最終更新日 ： 2008.6.9
第2部
心理学に縛られないようにするために ‐最初の1年間で全てが変わる‐
1. 最初の1年間でやるべきこと
心理学科に入ったからといって、心理学の勉強ばかりしていれば良いというわけでもありません。最初の1年間は心理学に縛られすぎないことが大切です。最初から「私は心理学しか勉強しない」というスタンスでいてはいけないのです。
こういうのには理由があります。その1つとして何にでも興味を持つ姿勢が持てることです。心理学といっても、その研究領域は非常に広いので、いつどこで心理学以外の学問の知識が必要になるのか分かりません。あるいは、将来的に自分の専門外の人達と交流を持つことになりますが、そういったときに話題を豊富に持っていると会話がはずみ、円滑な人間関係を築けるようになります。
大学のシステムでも、、ほとんどの大学では「総合基礎科目」といったような名目で入門者向けの講義がたくさん設けられています。また、オープン科目といって他学科で開かれている講義を受けることもできるようになっています。こういった講義を大いに活用することがいろんな学問を学ぶためのコツです。ちなみに、私の大学では第2外国語が必修ではありませんでしたが、オープン科目でドイツ語を2年間履修していたり、他にも中国思想、宗教、経営学、福祉学などあまり心理学とは関係のなさそうなものを数多く受けていました。
実をいうとあまり役に立たなかったように思える講義もありましたが、以外にも心理学研究の中で役立つことがあったりもします。また、それだけでなく、生きるための支えになる教えを受けることもできたりします。特に中国文化概論という講義で儒教と道教を学んだときのことは、未だに大きな糧となっています。
私は大学へ入学してから3ヶ月足らずで科学雑誌を読むようになりました。科学雑誌といっても、大きく2種類あります。1つは一般大衆向けに分かりやすく書かれた日経サイエンスのような雑誌です（日経サイエンスのwebサイト ： http://www.nikkei-science.com/）。もう1つは論文を募集してそれを載せているような、最も有名な雑誌の1つであるnatureのようなものがあります（nature Japanのwebサイト ： http://www.natureasia.com/japan/）。ちなみに、natureは全て英語で書かれた雑誌です。
前者のような一般的な科学雑誌は比較的楽しんで読むことができます。最初はなかなか難しい用語ばかりに感じますし、ある程度であっても理解するために辞書を引いたり、webサイトを観覧したりなど手間がかかります。しかし、こういった雑誌を読むことによって、他の自然科学ではどういう話題がホットなのか分かります。それに書籍のや講演会、セミナーなどの紹介も載っているので、実に多彩な情報をキャッチすることがきます。
一方、natureのような雑誌を読むことにも大きな意味があります。もちろん、世界のトップレベルの研究者達の知識が終結したものですから、内容的にはかなり難しいものとなっています。そのため、正直なところ最初は全く内容が理解できません。けれども、論文の形式（どのような章立てで書かれ、どのように図を載せたりするのか、データのまとめ方はどうかなど）を知ることはとても大切なことです。natureについて知りたい人は「ネイチャーを英語で読みこなす」という本を読んでみるとよいでしょう（竹内薫 ネイチャーを英語で読みこなす ブルーバックス ： http://shop.kodansha.jp/bc2_bc/search_view.jsp?b=2574136）。
まぁ、natureを大学1年のときから読めとはいいません。ただ、日本語で書かれた論文を読むことは重要です。たとえ、内容を完全に理解できなくても、前述したような論文の書式を知ることもできますし、どのような問題が取り扱われているのか、どういった実験をするのか、といったことをなんとなくでも把握することができるものです。
また、こういった論文を読むためには各学会のwebサイトを観覧してみれば分かります。例えば、日本行動分析学会（http://www.j-aba.jp/）という学会がありますが、こういうwebサイトへ行けば、その学会で発行している専門誌があることを確認できるはずです。もっとも、こういった学会誌は大学の図書館にあるはずなので、積極的に図書館へ通ってみることをおススメします。
ちなみに、どういう学会があるのか知りたい場合は国立情報学研究所が管理している学協会情報発信サービスというwebサイトがあるので検索してみる方法もあります（国立情報科学研究所 学協会情報発信サービス ： http://wwwsoc.nii.ac.jp/）。
