさまざまな種類のコンテンツがどのように関係し、どのような順序で表示されるかを確認できます。 ジョージ メイソン大学ライティング センター: アウトライン

アウトラインは次のとおりです。

• 要点の簡単なリスト

• セクションの階層とそれをサポートするアイデア

• 段落ごとの執筆計画

• 主張と証拠のマップ

• 完全なトピックセンテンスのセット

• ドラフト中に変更される柔軟なロードマップ

アウトラインは完成したエッセイではありません。洗練されたトランジションや最後の散文は必要ありません。その目的は、変更のコストが低いうちにロジックを可視化することです。

エッセイのアウトラインで答えるべきもの

便利なアウトラインにより、ライターは次のような答えを得ることができます。

• 任務は私に何を求めていますか?

• 私の中心的な主張や目的は何ですか?

• 読者はまず何を理解する必要がありますか?

• 各セクションはどのような役割を果たしますか?

• どのような証拠が必要ですか?

• その証拠に基づいてどのような分析を行う必要がありますか?

• 別の観点についてどこに言及すればよいでしょうか?

• 単にエッセイを繰り返すのではなく、結論をどのように拡張しますか?

• 計画された構造は文字数制限内で実現可能ですか?

必須入力

少なくとも:

• 割り当てプロンプト

• エッセイタイプ

• 視聴者

• 長さ

• 研究論文または目的

• 入手可能な証拠

• 引用またはフォーマットの要件

期待される出力

以下を接続するセクションレベルまたは段落レベルの計画:

論文→主張→証拠→分析→推移→結論

よくあるエラー

トピックのリストは、自動的には使用可能なアウトラインにはなりません。

はじめに → ソーシャルメディア → メンタルヘルス → 解決策 → 結論

このリストには主題の名前が挙げられていますが、エッセイがそれらについて何を論じるかは説明されていません。

完成基準

ライターは、エッセイの中心的なロジックを再発見することなく、アウトラインに従って各段落の草稿を作成できる必要があります。

草案を作成する前にエッセイのアウトラインを作成するのはなぜですか?

アウトラインは、構造上の決定を文レベルの記述から分離するのに役立ちます。

アウトラインがないと、ライターは段落を推敲するのに時間を費やして、後で無関係、繰り返し、サポートされていない、または不適切に配置されていることが判明する可能性があります。アウトラインはこれらの問題が草案に広がる前に明らかにします。

ジョージ メイソン大学ライティング センターは、アウトラインはライターがアイデアを整理し、論文の構造を視覚化し、要点を展開し、情報がどのように論文をサポートするかを確認するのに役立つと述べています。また、アウトライン中に論文が変更される可能性があることも認識しています。 アウトラインガイダンス

アウトラインは次のことに役立ちます。

• 割り当てを解釈する

• トピックを絞り込む

• 論文をテストする

• 主な主張を支持点から分離する

• 不足している証拠を特定する

• 単語の割り当て

• 反論の計画

• 繰り返しの防止

• 論理シーケンスを確立する

• 具体的なタスクリストからドラフトを開始する

ユーザーアクション

アウトラインが何を決定するのに役立つかを説明する一文を書いてください。

例:

このアウトラインは、私の 3 つの理由が必須のデジタル リテラシー コースに対する適切な議論を適切に裏付けるかどうかを判断するのに役立ちます。

なぜそれが重要なのか

このステートメントは、アウトラインがトピックに関連するすべての一般的なリストになるのを防ぎます。

期待される出力

単なるローマ数字の文書ではなく、明確な構造上の決定。

アウトラインの前に割り当てをデコードする

課題に答えていないアウトラインは、たとえ整理されているように見えても、構造的には無関係です。

ジョージ メイソン大学は、プロンプトを注意深く読み、重要な用語を特定し、アウトラインと草稿全体を通じてプロンプトに戻ることを推奨しています。 インストラクターの指示を理解する

ステップ 1: 割り当て要件の抽出

このチェックリストを使用してください:

