先日こんな質問を頂いておりました。
もうひとつこちらも
１つめの質問をしてくださった方をAさん、２つ目の質問をしてくださった方をBさんとさせて頂いて以下に進めたいと思います。
そもそもモチベーションって何？
学ぶはこの質問に回答させて頂くにあたって、ふと自問自答致しました。
そもそも「研究に対するモチベーション」って何？
よくよく考えてみると意外と抽象的な概念ですよね。
でもすぐに気がつきました。当たり前のことではないか。
だって、感情が混じったものですもの。
ではその感情を言葉にするとどうなるのか。
研究に対するやる気？やりたくなるようにする方法？
（これに関してはもろぴー先生の企画（たとえばこれ）に丸投げしたい・・・←）
とまあ人に丸投げして決めてもらう前に、学ぶなりの考えを示しておきます。
「研究に対するモチベーション」
- 実験・試行したいと思う気持ち
- 結果が見てみたいと思う気持ち
- 失敗を恐れない気持ち
- 失敗にへこたれない気持ち
とまあこんなところでしょうか。
ではそれってどうやって出していけばいいのよ！って思いますよね。
これに関しては人それぞれのやり方があると思います。
学ぶなりの考えだけ一例としてお答えさせて頂きます。
モチベーション向上・維持のために
モチベーションの向上・維持のためにはなによりも挫折に強くなる、負けない、いなす必要があります。
挫折（失敗）してしまう方にも長所があると思っています。
それはひとつひとつの実験結果に真摯に向き合っていることです。
これは非常に素晴らしいことであり、これをやめる必要はありません。
むしろ続けていきましょう！
学ぶも時に理不尽に感じることや挫折を味わってきました。
そんなときにどう乗り越えてきたか。
まずは自分と実験結果を切り離して考えることです。
自分がやったからうまくいったとか自分がやったからうまくいかなかったとかは非科学的です。
（確かに手技的なものであったりするのですが、それをどうなくしていくかも研究です。）
自分が行う行為は自分が考えて行っていますが、事象は行為・操作そのものとの関連であり、それを他者が行ったのであれば同じ結果が得られるはずです。
ですから自分だけで重く受け止める必要はないのです。
事実を事実として淡々と受け止める。そういう結果が得られた。
気をつけなければならないことに気をつけられていなかったなら反省し、次に活かしましょう。
上記のことをまとめて、後輩のみなさんにお伝えしたいことは
- 「過去」（得られた結果や現象）には懐疑的・批判的な目で見て確実な情報を手に入れる
- 「今」を悲しんでも仕方ないので悲しまない
- 「未来」を明るく考える（この後どうすればいいかを考えていく）
です。
あまりアドバイスにはならないかも知れませんが、現象から次どうすれば良いかだけ考えていけば比較的挫折は超えられるときが来ると思います。
それでも来ないときはやり方が悪いか、それだけ高い山だと言うことです。
学ぶはそういうのがくると少しワクワクしてしまいます←
あまりに結果がよくないことが続く、そんなときは？
ではあまりに結果がよくないことが続く場合どうすればいいのでしょうか。
学ぶが行っていることをお示しします。
これがいいという提示ではないので、いいなあと思ったものがもしあったりしたら盗むなどして頂けたらと思います。
あとどれがいいか正直学ぶにもわかりません故、読者の方は積極的にこれは良いと思った、もっと良い方法があるなどあれば、学ぶのブログツイートに対してリプないしは引用RTなどして頂けたら嬉しいです。
ではぱっと浮かんだリストをば
- 遠慮なく教員・先輩に相談する！
- 作業仮説を立てる（これが効くならばこうなるかも、など）
- 作業仮説を立てて条件を振る場合、一度極端なもの、間と大きく振って傾向を掴む。
- 各条件に性質をつける（命名的なもの？）
（ex. 溶媒ならば非プロトン性極性溶媒、エーテル系溶媒、カルボニル基を有する溶媒、etc.）
（ex. 配位子ならホスフィン系単座、ホスフィン系二座、その中でもアリール系、etc.）
学ぶとしてはまず教員をきちんと使う（あえてそういういい方にします、先生方ごめんなさい）ことが大事だと思います。
みなさんは学費を払って学んでいるわけですから、教員の先生の受け入れ体勢に対して甘んじないともったいないと思います。
むしろ先生はきちんと考えた上でのディスカッション、待っていると思います。
ですから1.を実行できる状態なら先に1.をします。
では、その前の考えてデータを揃えていかなきゃっていう過程が2.です。
当たり前のことを何をと言う方は読み飛ばして頂いて構いません。
この当たり前のことができていない・甘い人が多い気がします。
2.を行うにはその反応の種類や一般常識などを知っておくことがまず大事です。
それを行わずに不十分な仮説の元実験を行い、結果調査したら出てくるような結果が得られる、といったことが出てしまいます。
（もちろんネガティブデータとしてあえて行うこともありますが、その場合は最小試行回数で済ますことができるはずなのですでにそれが作業仮説です。）
結局文献読んだり論文読んだりするんじゃん、面倒くさい！嫌！って方、諦めてください笑
そもそも自分で全て何とかできるような人は僕たちのようにこの段階で悩んだりしないので、学ぶことを学ぶと一緒にしていきましょう笑笑
結果的に近道なのです。。。
振っているのだけど、、、って方のためのものが3.です。
少しの値の変化ですとそんなに変わっていないように見えて作業仮説が立てにくいことがあります。
そんなときはいっそ大きく変化するような条件を用いてしまいましょう（基質が大事な場合は除きますがｗ）。
このときはあえて常識にとらわれないことが大事です。
教科書的な常識とは異なる別の一般的な事象が絡まっていることがあるからです。
それに気づけばそこからまた2.に戻れると思います。
で、結局反応の性質知ったとしても作業仮説立てられないんじゃ！って人向けのものを最後に。
いっそ性質自体を自分で分類してしまえば良いのです。
例えば濃度濃いと反応種が衝突回数増えるので「反応種衝突いっぱい系」とか。
それには実は試薬の当量比だけ一緒にして大量に入れたパターンとかも入りますよね。
このように分類の仕方によっては振っていた条件がベン図的には重なったりすることがあります。
まずは条件の性質がどんなものか自分で考えてタグ付けしてみるのはいかがでしょうか。
おわりに
お悩み相談的なものにお答えするのに自分語りのようになってしまっていないか毎度のことながら心配でなりません。
僕はあくまで１例としての提示と先生方含めたフォロワーの方同士の活発な議論のきっかけとなればと思っておりますので、どうか投稿ツイートへの積極的なリプ、引用ツイートなどをしていただけますと幸いです。