【英語論文の書き方】第94回 「謙虚さを学ぶと、より良い研究ができる」について
2026年3月27日 18時01分
第93回では「AI(人工知能)の危険性」を取り上げました。
第94回(今回)のテーマは「謙虚さを学ぶと、より良い研究ができる」です。
博士課程では、新しい知識やスキルを素早く学ぶ力が養われ、
自立性が高まっていきます。
しかし、その一方で、その能力の向上が過度な自信につながり、
自分の知識の限界を見失ってしまう危険性もあると、
筆者のGeoffさんは指摘しています。
本記事では、実験計画や統計解析、
コンピュータソフトウェア、技術スキルといった具体例を通して、
短期間の学習だけでは真の専門性に到達することが
難しい分野もあることが示されています。
そのため、自分の知識が十分でない分野については、
無理に独力で対応するのではなく、謙虚さを保ち、
他の分野の専門家と協力することが重要であると強調されています。
このような姿勢が、結果として研究の質と
効率を高めることにつながるといえるでしょう。
第94回(今回)のテーマは「謙虚さを学ぶと、より良い研究ができる」です。
博士課程では、新しい知識やスキルを素早く学ぶ力が養われ、
自立性が高まっていきます。
しかし、その一方で、その能力の向上が過度な自信につながり、
自分の知識の限界を見失ってしまう危険性もあると、
筆者のGeoffさんは指摘しています。
本記事では、実験計画や統計解析、
コンピュータソフトウェア、技術スキルといった具体例を通して、
短期間の学習だけでは真の専門性に到達することが
難しい分野もあることが示されています。
そのため、自分の知識が十分でない分野については、
無理に独力で対応するのではなく、謙虚さを保ち、
他の分野の専門家と協力することが重要であると強調されています。
このような姿勢が、結果として研究の質と
効率を高めることにつながるといえるでしょう。
Learning humility can improve your research
By Geoffrey Hart
One of the great gifts of a PhD program is that it teaches you to quickly learn whatever new thing you need to understand before you can complete your research. This creates independence: you don’t have to rely on your thesis advisors for explaining every new thing you must learn. This both frees you from having to wait for someone else to teach you new skills and lets you teach this independence to future PhD students who you’ll be advising.Unfortunately, your growing ability to rapidly learn new things can lead to hubris (an inappropriate sense that you’re capable of something), and this can blind you to the limitations of your knowledge. Specifically, it can lead you to forget that understanding something doesn’t mean that you have mastered that subject—or even that you understand it sufficiently well that you have no need for assistance from true experts. (Working with other subject-matter experts is an essential aspect of any complex field of research, which is why most journal manuscripts have multiple authors.) Consider three examples:
Experimental design and statistical analysis
Most scientists take at least one course in basic experimental design and another in statistical analysis. These courses teach the basic skills required to conduct research that is sufficiently well designed that you can correctly analyze the data to produce valid conclusions. But professional statisticians earn a 3- or 4-year degree to acquire basic expertise in experimental design and data analysis, and spend many additional years of post-graduate learning to fully master these subjects. You won’t achieve similar mastery just by studying the user manual for the R software.Computer software
Computer programmers learn to develop reliable computational algorithms and design carefully debugged software through academic programs that require 2, 3, or more years of intense, highly focused study, often supplemented by post-graduate study. Just because you have read and understood the instruction manual for a programming language does not give you a similar level of expertise. You won’t acquire that expertise without years of intense study. Understand your limits and their consequences. Any errors you make will enter the literature, potentially misleading other researchers for years before those errors are discovered. Particularly when you expect many others to use your software, it’s essential to have an expert review it before you use it to support your research.Technical skills
During your undergraduate and graduate education, you’ll learn basic skills in a range of skills (e.g., laboratory and field techniques) that are required for your research. Unfortunately, you may spend only an hour or two learning key techniques such as how to use key instruments. As in the two previous examples, expert users of a particular instrument may spend years of intense, repetitive practice under expert supervision while they perfect their skill with that instrument. This is why even the most accomplished researchers rely on field or laboratory technicians for difficult or demanding measurements. An hour of training by your supervisor is often inadequate to give you comparable skills. The same warning applies to techniques: even if you master the equipment used by a technique, it takes a large amount of practice to gain expertise in the technique.Learning humility
The lesson of these examples is that we must all learn the limits of our knowledge, and admit to ourselves when we lack sufficient expertise in a subject. It’s always better to work with an expert rather than trying to develop the expertise on your own. After all, some day you’ll be managing your own research program, while teaching undergraduate students and mentoring graduate students. That work generally consumes all your available time, leaving little time and energy to develop expertise in new skills. You’ll almost certainly find that your time is better spent on your research and that working with experts in other subjects will both reduce the burden on your time and increase the value of your research.Palmer (2023) provides additional details on why it’s better to learn to recognize the limits of your personal knowledge and rely on the expertise of others when that knowledge and skill lies outside the scope of your true expertise.