入力

元のプロンプトとルーブリック。覚えている要約ではありません。

期待される出力

約 5 ～ 10 行の課題アウトライン。

例

元のタスク: 大学が初年度のデジタル リテラシー コースを必須とするかどうかを評価する 1,500 ワードの論述エッセイを書きます。少なくとも 4 つの信頼できる情報源を使用し、1 つの反論に対処します。

課題のアウトライン:

• 単に説明するだけでなく、議論して評価します。

• 大学の要件に焦点を当てます。

• エッセイは約 1,500 ワードに制限します。

• 少なくとも 4 つの信頼できる情報源を使用します。

• 反論を 1 つ含めます。

• 割り当てられた引用スタイルに従います。

• 教育機関の AI 使用ポリシーを確認します。

よくあるエラー

「評価する」などのタスク動詞を無視して、説明的なアウトラインを書きます。

完成基準

すべての必須の指示には、アウトライン内で計画された位置があります。

エッセイのアウトラインには何が含まれますか?

完全なアウトラインには、通常、論文または管理目的、導入計画、順序付けられた機関の主張、証拠のプレースホルダー、分析の質問、移行、および結論計画が含まれます。

トピックと主張

トピックは、セクションで説明されている内容を読者に伝えます。

主張は、そのトピックについてエッセイが何を主張しているかを読者に伝えます。

クレームベースのアウトラインは、分析の方向性がすでに含まれているため、通常、草案を作成するのが簡単です。

適切なアウトラインの種類を選択する

単一の必須アウトライン形式はありません。課題、計画段階、議論の複雑さに応じて、形式を選択してください。

トピックのアウトライン

トピックのアウトラインには短いフレーズが使用されます。

I. Introduction
II. Online source evaluation
III. Privacy and security
IV. Responsible AI use
V. Counterargument and implementation
VI. Conclusion

こんな用途に最適: 早期の計画と迅速な組織化。

入力: 広範な論文と予備的なアイデア。

出力: 上位構造。

一般的なエラー: 非常に一般的な内容であるため、各セクションで何が議論されるのか筆者にはまだわかりません。

完成基準: すべてのトピックを特定のクレームに変換できます。

文章アウトライン

文章のアウトラインでは、主要なセクションごとに完全なステートメントが使用されます。

I. Colleges should provide students with a shared framework for evaluating online information.
II. The course should connect privacy concepts to decisions students make in academic systems.
III. Responsible AI instruction should include verification, disclosure, and course-specific boundaries.

こんな人に最適: 議論と分析のエッセイ。

入力: 研究論文と主な理由。

出力: 潜在的なトピック文とセクションの主張。

よくあるエラー: 簡潔な計画ステートメントの代わりに小さな段落を書いています。

完成基準: それぞれの文が論文に明確に貢献しています。

Purdue OWL は、文のアウトラインをトピックのアウトラインと同様に説明しますが、各ポイントが完全な文として表現される点が異なり、各セクションで何を言うのかについてより明確な思考を促すことができます。 Purdue OWL: ロードマップの作成

英数字のアウトライン

英数字アウトラインでは、ローマ数字、大文字、数字、および小文字を使用してレベルを表します。

I. Main claim
   A. Supporting reason
      1. Evidence needed
      2. Analysis question
   B. Limitation
II. Second main claim

こんな人に最適: 正式に提出されたアウトラインが必要な課題、または目に見える階層が必要なライター。

よくあるエラー: 意味ではなく外観のためにレベルを追加しています。

完了基準: 同じレベルの項目は同等の論理的役割を持ちます。

段落レベルのアウトライン

段落レベルのアウトラインは、本文の各段落を計画します。

次のような場合に最適: 証拠に基づいた学術エッセイや厳しく制限された課題。

完成基準: すべての段落には 1 つの主要な機能があります。

ビジュアルまたはマインドマップのアウトライン

視覚的なアウトラインにより、論文、主張、証拠、反論の間の関係がマッピングされます。

次のような場合に最適: 相互に関連した概念を含む探求的な思考またはトピック。

一般的なエラー: 直線的な記述計画には決してならない、視覚的に豊かな地図を作成します。

完成基準: 地図を整然としたアウトラインに変換できます。

論文からアウトラインを構築する

論文は単にエッセイのテーマではありません。それは、エッセイが展開する中心的な主張または制御的な反応です。

ジョージ メイソン大学は、論文は一般的に計画ツールとして機能し、論文の構成要素はエッセイのトピック センテンスに対応している可能性があると説明しています。 論文声明