いい機会なので、この際、論文を検索するために都合の良いサービスを紹介しておきましょう。それはGeNii（http://ge.nii.ac.jp/genii/jsp/index.jsp）という論文検索サービスです。これで検索すれば、まずほとんどのものを見つけ出すことができるでしょう。ただし、論文によっては有料である場合もあります。また、観覧する際にはユーザ登録が必要となりますが、詳しいことはここでは述べません。
もし将来的に研究者として生活していくことを求めるのであれば、英会話と英文の読み書きは必須です。そうでなくても、英語を習得しておくと何をするにしても便利です。まず研究者として生きていくためには、自分の専門領域はもちろん、関連の情報も常に最新のものを手に入れておく必要があります。そのためには英語で書かれた論文、科学雑誌、webサイトから情報を読み取れるようにならなければいけないということです。かつては「英語ができると得をする」という時代でしたが、最近は「英語ができないと損をする」という時代に変わりつつあります。
しかし、そうはいってもなかなか英語の勉強を続けるのは難しいものです。まして英語嫌いなのであれば、英語のwebサイトを観覧しようとするのさえ苦痛でしょう。だから、最初は読めなくてもいいから、とにかく英語の論文を見てみることが大切です。例えば、論文には必ず図が載っていますから、図だけを見てみるとかでも効果はあります。webサイトでも、文章ではなくwebページのデザインを見るだけでも良いのです。ただ見ているだけでも、それが1年つづくとなんとなく分かってくるものなのです。
コンピュータというかパーソナルコンピュータですが、まず大学に入学したら自分のパソコンを購入してください。最近はパソコンの需要が増えてきて、10万円以下で買える物もけっこうありますし、その値段でも数年前の最新モデルより高機能です。それぞれ金銭的な事情もあるでしょうが、少し無理をいって親に買ってもらうことをおススメします。
それで、なぜパソコンが必要なのかというと、1つは情報収集の手段を得るためです。例えば、知らない用語を調べるのもGoogleなどの検索エンジンを使えば、それに関連したwebページがたくさん出てきます。その他にも通信販売で必要な書籍を購入することもできますし、無料、あるいは有料で論文を観覧することもできます。これらは図書館へ行けば解決することでもありますが、図書館に住んでいるのでなければ、自宅にパソコンを置くべきです。
パソコンの勉強を勧めるもう1つの理由は論文を書いたり、プレゼンテーション用のスライド、ゼミ用のレジュメ作成などといった、いわゆる作業のために必要な道具となるというものです。これらについては2章2-5で詳しく紹介します。
ここでは最後の1つとして、コミュニケーションの手段として役立つということをお話しましょう。これは極端にいえばメール友達（メル友）を作るということです。ただし、出会い系サイトで異性と楽しくおしゃべりするということが目的ではありません。メールを使って大学の先生、あるいは他大学の学生、そのほか方々の企業人などと知り合うことが目的です。
例えば、ある大学の先生が自分のwebサイトを持っていたとしましょう。その場合、自分の抱えている問題を相談してみるのです。あまりにも的外れな質問では無視されてしまいますが、的確な質問であれば（時間が許す限りで）応えてくれるでしょう。進路の相談などでも、あなたの熱意が伝わるようであれば世話を焼いてくれる人も少なくてもいたりします。
また、自分のwebサイトを持っていると、それをキッカケに多くの人と知り合えることもあります。もちろん、そうなるためにはより内容が具体的で、有意義な情報を提供できるものに仕立て上げなければなりません。そういう意味でもパソコンを使いこなすことは非常に重要なことなのです。
やや余談的な話ですが、私はマウンテンバイクに乗ることが好きで、休日にはバイクトライアルの練習をしています。冬ならばスキー場へ行ってモーグルの練習をしています。それ以外にも実家へ帰ってフライフィッシングを楽しんだり、父親とゴルフへ行ったりしています。こういった学問以外の趣味をもつことは、長い研究生活（学生生活）を乗り越えるためには必要なことなのです。
当然ですが、いくら心理学の研究が好きとはいっても、いつでも自分のやりたいことができるわけではありませんし、仮にやれたとしても、それが上手く行くとは限らないものです。また、1日中パソコンに向かってひたすらデータ解析を行っていたりすると、どうしても気が滅入ったりします。しかも、そういう生活が幾日かつづくと体調も崩れていきます。
