| Project/Area Number |
20H01277
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 02100:Foreign language education-related
|
|---|
| Research Institution | Chiba University |
|---|
Principal Investigator |
西垣 知佳子 千葉大学, 教育学部, 教授 (70265354)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安部 朋世 千葉大学, 教育学部, 教授 (00341967)
池田 周 愛知県立大学, 外国語学部, 教授 (50305497)
物井 尚子 (山賀尚子) 千葉大学, 教育学部, 教授 (70350527)
水本 篤 関西大学, 外国語学部, 教授 (80454768)
星野 由子 千葉大学, 教育学部, 准教授 (80548735)
小山 義徳 千葉大学, 教育学部, 准教授 (90546988)
石井 雄隆 千葉大学, 教育学部, 准教授 (90756545)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥17,680,000 (Direct Cost: ¥13,600,000、Indirect Cost: ¥4,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
|
|---|
| Keywords | データ駆動型学習 / data-driven learning / DDL / コーパス / 英文法 / 英語教育 / 英文法の学習 / 帰納的学習 / 気づき / 探究的学習 / 文法学習 / 探究的な学習 / 主体的・対話的で深い学び / 語彙・文法学習 / 英語の語彙・文法学習 / 思考力・判断力の育成 / 思考力・判断力 / 小中高生の英語学習 / DDL支援サイト |
|---|
| Outline of Research at the Start |
2020年度は，公開中の小学生用および中高生用のDDL支援サイトについて，１)インターフェースの改良，２)対訳付き教育用コーパスの拡大，3)自由に使えるDDLワークシートとDDL実践例の公開を行う。また，公開中の大学生用DDL支援サイト(SCoRE)について，４）多言語への対応，5）言語概念検索機能の追加を行う。さらに，6）異なる学年，英語力レベル，文法項目，学習スタイルにおけるDDLの効果を検証し，DDLに関わる教育変数を整理し，理論的枠組みのための基礎データを得る。加えて，7)DDLの導入と普及を促すために，中高生の英文法力を診断するテストを開発する。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
データ駆動型学習（data-driven learning：DDL）とは，コーパス（言語データベース）とコーパス検索ツールを使って，学習者がコーパスの検索結果を観察して英語を探究的に学習する手法で，海外では大学生以上を対象として利用が広がり効果を上げている。本研究では，小学生用と中・高生用それぞれに，日英２言語併記の学習用コーパスを構築する。さらにそれを使って学ぶDDLツールを開発し，既存の大学生用DDLツールと連携させる。その結果，DDLという手法で，小学生から大学生までの探究的な英文法学習をシームレスに繋ぐことが本研究の目的である。2022年度は次の４点を実施した。
１）中・高生用DDLツール（hDDL：https://h.ddl-study.org/）の機能の拡大：2022年10月にver. 1.30 を公開した。それまではコーパス検索の際に学習者が検索式を入力していたが，２回のクリックだけで検索可能になり自動化され（おまかせ検索），検索作業の時間が短縮された。また従来通りの自由な検索もできる（DIY検索）。
２）データベースの拡大：中・高生用の英文用例を1,476文，小学生用1.430文を作成した。その結果，前者のhDDL搭載の英文用例は4，329文に，後者は6，289文になる予定である。
３）DDL実践研究：小・中・高校でDDL実践を行った。小学校では文法力の基盤となる名詞句把握をDDLで行った。中学校では，DDLが育む英語学力を，資質・能力の３要素の観点から検証した。高校ではhDDLの多様な機能を使った学習成果を検証した。
４）音韻認識力育成用プログラムの開発：音韻認識力育成のためのDDL音韻認識力育成ツールを新規開発し，小学３年生からの活用を想定して試用実践を始めた。本ツールの利用により，言語能力獲得の基底をなす音韻認識力を培うことができる。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では，英語の運用力と語彙・文法力をバランスよく育成する学習指導の推進を目指す。それを可能にする手段として，データ駆動型学習（data-driven learning：DDL）ツールを開発する。併せて，帰納的，探究的に英文法を学べるDDLの普及を目指す。これまでに小学生用ツール（eDDL），中高生用ツール（hDDL），大学生用ツール（SCoRE），入門期レベルのコーパス検索サイト（BES Search）をそれぞれ公開し，DDL Study（https://www.ddl-study.org/）に統括した。2022年度は，新規ツールとして研究分担者の池田周先生監修のもと，DDL音韻認識力育成ツール「英語の音となかよくなろう！」を開発し，試用実践を開始した。このツールは，言語能力獲得の基底をなす音韻認識力を培うもので，英語学習が始まる小学３年生からの導入を想定し，試用実践を始めた。本ツールにより，入門期から，第二言語習得研究の成果に基づく，確固たる音韻認識力の育成を，英語指導者の英語力，指導力に関わらず実施できるようになった。
また，中・高生用hDDL，小学生用eDDLについては，英母語話者と協力して英文用例をhDDL に1,476文，eDDLに1,430文それぞれ作成した。その結果，hDDL搭載の英文用例は合計4,329文に，eDDLは合計6,289文に増える予定である。hDDLとeDDLの学校現場での利用も広がっており，授業で帯活動として利用する事例，教科書学習の補充に利用する事例，定期テストの準備に利用する事例，文法力の基盤となる語句のかたまり学習に利用する事例が報告されている。以上の新規ツールの開発，機能の充実，データベースの拡大により，DDLサイトは学校でより使いやすいものへと進化している。
|
| Strategy for Future Research Activity |
学校現場では，GIGAスクール構想の進展により「１人１台端末」が定着し，学校や自宅でのICT活用が進んでいる。また2022年度より，高校1年生から順次，新学習指導要領の適用が始まり，これまで以上に知識・技能を定着させたうえで，思考力・判断力・表現力を育てるような指導が小・中・高で必要とされている。このように，外国語教育の環境，ニーズが目まぐるしく変化する中で，本研究では，ICT利用の有効な英語学習の方法としてDDL英語学習を推し進めている。今後の本研究の推進方策について3点述べる。
（１）本研究全体の方策：伝統的な英語の語彙・文法指導というと，知識の定着が主たる目的になりがちであった。本研究では知識，技能の習得にとどまることなく，思考力・判断力・表現力の育成，また学びへ向かう積極的な態度の育成にも注目し，DDLツールの開発，活用，普及を推進する。
（２）DDLツールの開発方策：2022年度に，コーパスを拡張するための英文用例を作成した。それらを小学生用DDLツールと中高生用DDLツールに追加し，強化していく。また，語彙・文法力に限ることなく，英語力全般の基盤となる音韻認識力を育成する音韻認識DDLツールを開発していく。これによりDDLの手法で英語力をより広くカバーし，強化していく。
（３）資質・能力育成の方策：小学生用DDLツール（eDDL），中・高生用ツール（hDDL）を通して，言語データ（コーパス）を見て，語彙・文法の規則性を自ら発見し，言語化できるようなメタ言語を育てる。また，コーパスに対する慣れと親しみを育み，コーパ利用へのハードルを下げ，将来的には自律した英語学習者として多様なコーパスを活用していく自己調整力を育てる。すなわち，言語に対する疑問を持った時に,適切なコーパス・ツールを使って自らの力で問題を解決できる言語学習力を育て，自律した学習者を育てるようにする。
|