ステップ 1: 研究論文を書く

適切な場合は、この構造を使用します。

修飾または対位法ですが、主な立場は、理由 1、理由 2、理由 3 であるためです。

例示的な論文:

新たな卒業要件により管理が複雑になる可能性がありますが、学生にはオンライン ソースの評価、個人情報の保護、生成的な AI の責任ある使用などの体系的な実践が必要であるため、大学は初年度の短いデジタル リテラシー コースを提供する必要があります。

この論文は企画提案です。依然として検証済みの証拠が必要であり、変更される可能性があります。

ステップ 2: 論文のコンポーネントを抽出する

ステップ 3: コンポーネントをセクション クレームに変換する

弱い:

• ソース評価

• プライバシー

• AI

より強力:

• 必須コースでは、デジタル ソースを評価するための共有プロセスを確立できます。

• プライバシーに関する指導は、学生が学業や個人のシステムで行う決定と結び付けられるべきです。

• 責任ある AI の指示では、実際の使用と検証、帰属、および制度的ルールを組み合わせる必要があります。

ステップ 4: すべての主張をテストする

各請求について、次のように尋ねてください。

• この主張は理論を直接裏付けていますか?

• 他の主張とは区別されますか?

• それは単なる事実ではなく議論の余地がありますか?

• 割り当て内でサポートできますか?

• それに異議を唱える証拠は何ですか?

• 資格は必要ですか?

期待される出力

論文からセクションへのマップ。

よくあるエラー

3 部構成の論文を書き、無関係な背景トピックを中心にエッセイを構成します。

完成基準

すべての主要な本文セクションは、論文の特定の部分にたどることができます。

導入を計画する

序論は、読者がエッセイの中心的なタスクに向けて準備できるようにする必要があります。トピックに関して筆者が知っているすべてを要約する必要はありません。

導入計画テンプレート

Context:
What does the reader need to understand first?

Problem or tension:
What question, disagreement, or difficulty makes the essay necessary?

Scope:
What part of the topic will the essay address?

Key term:
Does the essay need to define a term?

Working thesis:
What is the essay’s central claim or controlling purpose?

Roadmap, if appropriate:
What major reasoning path will the essay follow?

入力

課題、対象者、トピック、および研究論文。

期待される出力

一連の導入機能。必ずしも完全な文である必要はありません。

プラン例

1. 大学の仕事においてデジタル判断の重要性が高まっていることを紹介します。

2. エッセイで使用される「デジタル リテラシー コース」の限定的な意味を定義します。

3. 別の要件の追加についての意見の相違を確立します。

4. 適格論文を発表します。

5. 割り当てとスタイルが許せば、分析の 3 つの領域をプレビューします。

一般的なエラー

• 「テクノロジーは常に重要だった」などの普遍的なステートメントで始まります。

• 論文に到達しない執筆背景。

• 証拠を見つける前に事実を主張します。

• 規律上の定義が必要な場合に辞書の定義を使用します。

• エッセイで確立できる以上のことを約束します。

完成基準

すべての導入要素は、読者が質問、範囲、または論文を理解するのに役立ちます。

本文の段落を計画する

本文の段落は通常、エッセイの論文に主要な貢献を 1 つ行う必要があります。

ジョージ メイソン大学ライティング センターは、学術団体の段落は証拠と議論を結びつけることが多く、読者が論文の構成を理解するのに役立つと説明しています。 段落

主張証拠分析テンプレート

Paragraph purpose:
What must this paragraph accomplish?