そういう状況におちいった場合、学問以外の趣味をもっているといい気分転換になるのです。当たり前の理屈のように思えるかもしれませんが、これがかなり重要なことなのです。できれば、読書や映画鑑賞などといったものではなくて、外で体を動かすような趣味を1つ持っておくと良いです。それによって、体力が付きますし、体を動かせばお腹もすくのでご飯がたくさん食べられます。食事を取ることによって元気がでますから、また学業に専念することができるというわけです。
なんだか、小学校の保健の授業の時間にいわれるようなことですが、繰り返し言うように「かなり重要」なことなのです。
2. 心理学の基礎とは何か
大学に入学して1年は色々な学問を学ぶべきだと述べました。もちろん、2生にわたって自分の専門分野以外のことを学んでいくような姿勢がなければならないのですが、2年目からはとことん心理学の研究法に関する勉強をするべきです。日本の心理学科に在籍している学生（というか大学）のほとんどが、これをなおざりにしてしまっています。
心理学の研究法とは、ある問題に対してどのような方法を用いてデータを測定するかということです。例えば、人の身長や体重などはそれぞれに適した測定器具があるので問題ありません。ところが、ヒトの「感じ方」などという類のものは物理的に測定できる器具がないでしょう。典型的な例をあげるならば、同じ10kgの砂袋を5人の被験者に持たせて、それを重いと「感じる」か、それとも重くないと「感じる」かは人それぞれでしょう。あるいは、セ氏40度のお風呂に入って、それを熱いと感じるかどうかというのも人それぞれなのです。
かなり端的にいってしまうと、要するに「人によって違う」という問題を取り扱うのが心理学の得意とすることなのですね。そして、この人によって違うという現象を自然科学的に明らかにしていく方法こそが、心理学的方法論というものなのです。
ただし、心理学的なアプローチをするといっても、心理学の中にはいくつかの分野がありますから、その分野によってもまたアプローチの仕方というものは異なってきます。例えば、授業中におとなしくしていられない生徒がいたとします。精神分析を専門とする人は「深層心理的には〜」という分析を始めるでしょうし、神経生理心理学では脳画像や脳波を得ることによって解決しようとするかもしれません。しかし、実をいうと、これらの方法はある意味では正しいが、問題の解決とはなりえないことが多いのです。これについては、後の行動分析学のところで詳しく述べます。
先ほど述べた心理学的方法論を理解するためには統計学の知識を得なければなりません。おそらく、精神分析学のように全くデータをとらない学問、あるいは行動分析学のように単一事例法とよばれる研究法を多用する分野以外では、統計学をもっとも強力な武器として扱います。
そもそも統計学というと、もっぱらデータを解析するということのみが統計学の技術すべてだと思われがちです。ですが、本来は正しいデータのとり方、すなわち実験の計画を考えることこそが統計学の基本です。というのも、現在はコンピュータが普及しているので、多変量解析といわれる高度な分析手法の数々も簡単に、かつ短時間で分析することができます。極端にいえば、統計解析専用のソフトウェアの操作方法さえ分かれば、そこにデータがあれば誰でも解析することができるということです。つまり、解析するという作業は全くの素人がやっても専門家がやっても同じ事となります。
ただし、それは解析のために用意されたデータが適切な実験計画によって得られた場合のみである、ということに注意してください。ここでは実験計画についての解説はしませんが、これをおろそかにしてしまうと、あとはどんな統計の専門家であっても解析などできるものではないのです。それにも関わらず、多くの場合において、「とりあえずデータをとってみる」という安易な行為をしてしまっていることがあるのです。それではいけません。
また、このような統計学の方法論に基づいた実験計画法を学ぶことによって、どのような分野においても「正しいデータのとり方」という技術が応用できるようになるのです。また、統計学を学ぶことによって、たとえ分野が違っても、大概の論文を読み、それを理解することができるようになります。
さらに、統計学を学ぶことによって数値の解釈ができるようになるので、単純な解析作業（パソコン操作）から返された結果について考察する能力も備わります。少し統計学を学んで、それに慣れてくると、どうしてもコンピュータを用いて結果を出すことに快感を覚えてしまうものです。それでいて、その数値が絶対であるという、ある種の崇拝をするようになってしまいます。しかし、統計学は（心理学研究のための）道具ですから、それを上手く扱うことを覚えなければならないのです。「この自動車はすばらしい」と評価ばかりをしても、自分で運転できないドライバーがどれほどなさけないものか、それを考えると、統計学でも同じではありませんか。
