原因と結果グラフィックオーガナイザー：フォーマット、テンプレート、および使用方法

原因と結果グラフィックオーガナイザーは、通常2つ以上のボックスが矢印で接続されたラベル付きレイアウトで、何かが起こった理由をそれがどうなったかから分離します。最も単純なバージョンは、左側に1つの原因ボックス、右側に1つの結果ボックス、およびそれらの間の関係の方向を示す矢印です。より長いバージョンは複数のボックスを一緒にチェーンします。1つの結果が多くの場合、シーケンスの次のイベントの原因になるためです。

このフォーマットが存在する理由は、原因と結果は緩く述べるのが簡単で、正確に証明するのが難しいからです。「町は嵐のために浸水した」のような文は完全に見えますが、嵐のどの特定の部分、大雨、壊れた堤防、既に満杯の川が実際にダメージを与えたのかをスキップします。原因と結果のグラフィックオーガナイザーは、その曖昧なリンクを2つの別々の特定のボックスに強制します。これはまさに、ほとんどの読解理解および科学基準が学生に何かが起こった理由を説明するように求めるときにテストしているものです。

同じ形状は、単一の原因効果ペアから完全な連鎖反応まで規模を拡大します。歴史では、税金の増加のような単一のイベントは、抗議、ボイコット、政策の変化の一連を引き起こす可能性があります。それぞれが次のものの原因になります。科学では、システムの1つの変化、気温の上昇、欠落した栄養素は、一度にいくつかの別々の効果に波及します。原因と結果グラフィックオーガナイザーは、同じ基本的なビルディングブロックを使用して、単純なペアと長いチェーンの両方をキャプチャします。

すべての状況が同じ形状を呼びません。単一の歴史的イベントは、複数の結果にわたる連鎖反応よりも構造が少なく、迅速な読取チェックは化学反応を説明するラボレポートよりも構造が少なくて済みます。以下のフォーマットは、ほとんどの教室と学習用途をカバーしており、オフラインでの作業用に印刷可能な原因と結果グラフィックオーガナイザーPDFも含まれます。

1つに記入することは、シンプルな2ボックスバージョンでも、固定された順序で最も良く機能します。結果から始まり、原因を推測するために逆に作業することは、このオーガナイザーが緩くフィルされる最も一般的な方法です。

読解理解は最も一般的な教室での使用です。ほぼすべてのストーリーと、初等学校と中学校で割り当てられた非フィクション通路には、少なくとも1つの明確な原因と結果の関係が含まれています。キャラクターの決定につながるイベント、または特定の結果につながる状況の変化です。そして、原因と結果グラフィックオーガナイザーは、後でメモリから説明しようとする代わりに、そのリンクを追跡するための具体的な場所を学生に提供します。

理科クラスは、ラボレポートとユニットレビューに同じレイアウトを使用します。ほとんどの科学的説明は、その中核に原因と効果のステートメントであるため、変数が変わり、測定可能な結果が続きます。歴史と社会研究は、1つのイベント（法律、侵略、経済的シフト）がどのように一連のさらなるイベントを設定したかをトレースして、それを同じくらい頻繁に使用します。因果推論一般的なスキルは、科目が小説、化学実験、または世界史の章であるかどうかに関係なく、同じ分離の恩恵を受けます。

教室の外では、同じチャートが職場の根本原因分析とインシデントレポートに表示されます。目標は、修正を提案する前に、問題をトリガーした特定の事項を特定することです。問題解決グラフィックオーガナイザーは自然にそこから取り上げられ、特定の原因を解決策の開始点に変えます。

原因と結果グラフィックオーガナイザーを手で埋めることは、単一の章または単一のラボに対して機能しますが、追跡する新しい原因と結果の関係が毎週あるときは遅くなります。NotelynのAI要約機能は、アップロードされたPDF、講義録音、またはタイプされたノートを読み、各パイアリングに結合された具体的なトリガーと結果と一緒に、議論されたイベントを引き出します。これは、手で構築された原因と結果グラフィックオーガナイザーが実施するように設計されたものです。

出力は汎用テンプレートではなく実際のソース材から来ているため、原因と効果のペアは、推測された関係ではなく、講義またはテキストが特別に述べているものを反映します。Notelynのマインドマップ機能は、その分解を視覚的にレイアウトし、原因を1つ以上の効果に接続する、または複数の原因と効果のペアを一緒にチェーンして、より長いチェーン反応チャートが行うであろう方法で。フルレクチャーまたは密度の高い読みのために、その最初のドラフトは、ファイルをアップロードするのに要する時間と同じくらい長くなります。1つのものが別のものにつながったかどうかを見つけるために全体のソースを読み直すのに要する時間ではなく、長いです。

生成されたオーガナイザーは、レビューパスから恩恵を受けます。最初のパス抽出は、時間が経ってもすぐに起こった2つのイベントを接続することができますが、実際には因果関係がないため、チャートが完成として扱う前に各矢印をソースに対してチェックする問題です。それが正しく見えたら、AI Q&Aを通じて同じ材料を実行して、原因と結果の関係を完成したチャートを見直すことなく説明できるかどうかを確認してください。

このオーガナイザーの最も弱いバージョンは、少数の習慣の1つを共有します。ほぼすべてはそれらは、間違ったフォーマットを選ぶ代わりに、原因ボックスを急ぐことから来ています。

このオーガナイザーは、時折ワークシートとしてではなく、エッセイ、ラボレポート、または歴史的反応の開始時に場所を獲得します。新しいイベントが割り当てが必要な場合にのみ説明が必要な理由は、新しいイベントを説明する必要があるたびに1つに到達すること。これが、原因と結果グラフィックオーガナイザーを、物事が起こった理由を通じて学生が推論する方法をシャープにする習慣に変える理由です。

バージョンをタスクに一致させます。2ボックスT字チャート、または同じ方法で構築された印刷可能な原因と結果グラフィックオーガナイザーPDFは、ほとんどの迅速な理解チェックをカバーします。チェーンフォーマットは、1つのイベントが確実に次のものを設定する場合に追加のボックスを獲得します。複数の原因チャートは、複数の要因が現実的に結果に貢献したときはいつでも追加の時間の価値があります。

講義、読み、およびノートから定期的に作業している学生とチームの場合、Notelynは、原因と結果グラフィックオーガナイザーを構築する最も遅い部分をオンにします。ソースを読み直して、1つのイベントが実際にどのように別のイベントにつながったかを見つけます。これは、検索の代わりに迅速なレビューパスに変わります。そのワークフローとシーケンスグラフィックオーガナイザー（イベントの周辺順序用）またはタイムラインオーガナイザー](/blog/timeline-graphic-organizer)（イベントが長い期間にわたって範囲があるとき）をペアにすることで、コア原因と結果の関係がマップされると、より完全な写真が得られます。