Topic sentence or claim:
What will the paragraph assert?

Context:
What does the reader need before seeing the evidence?

Evidence:
Which verified source, passage, example, or observation belongs here?

Analysis:
What does the evidence show?
Why does it matter?
How does it support or complicate the claim?
What limitation must be acknowledged?

Connection:
How does this paragraph advance the thesis?

Transition:
Why should the next paragraph follow?

証拠は分析ではありません

証拠は、主張を裏付ける、または主張を複雑にする資料を提供します。分析により、その内容が作家の推論とどのように関連しているかが説明されます。

弱いアウトライン エントリ:

ソーシャルメディアを使用する学生に関する引用を追加します。

より強力なアウトライン入力:

生徒の情報源評価行動を説明する検証済みの情報源を使用します。文書化されたどの問題が指導を通じて対処でき、どの問題が提案されたコースの外に残るかを分析します。

より強力なバージョンでは、検証されていない情報源がすでに理論を証明しているかのように装うことを回避します。

よくあるエラー

引用またはソースのみを計画し、分析タスクは未定義のままにします。

完成基準

すべての証拠のプレースホルダーの後には分析の質問が続きます。

起草前に証拠を割り当てる

証拠の割り当てとは、各情報源、例、一節、またはデータ ポイントがどこで議論に寄与するかを決定することを意味します。

主張証拠テーブルを作成する

ソースステータスラベル

次のようなラベルを使用します。

• 必ずお読みください

• 見つかったが開かれていない

• オープン済み

• 関連性をチェックしました

• 申し立てが確認されました

• 引用チェック済み

• 交換が必要です

• 背景のみ

• 反論

• 適合しません

何が証拠として重要ですか?

任務に応じて、証拠には次のものが含まれる場合があります。

• 割り当てられたテキスト

• 査読付き研究

• 書籍

• 政府または大学のガイダンス

• 歴史的文書

• 信頼できる情報源からのデータ

• ケース素材

• 厳選事例

• 一次テキスト

• 割り当てにより許可された観測

検証された証拠としてカウントされないものは何ですか?

• AI で生成された引用が元のレコードと照合されていない

• 追跡可能なソースのない統計

• オリジナルを確認せずに二次的な Web ページからコピーした引用

• 検索結果のスニペット

• 多くの低品質サイトで繰り返される声明

• 捏造された教育例

• ソース自体として扱われる AI アウトライン

Acade の適合方法

研究ベースのエッセイの場合、Acade は、関連する可能性のある文献の検索、読書メモの整理、情報源と主張のマッピング、および空の証拠スロットの特定に役立ちます。トピックや現在の製品の入手可能性に応じて、Google Scholar、PubMed、arXiv、その他の学術情報源を通じて情報源を見つけることができる場合があります。

ユーザーは元のソースを開いて以下を確認する必要があります。

• 著者

• タイトル

• 出版物

• 日付

• DOI または安定した URL

• 関連箇所

• コンテキスト

• ソースが意図した主張を実際にサポートしているかどうか

よくあるエラー

各段落に 1 つのソースを割り当てるのは、単に便利だからです。

完成基準

すべての主要な主張には適切な証拠計画があり、チェックされる前に情報源が検証済みとして示されることはありません。

セクションを論理的な順序に並べる

順序は、ライターにアイデアが浮かんだ順序ではなく、推論を反映する必要があります。

一般的な組織パターンには次のものがあります。

ユーザーアクション

セクション間の移行ごとに、次の文を完成させてください。

読者は、______ という理由で、セクション B の前にセクション A を理解する必要があります。

関係が説明できない場合は順番は任意かもしれません。

例

ソースの評価は、AI が責任を持って使用する前に行われます。これは、エッセイが AI で生成されたマテリアルに適用する前に、まず一般的な検証フレームワークを確立する必要があるためです。

よくあるエラー

最初に見つかったソースに従って段落を順序付けします。

完成基準

各セクションは、次に起こることの準備、認定、延長、または挑戦を行います。

反論を計画する

反論は、信頼できる別の立場を示すべきであり、却下されるためだけに作成された明らかに弱い反対ではありません。

反論テンプレート

Reasonable opposing position:
What might an informed reader argue?