ぜひとも統計に使われる研究者ではなくて、統計を使う研究者になってください。
さて、統計学の知識や技術を身につけるだけで、ほとんどの心理学研究を自分で計画することができます。心理学の基礎は統計学にあるといっても過言ではありません。しかし、それでも統計学だけでは不十分です。というのも、統計学はデータがなければ、その力を発揮することができません。しかも、そのデータというのはある程度のまとまった量（統計学ではサンプルサイズといいます）がなければ解析することができないのです。だから、仮にどうしても3人からしかデータをとれない、という事態に遭遇してしまうとどうにもならないのです。
また、あるいはある問題の原因を探ることは統計学が得意とすることですが、その原因を解決するという方法は提供してくれません。要するに、アルコールを摂取した被験者の方が自動車の運転時にハンドル操作が雑になる、というアルコールの摂取と運転の安全度に関しての因果関係が明らかになっても、それを解決する方法までは与えてくれないということです。だから、「じゃあ、アルコールを飲んだら運転しないようにするためにはどうすればいいの」という問題には統計学は役に立たないのです。
このように、問題解決のための原因を明らかにするためには統計学は有効なのですが、実際に問題解決をしようとしたとき、統計学の限界がそこに現われるのです。そこで役立ってくるのが行動分析学です。
行動分析学については詳しく話しませんが、行動分析学ではヒトの行動を行動の随伴性という概念を用いて説明します（精神分析学では深層心理がヒトの行動を決定すると解釈します）。簡単な例を1つだけ挙げてみましょう。例えば、蚊に刺された部分がかゆいという経験は誰にでもあるでしょう。そのかゆい部分をかくという行動はどのように説明できるか考えてみてください。
まず、かゆみというのは、多くの人にとって「嫌な刺激」でしょう。行動分析学ではこの嫌な刺激のことを嫌子といいます（古典的には負の強化子とか罰子といいます）が、この嫌子を取り除くために[かく]という行動を起こすわけです。そして、[かく]という行動を起こすと一時的であっても、その行動を起こした直後にかゆみという嫌子が消えますよね。一度（過去に）、このような経験をすると「かゆい部分をかく」という行動が増えるようになります。これを強化といったりしますが、もし仮にいくらかいてもかゆみが引かない場合は、いずれ[かく]という行動はしなくなります。
いわれてみれば、なるほどと思えるような話かもしれませんが、実際に行動分析学を学んでいくと、実はヒトの行動はかなり複雑な随伴性によって起きているのだと感心させられるでしょう。また、行動分析学がどれほど自然科学として完成された学問かもわかるはずです（非常に科学の基本原理に則った学問だということです）。
また、行動分析学は臨床現場においても応用されているので、臨床心理学を学びたいなどという人は必ず行動分析学を学ぶ必要があります。べつに臨床現場でなくても、会社のマーケティングなどでも、アメリカでは行動分析学の理論に基づいて考えられた方法が実践されています。とても応用範囲が広い学問だということですね。
脳科学というと心理学のイメージとはかけ離れているようにも思えるかもしれません。しかし、心理学の中にも知覚心理学、神経生理心理学という分野があるように、ヒトの行動を生理学的に解明しようとする分野が確立されています。これも、実をいうと統計学に似ていて、ある被験者の問題行動が「なぜ起こるのか」という原因を明らかにすることができますが、直接的にその問題行動を改善するようなことはできません。
例えばですが、人前に出ると嘔吐してしまう被験者とそうでない被験者を比較したい場合、人前に出たときの脳波や脳画像をとります。現在はｆMRIといって、脳が活性している部分を色で識別できるような機械があるので、両者を比べると、健常者はAの部分がそれほど活性していないのに、嘔吐してしまう被験者ではAの部分がかなり活発に動いているということが分かったりするのです。
しかし、このようにある特定の部分に問題があると把握した所で、それをどうするかということまでは、現段階ではなかなか解決する方法が確立されていません。典型的には薬物によって、脳の特定の部分を興奮状態にしたり、沈静状態にしたりということもします。ですが、なかなかピンポイントに薬を効かすというのが難しいのですね（このピンポイントに効かないというときに、いわゆる副作用というものが起こるのです）。
それで、なぜ心理学科に入学してから脳科学を勉強すべきかというと、それは一言でいうなら教養としてして知っておくべきだから、です。心理学というのはヒトを主な研究対象としているわけですから、ヒトの生体機能くらいは1通り把握しておかないと、後々に自分以外の研究者と接していても恥をかくことになります。恥をかくくらいならまだ良いのですが、研究者としての質を疑われたら問題です。