References
Palmer, J. 2023. Engaged in collaborative research? Try a touch of intellectual humility. Nature Career Feature 2 October 2023. (https://www.nature.com/articles/d41586-023-03063-w)無料メルマガ登録
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バックナンバー
第1回 if、in case、when の正しい使い分け:確実性の程度を英語で正しく表現する
第2回 「装置」に対する英語表現
第3回 助動詞のニュアンスを正しく理解する:「~することが出来た」「~することが出来なかった」の表現
第4回 「~を用いて」の表現:by と with の違い
第5回 技術英文で使われる代名詞のitおよび指示代名詞thisとthatの違いとそれらの使用法
第6回 原因・結果を表す動詞の正しい使い方:その1 原因→結果
第7回 原因・結果を表す動詞の使い方:その2 結果→原因
第8回 受動態の多用と誤用に注意
第9回 top-heavyな英文を避ける
第10回 名詞の修飾語を前から修飾する場合の表現法
第11回 受動態による効果的表現
第12回 同格を表す接続詞thatの使い方
第13回 「技術」を表す英語表現
第14回 「特別に」を表す英語表現
第15回 所有を示すアポストロフィー + s ( ’s) の使い方
第16回 「つまり」「言い換えれば」を表す表現
第17回 寸法や重量を表す表現
第18回 前置詞 of の使い方: Part 1
第19回 前置詞 of の使い方: Part 2
第20回 物体や物質を表す英語表現
第21回 句動詞表現より1語動詞での表現へ
第22回 不定詞と動名詞: Part 1
第23回 不定詞と動名詞の使い分け: Part 2
第24回 理由を表す表現
第25回 総称表現 (a, theの使い方を含む)
第26回研究開発」を表す英語表現
第27回 「0~1の数値は単数か複数か?」
第28回 「時制-現在形の動詞の使い方」
第29回 then, however, therefore, for example など接続副詞の使い方
第30回 まちがえやすいusing, based onの使い方-分詞構文
第31回 比率や割合の表現(ratio, rate, proportion, percent, percentage)
第32回 英語論文の書き方 総集編
第33回 Quality Review Issue No. 23 report, show の時制について
第34回 Quality Review Issue No. 24 参考文献で日本語論文をどう記載すべきか
第35回 Quality Review Issue No. 25 略語を書き出すときによくある間違いとは?
第36回 Quality Review Issue No. 26 %と℃の前にスペースを入れるかどうか
第37回 Quality Review Issue No. 27 同じ種類の名詞が続くとき冠詞は付けるべき?!
第38回 Quality Review Issue No. 22 日本人が特に間違えやすい副詞の使い方
第39回 Quality Review Issue No. 21 previous, preceding, earlierなどの表現のちがい
第40回 Quality Review Issue No. 20 using XX, by XXの表現の違い
第41回 Quality Review Issue No. 19 increase, rise, surgeなど動詞の選び方
第42回 Quality Review Issue No. 18 論文での受動態の使い方
第43回 Quality Review Issue No. 17 Compared with とCompared toの違いは?
第44回 Reported about, Approach toの前置詞は必要か?
第45回 Think, propose, suggest, consider, believeの使い分け
第46回 Quality Review Issue No. 14 Problematic prepositions scientific writing: by, through, and with -3つの前置詞について
第47回 Quality Review Issue No. 13 名詞を前から修飾する場合と後ろから修飾する場合
第48回 Quality Review Issue No. 13 単数用法のThey
第49回 Quality Review Issue No. 12 study, investigation, research の微妙なニュアンスのちがい
第50回 SinceとBecause 用法に違いはあるのか?
