hypothesize - この単語をマスター
5ステップ学習法でこの単語をマスターしましょう – 英語は英語で学ぶ
hypothesize 単語の意味
- 可能な説明を提案する
- 考慮のためのアイデアや理論を示唆する
- 教育的な推測を行う
hypothesize 英語の例文
例文は意味理解の出発点です。暗記を急がず、まず文の中での使い方を感じましょう。
hypothesize 音素・発音
英式
/haɪˈpɒθəsaɪz/
米式
/haɪˈpɑːθəsaɪz/
hypothesize 単語の語源
hypo- = 下に、thesis = 置くこと; 起源：ギリシャ語 → ラテン語 → 英語。アイデアの山の下にいて、可能な説明として1つを「置こう」とする様子を想像してください。
注1：これらの定義と語源は、従来の辞書の標準定義ではなく、単語の実際の応用を理解し記憶するために提供される拡張説明です。この背景情報を通じて、単語をより生き生きと理解しやすくし、実生活での意味を覚えていただけるよう努めています。
注2：LexiTalk は学習フローを言語学の「理解可能なインプット」という原則に基づいて設計しています。学習者が自分のレベルより少し高いものでも文脈から理解できる内容に触れると、脳は自然と言語を吸収します。だからこそ私たちはすべての単語をリアルな文脈に配置し、例文や連想を通して理解と柔軟な活用を支援しています。
FAQで「理解可能なインプット」の解説を読む実際の文脈での説明
hypothesize とは、可能性のある説明や理論を提案することを意味します。確定した事実として主張するのではなく、検証できる仮説を提示する行為です。科学的な記述や日常の推測の場面でよく使われます。証拠を検討し、代替案を比較して、実験や観察で検証できる仮説を立てるのが基本です。仮説を立てることは結論を決定づける前の手がかりを提供し、議論を前に進めます。
使い方の注意
- • hypothesize は確定した事実ではなく、検証可能な説明を提案する時に使います。
- • 通常は that 以下の節とともに用いる: I hypothesize that...
- • 推測する (sosuru) との違いを意識する。
- • 科学では仮説を実験で検証します。
- • 仮説は検証可能で反証可能であるべきです。
- • 仮説を立てる際は他の説明も検討する。
よくある誤解
- 仮説は推測と同じで、証拠がいらない。
- 仮説は必ず正しい。
- 仮説は科学だけで使う。
- 仮説は結論を証明するためのもの。
- 仮説を立てるには専門的な知識が必要だ。
言語的な捉え方の違い
日本語では仮説を立てる表現が正式かつ論理的な文脈で使われる。推測と混同しやすく、that節や検証可能性を欠くと不自然になる。
学習ヒント
- 仮説を含む科学的文を読んで、フォーマルな語調を感じる
- 身近な疑問について自分の仮説を書く
- 検証可能性を伴う条件を必ず付ける
- 推測と区別するために証拠を添える
- 科学、ビジネス、日常など多様な場面で練習する
- 教科書の例を参照する
5ステップ学習法 – 英語は英語で学ぶ
ステップ1：意味
What is the meaning of 'hypothesize'?
A.To analyze
B.To observe
C.To make an educated guess
D.To conclude
ステップ2：使用法
In which sentence is 'hypothesize' used correctly?
A.I concluded without hypothesizing first.
B.She hypothesized the results of the experiment.
C.He observed the data and hypothesized.
D.They concluded after hypothesizing correctly.
ステップ3：類義語
Which word is a synonym of 'hypothesize'?
A.Reject
B.Assume
C.Confirm
D.Ignore
ステップ4：反意語
What is the opposite of 'hypothesize'?
A.Conclude
B.Analyze
C.Predict
D.Deduce
ステップ5：習得
How would a scientist 'hypothesize' in a research study?
A.By making random guesses
B.By analyzing existing data
C.By making educated guesses to be tested
D.By ignoring data altogether