Evidence needed:
What supports that position?

Concession:
What part of the objection is valid?

Response:
Does the essay refute, accommodate, or qualify the objection?

Thesis effect:
Should the working thesis become narrower?

例示的な反論

反対の立場: 必須コースは管理上の負担を増大させ、ライティング、図書館、またはオリエンテーション プログラムですでに提供されている指導を重複させる可能性があります。

必要な証拠: 既存のプログラム、カリキュラムの制約、または実施結果に関する検証済みの情報。

考えられる回答: この提案では、単位を取得できる別のコースを作成するのではなく、既存の初年度プログラムへの統合を強調する必要があるかもしれません。

よくあるエラー

重大な立場や裏付けとなる証拠を特定せずに「反対する人もいる」と書く。

完成基準

反論は装飾として機能するのではなく、推論を変更、テスト、または強化します。

結論を計画する

結論では議論を総合し、その重要性を説明する必要があります。単に紹介文をコピーするだけであってはなりません。

結論計画テンプレート

Return to the central question:
What has the essay established?

Synthesis:
How do the main claims work together?

Qualification:
What limitation or boundary should remain visible?

Significance:
Why does the conclusion matter?

Next implication:
What should readers, institutions, or researchers consider next?

プラン例

1. 構造化デジタル リテラシー指導の限定引数を再確認します。

2. ソースの評価、プライバシー、および責任ある AI の使用の間の関係を統合します。

3. 実装は既存のカリキュラムを反映する必要があることを認識します。

4. 共有された期待が断片的なアドバイスよりも役立つ理由を説明します。

5. 機関固有の設計と評価の必要性を特定します。

よくあるエラー

結論に新しい主要な議論または未検証の統計を導入します。

完成基準

結論は、「この分析から何が得られるか?」に対する答えです。証拠が証明できることを誇張することなく。

単語の割り当てを追加

割り当てられた長さ内では、構造的に健全なアウトラインを作成することは依然として不可能な場合があります。

1,500 ワードの論述エッセイの場合、暫定的な割り当ては次のようになります。

これは計画ツールの例であり、普遍的な公式ではありません。割り当て要件と懲戒規則が優先されます。

よくあるエラー

短いエッセイに対して 6 つの主要な主張を計画し、それぞれをサポートされていない主張に圧縮します。

完成基準

クレームの数と深さは、利用可能なスペースに対して現実的です。

弱いエッセイのアウトラインと強いエッセイのアウトライン

弱いアウトライン

I. Introduction
II. Digital literacy
III. Online sources
IV. Privacy
V. Artificial intelligence
VI. Conclusion

弱い理由:

• 実用的な論文がない

• ノークレーム

• 証拠計画なし

• 分析タスクなし

• 反論なし

• セクション間の関係なし

• 単語割り当てなし

• 完了基準なし

より強力なアウトライン

Working thesis:
Although another graduation requirement could add administrative complexity,
colleges should provide a short first-year digital-literacy course because
students need structured practice evaluating online sources, protecting
personal information, and using generative AI responsibly.

I. Introduction
   A. Establish the specific digital-literacy problem addressed
   B. Define the proposed course narrowly
   C. Present disagreement about another requirement
   D. State the qualified thesis
   E. Evidence needed: current, verified institutional or educational context

II. Shared source-evaluation process
   A. Claim: A required course could establish a common evaluation framework
   B. Evidence needed: verified research or guidance about relevant difficulties
   C. Analysis: identify which problems instruction could realistically address
   D. Limitation: do not generalize beyond the evidence
   E. Link: establishes the verification foundation for later sections

III. Privacy and security decisions
   A. Claim: Digital literacy should address practical privacy decisions
   B. Evidence needed: credible guidance relevant to student technology use
   C. Analysis: explain why shared instruction is appropriate
   D. Limitation: avoid unsupported prevalence or risk claims
   E. Transition: move from evaluating external information to managing personal information