第51回 Figure 1とFig.1の使い分け
第52回 数式を含む場合は現在形か?過去形か?
第53回 Quality Review Issue No. 8 By 2020とup to 2020の違い
第54回 Quality Review Issue No. 7 high-accuracy data? それとも High accurate data? 複合形容詞でのハイフンの使用
第55回 実験計画について
第56回 参考文献について
第57回 データの分析について
第58回 強調表現について
第59回 共同研究の論文執筆について
第60回 論文の略語について
第61回 冠詞の使い分けについて
第62回 大文字表記について
第63回 ダッシュの使い分け
第64回 英語の言葉選びの難しさについて
第65回 過去形と能動態について
第66回 「知識の呪い」について
第67回 「文献の引用パート1」について
第68回 「文献の引用パート2」について
第69回 「ジャーナル用の図表の準備」について
第70回 「結論を出す ~AbstractとConclusionsの違い~」について
第71回 「研究倫理 パート1: 研究デザインとデータ報告」について
第72回 「研究倫理 パート2: 読者の時間を無駄にしない」について
第73回 「記号と特殊文字の入力」について
第74回 「Liner regression(線形回帰)は慎重に」について
第75回 「Plagiarism(剽窃)を避ける」について
第76回 研究結果がもたらす影響を考える
第77回 「データの解析(パート1):データ探索を行う」について
第78回 「データの解析(パート2):統計分析」について
第79回 「データの解析(パート3):データを提示する」について
第80回 データ、その他の大事なものをバックアップする(パート1)
第81回 「データ以外のもの(パート2)」について
第82回 「研究データと関連文書の管理(パート1):研究内容を文書で厳密に記録することがなぜ大切なのか」について
第83回 「研究データと関連文書の管理(パート2):必要なプロジェクトファイル、フォルダ(ディレクトリ)の構成とデータの消去
第84回 研究データと関連文書の管理(パート3):データ検証とカスタム開発ソフトウェア
第85回 研究データと関連文書の管理(パート4):ファイルの複製
第86回 「科学において有効な方法は仮説検定(hypothesis testing)だけではない」について
第87回 「スプレッドシートを安全に使う」について
第88回 「変数と数学記号の命名と入力: パート 1: 変数の命名」について
第89回 「変数と数学記号の命名と入力: パート 2: 変数の書式設定」について
第90回 「*誤った*精度:パート1:精度と正確度」について
第91回 「*誤った*精度:パート2:統計的確率」について
第92回 「誤解を招く指標を避けるために、何を、なぜ測っているのかを理解する」について
第93回「AI(人工知能)の危険性」について
第2回 「装置」に対する英語表現
第3回 助動詞のニュアンスを正しく理解する:「~することが出来た」「~することが出来なかった」の表現
第4回 「~を用いて」の表現:by と with の違い
第5回 技術英文で使われる代名詞のitおよび指示代名詞thisとthatの違いとそれらの使用法
第6回 原因・結果を表す動詞の正しい使い方:その1 原因→結果
第7回 原因・結果を表す動詞の使い方:その2 結果→原因
第8回 受動態の多用と誤用に注意
第9回 top-heavyな英文を避ける
第10回 名詞の修飾語を前から修飾する場合の表現法
第11回 受動態による効果的表現
第12回 同格を表す接続詞thatの使い方
第13回 「技術」を表す英語表現
第14回 「特別に」を表す英語表現
第15回 所有を示すアポストロフィー + s ( ’s) の使い方
第16回 「つまり」「言い換えれば」を表す表現
第17回 寸法や重量を表す表現
第18回 前置詞 of の使い方: Part 1
第19回 前置詞 of の使い方: Part 2
第20回 物体や物質を表す英語表現
第21回 句動詞表現より1語動詞での表現へ
第22回 不定詞と動名詞: Part 1
第23回 不定詞と動名詞の使い分け: Part 2
第24回 理由を表す表現
第25回 総称表現 (a, theの使い方を含む)
第26回研究開発」を表す英語表現
第27回 「0~1の数値は単数か複数か?」
第28回 「時制-現在形の動詞の使い方」
第29回 then, however, therefore, for example など接続副詞の使い方
第30回 まちがえやすいusing, based onの使い方-分詞構文
第31回 比率や割合の表現(ratio, rate, proportion, percent, percentage)
第32回 英語論文の書き方 総集編
第33回 Quality Review Issue No. 23 report, show の時制について
第34回 Quality Review Issue No. 24 参考文献で日本語論文をどう記載すべきか
第35回 Quality Review Issue No. 25 略語を書き出すときによくある間違いとは?