すでに何度もいってきているように、自然科学全般の知識というか、それぞれの分野におけるホットな話題というのには常日頃気を配るようでなくてはなりません。だからといって、心理学をやっているのに物理学者と同じ程度に量子力学の知識を持っていなさい、というわけではありません。あくまでも、そういう話題があるということだけ知っておけば良いのです。その中でも、特に自分が興味をもてるものを少しだけ詳しく勉強してみれば良いでしょう。
ただ、臨床現場に行くにしても、薬物療法というのは切っても切れない関係ですから、脳の機能についてはある程度、知っておかなければならないでしょうね。もし心理の専門家になるつもりならば、最低でも脳波の基本的な読み方、ｆMRIやPETの仕組みくらいは覚えておいた方が良いかもしれません。
これは統計学をやっていれば必然的に扱うようにはなりますが、そもそも今の時代にパソコンが使えないというのでは、どこへ行っても使い物にならない人間となる可能性が無きにしも非ずでしょう。もちろん、プログラミングができて当たり前ということではありません（そんなことになったら大変です）。ただ、パソコンの基本的なメンテナンス、インターネット、ソフトウェアなどの基礎用語だとか、仕組みだとか、使い方だとかは大まかにでも把握しておいて損はありません。
でもそういったとは、長くパソコンを使っていると、途中で様々なトラブルに遭遇するので、その都度にインターネットで検索したりすれば、自然に身についてくるものですから心配することはありません。大切なことは、少しでも疑問に思うことがあったら、すかさずgoogleしてみることです。
ちなみに、googleというのは検索エンジンのことですが、アメリカではすでにgoogleは動詞として使われることがあります。googleで「googleで検索する、調べものをする」という意味です。
もう少し具体的に何を勉強すべきか紹介しておきます。まず必要なものとして、大きく2つあります。1つは統計解析につかうソフトウェアです。これがなければ、統計学の勉強もできません。だから、Rという無料のソフトを使いましょう。もしあまりパソコンをいじったことがなければ、Rをダウンロードしてインストールするだけでもいい勉強になります。
もう1つはLaTeXという組版ソフトです（ワープロソフトではなく組版ソフトです）。MS Wordとは少し違いますが、結局は文書（論文やレポート）を作るためのものです。これを使いこなせるようになると、非常に便利です。なぜなら、論文を提出する際には各学会誌、科学雑誌におけるスタイルシートというものが用意されており、それに従って論文を作り上げなければ投稿できないのです。
まぁ、いずれにしてもWordを使うのは現実的ではありません。Wordはホントにちょこっとした文書を手軽に書き上げるためのもので、大掛かりな文書を作るのには適していません。これは使ってみれば分かります。
あとはいくつかありますが、MS Excelという表計算ソフトも少しは使えるようにしておいたほうが良いでしょう。データ解析にExcelは不向きですが、将来的に企業へ就職した場合、データ管理はExcelで行っている会社が多いからです。そういう意味でもある程度は使える方がよいでしょう。
それから余裕があればプログラミングの練習もした方が良いです。その理由はいくつかありますが、データ処理を行う際に簡単な処理を自分で書いてあげれば、作業効率が格段に上がることが多いからです。ExcelやLaTeXにもマクロ機能といって、自分でプログラムのソースコードを書いて実行させる機能があるのですが、それが使えると非常に便利です。習得までには時間がかかりますが、それに見合った結果は得られます。結局、急がば回れということですね。
3. 自分の心理学を見つけるために
段階的には少し早い話題かもしれませんが、大学3年生とかになってくると、自分なりの心理学というものが生まれてきます。私の場合は統計学がそうでした。皆さんの場合はどうなるか分かりませんが、もしかしたら精神分析学がメインとなるかもしれません。発達心理学がメインになるかも、認知心理学がメインになるかもしれません。それは人それぞれですが、要するに扱う問題は同じであっても、自分がどの分野をメインにしているかによって、そのアプローチの仕方が違うというだけの話しです。
私の場合、大学2年のときから統計学の勉強しかしていなかったので、統計学に関しては大学院生、あるいは教員よりも優れている部分がありました。というもの、心理学のある分野では統計学をほとんど勉強せずに大学院へ進学し、その後も講師、助教授へとランクアップしていく人がけっこういるのです。だから、私が統計学の専門家と同等の知識を持っているというわけではないわけです。
