| Project/Area Number |
18K00748
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 02100:Foreign language education-related
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| Research Institution | Prefectural University of Kumamoto |
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Principal Investigator |
Yoshii Makoto 熊本県立大学, 文学部, 教授 (70240231)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2019: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 語彙習得 / 第二言語習得 / シミュレーション / 潜在意味解析 / LSA / 語彙学習 / 多読 / 多読多聴 / 潜在意味分析 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We know that a large amount of input is necessary for language learning. Yet we do not know how much amount is needed for what kind of level of learning. This study tackled this question in light of extensive reading and vocabulary learning. This study uses the latent semantic analysis (LSA) to make a prediction of vocabulary learning by analyzing the corpus of input data. The study evaluates the validity of the LSA by comparing the simulated data using the LSA and the actual learner data collected.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
潜在意味解析(LSA）を通して、選択肢を基本とした語彙サイズテスト(あるいは語彙レベルテスト）で測定できる語彙の量をある程度の精度で推測できることが分かった。LSAから推定される語彙量と実際の学習者の語彙量を比較したところ、LSAの推定値は学習者の数値を過小評価する傾向にあることがわかった。将来的には、その修正も加えた上での推定がなされるとより正確な推測が可能となると思われる。
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