第36回 Quality Review Issue No. 26 %と℃の前にスペースを入れるかどうか
第37回 Quality Review Issue No. 27 同じ種類の名詞が続くとき冠詞は付けるべき?!
第38回 Quality Review Issue No. 22 日本人が特に間違えやすい副詞の使い方
第39回 Quality Review Issue No. 21 previous, preceding, earlierなどの表現のちがい
第40回 Quality Review Issue No. 20 using XX, by XXの表現の違い
第41回 Quality Review Issue No. 19 increase, rise, surgeなど動詞の選び方
第42回 Quality Review Issue No. 18 論文での受動態の使い方
第43回 Quality Review Issue No. 17 Compared with とCompared toの違いは?
第44回 Reported about, Approach toの前置詞は必要か?
第45回 Think, propose, suggest, consider, believeの使い分け
第46回 Quality Review Issue No. 14 Problematic prepositions scientific writing: by, through, and with -3つの前置詞について
第47回 Quality Review Issue No. 13 名詞を前から修飾する場合と後ろから修飾する場合
第48回 Quality Review Issue No. 13 単数用法のThey
第49回 Quality Review Issue No. 12 study, investigation, research の微妙なニュアンスのちがい
第50回 SinceとBecause 用法に違いはあるのか?
第51回 Figure 1とFig.1の使い分け
第52回 数式を含む場合は現在形か?過去形か?
第53回 Quality Review Issue No. 8 By 2020とup to 2020の違い
第54回 Quality Review Issue No. 7 high-accuracy data? それとも High accurate data? 複合形容詞でのハイフンの使用
第55回 実験計画について
第56回 参考文献について
第57回 データの分析について
第58回 強調表現について
第59回 共同研究の論文執筆について
第60回 論文の略語について
第61回 冠詞の使い分けについて
第62回 大文字表記について
第63回 ダッシュの使い分け
第64回 英語の言葉選びの難しさについて
第65回 過去形と能動態について
第66回 「知識の呪い」について
第67回 「文献の引用パート1」について
第68回 「文献の引用パート2」について
第69回 「ジャーナル用の図表の準備」について
第70回 「結論を出す ~AbstractとConclusionsの違い~」について
第71回 「研究倫理 パート1: 研究デザインとデータ報告」について
第72回 「研究倫理 パート2: 読者の時間を無駄にしない」について
第73回 「記号と特殊文字の入力」について
第74回 「Liner regression(線形回帰)は慎重に」について
第75回 「Plagiarism(剽窃)を避ける」について
第76回 研究結果がもたらす影響を考える
第77回 「データの解析(パート1):データ探索を行う」について
第78回 「データの解析(パート2):統計分析」について
第79回 「データの解析(パート3):データを提示する」について
第80回 データ、その他の大事なものをバックアップする(パート1)
第81回 「データ以外のもの(パート2)」について
第82回 「研究データと関連文書の管理(パート1):研究内容を文書で厳密に記録することがなぜ大切なのか」について
第83回 「研究データと関連文書の管理(パート2):必要なプロジェクトファイル、フォルダ(ディレクトリ)の構成とデータの消去
第84回 研究データと関連文書の管理(パート3):データ検証とカスタム開発ソフトウェア
第85回 研究データと関連文書の管理(パート4):ファイルの複製
第86回 「科学において有効な方法は仮説検定(hypothesis testing)だけではない」について
第87回 「スプレッドシートを安全に使う」について
第88回 「変数と数学記号の命名と入力: パート 1: 変数の命名」について
第89回 「変数と数学記号の命名と入力: パート 2: 変数の書式設定」について
第90回 「*誤った*精度:パート1:精度と正確度」について
第91回 「*誤った*精度:パート2:統計的確率」について
第92回 「誤解を招く指標を避けるために、何を、なぜ測っているのかを理解する」について
第93回「AI(人工知能)の危険性」について