IV. Responsible generative-AI use
   A. Claim: Instruction should combine practical use with verification and disclosure
   B. Evidence needed: current university or academic-integrity guidance
   C. Analysis: distinguish common principles from course-specific policies
   D. Boundary: follow the student’s actual institutional requirements
   E. Link: applies evaluation and accountability to an emerging tool

V. Counterargument and implementation
   A. Opposing position: a new requirement could duplicate existing services
   B. Evidence needed: verified information about curriculum and current programs
   C. Concession: duplication and credit burden are legitimate concerns
   D. Response: integrate instruction into existing first-year programs where appropriate
   E. Thesis revision: support the learning requirement without insisting on one delivery format

VI. Conclusion
   A. Synthesize the three learning needs
   B. Reaffirm the qualified rather than absolute position
   C. Emphasize institution-specific implementation
   D. Identify the need to evaluate outcomes

これは概略図です。それには証拠要件が含まれており、捏造された証拠や完全な調査結果は含まれていません。

エッセイのアウトラインと研究論文のアウトライン

エッセイのアウトラインと研究論文のアウトラインは重複しますが、必ずしも互換性があるわけではありません。

このページはエッセイのアウトラインに焦点を当てています。研究論文のアウトラインに関する完全なガイドには、別のページ、ワークフロー、例、および検索対象が必要です。

Acade がエッセイのアウトラインの作成と洗練にどのように役立つか

Acade は、見出しの一般的なリストを生成するのではなく、接続された学術タスクとしてアウトラインをサポートできます。

1. タスクを入力します

提供:

• 学術レベル

• コースまたは分野

• 割り当てプロンプト

• ルーブリック

• エッセイタイプ

• 文字数制限

• 締め切り

• 作業論文

• 必須の読み取り値

• ソース要件

• 引用スタイル

• 制度的な AI ポリシー

• 現在のメモまたはドラフト

2. 割り当てを明確にする

Acade に次の抽出を依頼します。

• タスク動詞

• 必要なスコープ

• 成果物

• 証拠要件

• 必須セクション

• 制限事項

• 曖昧な点はインストラクターに確認してください

出力: レビュー可能な課題のアウトライン。

3. 論文のテスト

Acade に次のことを確認してもらいます。

• 中心的な主張

• 資格

• 主な理由

• 定義が必要な用語

• サポートされていない仮定

• 証拠が必要です

• 考えられる反論

出力: 自動的に承認された論文ではなく、論文診断です。

4. メモとソースを整理する

Acade は、テーマ、主張、反論、またはセクションに関する検証済みのメモをグループ化するのに役立ちます。

出力: 検証ステータスを含むソースからクレームまでのマップ。

AI のアウトラインや生成された引用を元の情報源の代替として扱わないでください。

5. アウトライン オプションの生成

次のような 2 つまたは 3 つの構造を要求します。

• クレームベース

• 問題と対応

• 比較対照

• 年代順

• 請求-反訴

出力: 長所、短所、および証拠要件を備えた代替構造。

6. 1 つの構造を選択して展開します

選択した構造を次のように変換します。

• 導入機能

• 主な主張

• 段落の目的

• 証拠のプレースホルダー

• 分析に関する質問

• 反論

• トランジション

• 結論関数

• 単語の割り当て

7. アウトライン監査を実行する

Acade に次の点を確認してもらいます。

• 論文をサポートしないセクション

• 繰り返されるクレーム

• 証拠が不足しています

• 分析なしの証拠

• 反論がありません

• 非論理的な順序

• 範囲が広すぎる

• 不均一な単語の割り当て

• サポートされていない事実の仮定

8. アウトラインを自分で確認する

人間のライターは次のことを行う必要があります。

• プロンプト解釈の確認

• 最終論文を選択する

• すべてのソースを検証する

• 証拠が何を意味するかを決定する

• 独自の解析を開発

• コースと教育機関のポリシーに従います

• 最終構造の承認

9. 製図に移る

各アウトライン エントリを境界付き製図タスクに変換します。

段落の主張の草案を作成し、検証された証拠のみを紹介し、論文に関連して証拠を説明し、述べられた制限に対処し、次の主張への移行を作成します。

Acade は草案作成と推敲を支援する場合がありますが、アイデア、証拠、引用、開示、提出された作品についてはライターが責任を負います。

Acade でアウトラインを完成

Acade にあなたの課題、学力レベル、エッセイの種類、研究論文、証拠の制約、文字数制限、締め切りを伝えてください。検証が必要なすべての仮定と情報源をマークする主張と証拠のアウトラインを作成するよう依頼します。

エッセイのアウトラインのよくある間違い

割り当てなしで開始します

洗練されたアウトラインでも、間違った質問に答えることができます。

クレームの代わりにトピックを使用する

「プライバシー」では、その段落が何を定めるのかは示されていません。

論文を永続的なものとして扱う

アウトラインを説明すると、論文の範囲が広すぎる、繰り返しが多い、または裏付けがないことが判明する場合があります。改訂はプロセスの一部です。

分析せずに証拠を追加する

情報源はそれ自体の重要性を説明していません。

空のセクションを埋めるための引用の考案

実際の情報源が特定され検証されるまで、目に見える証拠のプレースホルダーを残しておきます。

すべての段落を同じサイズまたは形状にする

段落構造は、厳格な普遍的な公式ではなく、目的と証拠を反映する必要があります。

すべての課題に 5 つの段落を強制する

5 段落構成は、一部の短い課題には役立ちますが、普遍的な学術基準ではありません。

トークンの反論の追加

信頼できる反対の立場がその論文を検証する必要があります。

あまりにも多くの主張を概説しています

深さは、多くの場合、表面的に処理された点の管理不可能なリストよりも価値があります。

アウトラインの変更を拒否する

アウトラインは実行計画です。証拠や推論が変われば変わるはずです。

エッセイのアウトラインの品質チェックリスト

割り当ての調整

• [ ] 正確なプロンプトとルーブリックがあります。

• [ ] 主要なタスクの動詞を特定しました。

• [ ] 長さ、出典、フォーマット、引用の要件を記録しました。

• [ ] 必要なすべての要素には計画された位置があります。

• [ ] 該当するAI利用ポリシーを確認しました。

論文の品質

• [ ] 論文は課題に答えます。

• [ ] 文字数制限に対して十分具体的です。

• [ ] 議論の余地のある、または意図的な主張をします。

• [ ] その主要なコンポーネントがアウトラインに表示されます。

• [ ] 資格と制限は表示されたままです。

構造品質

• [ ] すべての主要セクションには 1 つの明確な機能があります。

• [ ] すべての体の主張は、理論を支持または検証します。

• [ ] 主張は単に繰り返されるだけではありません。

• [ ] セクションは防御可能な順序で表示されます。

• [ ] 遷移は論理関係を反映します。

証拠の質

• [ ] すべての主要な主張には証拠計画があります。

• [ ] 計画されたすべてのソースには検証ステータスがあります。

• [ ] AI で生成された参照は検証済みとして扱われません。

• [ ] 証拠の後には分析の質問が続きます。

• [ ] 反証と制限が考慮されます。

実現可能性

• [ ] クレームの数が文字数制限に達しています。

• [ ] 単語の割り当ては、各セクションの重要性を反映しています。

• [ ] 導入は過負荷ではありません。

• [ ] 反論には十分なスペースがあります。

• [ ] 結論には定義された機能があります。

人間の責任

• [ ] 卒業論文を選択しました。

• [ ] 元の記録に対してソースを検証しました。

• [ ] 独自の分析を書いていきます。

• [ ] 私は機関の開示要件に従います。

• [ ] 最終エッセイを確認して承認します。

完成基準

計画されているすべての段落に目的、主張、証拠要件、分析タスク、論文との関連性、および文字数制限内での現実的な位置が含まれていれば、アウトラインは草稿の準備が整います。