しかし、統計学を学んでいたおかげで、どの分野の論文を読んでも多少の専門用語さえ辞書を引いて理解すれば、あとは分からないことなどほとんどありません。それは、統計学といっても、実験計画を行い、データをとり、分析するという科学の基礎ができているからです。
そういった基礎ができていないのに、早い段階から専門分野を決めてしまい、その分野での専門用語や概念だけを暗記しても役には立たないのです。心理学科は文系学科として設置されているせいか、そういう用語だけを覚えていく学生が非常に多いです。しかし、そうなってはいけないのです。
さて、このような主張をするといかに私が統計学をメインとして扱っているかが良く分かるのではないでしょうか。こういったその人なり（自分なり）の特色が出てくるはずです。そうなると、そのメインとなる分野から枝分かれして、いろいろな分野の知識が得られたりするのです。だから、私は統計学を勉強していますから、心理学のみならず、薬学（広くいえば医学）や生物学の研究法もある程度は知っています。でも、経済方面の統計学はちょっと苦手です。
疑問を持ち続けるということは、問題を発見する目を養うということです。普通の人が当たり前と考えて素通りしてしまうようなことであっても、科学者であればそれを何故だろうと問いかけるくらいでなければなりません。疑心暗鬼という言葉がありますが、それくらい神経質に物事を観察していくクセをつける必要があるのですね。
科学は問題点がなければ何も始まりません。だって、何も問題がなければ何も解決する必要もないわけですからね。つまり、「なぜだろう」と考えることから全てが始まるのです。まず、なぜかという疑問を持ったら、過去の論文を調べます。その論文を読んで「この研究はこの点が不十分だ」と分かれば、それを補う方法を自分で考えて実行します。結果として、自分の仮説どおりに事が進めば、今度はそれを別の場面に応用するというように、より先への展開が必要になります。もしデータのとり方がまずかったなどという問題があれば、それは次の研究の課題となるでしょう。
自分の望む結果が得られようと得られまいと、次へと繋がる問題点というものが必ずあるわけで、それが見つけられない人は研究者としてやっていくのは難しいといえるのです。
先ほどから「常に疑問を持て」という説教をしていますが、これは自分の意見を持って、それを貫きなさいということでもあります。よく「〜大学の先生がいっているから間違いないだろう」と考えてしまいがちですが、どんなに有名で優秀な先生であっても、まず間違いなく完璧であることはありません。たまに簡単なことでもミスすることがあるのです。だから、たとえ自分の指導教官であっても、自分が「これは違うんじゃないか」と思うことがあったら、遠慮なくそれを質問としてぶつけることが大切です。
そういうことをすると、お叱りを受けるのではないかとか、評価が下がってしまうのではないか、と考えてしまう人もいるでしょう。でもそれは大きな間違いです。もちろん、ただ何の根拠もなく否定すれば無視されるのがオチでしょう。しかし、それが正しいかどうかは別として、ちゃんと自分の中で理屈にあった説明をして、その質問を投げかければ、（その先生が本当に優秀なら）キチンとそれに応えてくれます。また評価もしてくれるものです。
ちなみにですが、私が大学2年のときに他学科で開講されている統計学の講義を受けていました。そして、その講義の学期末試験ときにサンプルサイズを求める問題が出たのですね。そのとき、本来はサンプルサイズ（または標本の大きさ）を求めるという意図の問題であったのですが、その先生はサンプルサイズのことをサンプル数と間違って書いていたのです（これは書き間違いではんくて、単に間違って覚えているだけ）。そこで、解答に「正しくは標本の大きさ、またはサンプルサイズです。たとえ先生でも間違いは間違い。」と付け足したら、その学期の評価はCでした。問題用紙に解答を書いておいて、後で答え合せをして間違いなかったのだから、評価Cというのは明らかにおかしい。そういうこともあるので、注意した方が良いかもしれません。
ただ、そこまでやれとはいいませんが、教授に食って掛かるくらいの姿勢がなければやっていけるものではありません。常にあの先生の揚げ足をとってやろう、という心構えをもつようにすべきです。そういう姿勢で、毎回の講義に質問をすると自分自身の上達も速いのです。
絶対に応えられなそうな質問を考えていっても、それをすんなりと返してくる。そういう先生を見つけるためにも、ここで書いたことは必要なことです。これは将来的に、どの先生の下で研究を続けるかという問題にも繋がります。