結論

エッセイのアウトラインは、論文、主張、証拠、分析、順序、結論の作業マップです。最も強力なアウトラインは、トピックに名前を付けるだけではありません。各セクションで何を確立する必要があるか、どのような証拠がまだ必要か、その証拠がどのように分析されるか、およびその順序がなぜ意味があるのか​​を示します。

Acade は、課題の解釈、作業中の論文のテスト、メモの整理、構造の比較、段落レベルの計画の生成、および証拠のギャップの特定に役立ちます。著者は依然として情報源を確認し、知的判断を下し、分析を展開し、学術的完全性の要件に従い、最終的な作品を承認する必要があります。

Acade による完全なアウトライン

FAQ

エッセイのアウトラインとは何ですか?

エッセイのアウトラインは、エッセイが作成される前に、論文または中心的な目的、主な主張、証拠、分析、順序、結論を示す構造化された計画です。

エッセイのアウトラインはどのように作成しますか?

課題を読み、その要件を特定し、実用的な論文を作成し、論文を主な主張に変換し、各主張に証拠と分析を割り当て、主張を論理的に整理し、導入と結論を計画し、単語を割り当て、すべてのセクションがエッセイの目的をサポートしていることを確認します。

エッセイのアウトラインには何を含めるべきですか?

通常、作業論文、導入機能、本文の主張、証拠要件、分析の質問、推移、適切な場合は反論、結論機能、およびおおよその単語の割り当てが含まれる必要があります。

エッセイのアウトラインには完全な文章が必要ですか?

常にではありません。トピックのアウトラインではフレーズを使用できますが、センテンスのアウトラインでは完全なステートメントを使用します。完全な文は、計画された主張をトピックセンテンスとして使用できるようにしたい場合に役立ちます。

エッセイのアウトラインはどれくらいの長さが必要ですか?

汎用の長さはありません。教室での短いエッセイには 1 ページのアウトラインが必要な場合がありますが、証拠に基づいた長いエッセイには詳細な段落レベルの計画が必要な場合があります。アウトラインには、草案が重複することなく草案を作成するのに十分な情報が含まれている必要があります。

エッセイのアウトラインは 5 段落のエッセイと同じですか?

いいえ。5 段落構成は、いくつかの短い課題で使用できる形式の 1 つです。エッセイのアウトラインは、普遍的な段落数ではなく、実際の目的、証拠、ジャンル、長さ、および規律上の期待に従う必要があります。

アウトラインを作成した後で論文を変更することはできますか?

はい。アウトラインを説明すると、論文が広すぎる、繰り返しが多い、裏付けがないか、不完全であることがよくわかります。計画中に論文を修正することは、執筆の通常の部分です。

エッセイのアウトラインと研究論文のアウトラインの違いは何ですか?

エッセイのアウトラインは通常、論文、主張、証拠、分析を整理します。研究論文のアウトラインでは、研究課題、文献、方法、結果、引用、または専門分野固有のセクションを整理する必要がある場合もあります。研究論文のアウトラインについては、別のガイドを参照する必要があります。

リバースアウトラインとは何ですか?

ドラフトが存在した後に反転アウトラインが作成されます。ライターは各段落の主な機能や主張を記録し、構造、繰り返し、論文との整合性を評価します。 ジョージ・メイソン大学: リバース・アウトライン

Acade はエッセイのアウトラインを作成できますか?

Acade は、課題の解釈、作業中の論文のテスト、メモの整理、構造の比較、レビュー可能なアウトラインの作成に役立ちます。作成者は情報源を確認し、知的判断を下し、組織の AI ルールに従い、最終計画を承認する必要があります。

AI で生成したアウトラインを自分の作品として提出できますか?

それは講師や教育機関の規定によります。 Acade の規約では、学術的誠実性ポリシーに違反する目的でサービスを使用することを禁止しています。該当するポリシーを確認し、必要に応じて AI 支援を開示して、推論と最終的な作業が自分のものであることを確認してください。 Acade利用規約