| Project/Area Number |
22K00777
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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 | Aichi University |
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Principal Investigator |
朴 瑞庚 愛知大学, 法学部, 准教授 (10750812)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
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| Keywords | 第二言語音 / 自己モニタリング / 知覚と産出 / 発音学習 / 外国語音声 |
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| Outline of Research at the Start |
教育現場で行われる発音学習の問題は、教師による音声提示とフィードバックが目標言語音とのギャップに気づき、内在化するという言語習得プロセスにおいて十分に機能しない点である。教師に向けられた注意を学習者自身に移行させ、目標言語音の音声的特徴を自分の発音に反映させる努力を積み重ねる過程が必要であると考える。
本研究は、学習者による学習過程への能動的な参加が外国語の音声習得に及ぼす肯定的な効果を実証的に検証することを目的とする。学習過程への能動的な参加の観点から、発音学習において自己モニタリングの概念を導入し、それが目標言語音の正確な産出において有効であるかを検証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
外国語学習者が学習過程において最も負担を感じるのは発音と言われている。外国語の発音は学習者が上級になっても容易に改善されず、学習意欲の低下にもつながると指摘されている。教育現場での発音教育の課題は、教師が提供するフィードバックなどが、音声言語習得のプロセスでうまく機能しないことにある。教師に向けられた注意を学習者自身へ移行させ、目標言語音の特徴を自分の発音に反映させる努力を重ねる過程が必要であると考える。
本研究は、学習者による学習過程への能動的な参加が外国語の音声習得に及ぼす肯定的な効果を実証的に検証することを目的とする。学習過程への能動的な参加の観点から、発音学習において自己モニタリングの概念を導入し、それが目標言語音の正確な産出に有効であるかどうかを検証する。本研究の核となる概念である自己モニタリングは、学習におけるメタ認知方略の一つであり、学習プロセスにおいて習慣的に行っていた行動パターンをより望ましいものへと変えていくことを可能にする手法として知られている。
今年度は、昨年度に行った実験で収集したデータを整理し、その後の作業を行った。まず、聴取実験で収集したデータを分析し、実験前後で学習者の聴取能力に変化が現れたことを確認した。次に、実験で収集した学習者の音声データに対して母語話者による評価を行った。韓国で外国語としての韓国語を教えている教育専門家を募集し、サンプル評価を行った後、評価者間の信頼性を測定し、最終的に選ばれた評価者に学習者の音声データ全体を渡し、発音を評価してもらった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究では、日本から離れた場所において学習者の音声を評価してくれる評価者を募集し、複数の評価者にサンプル評価をしてもらい、評価者間の信頼性を分析した後、最終的に選ばれた評価者にデータを提供したが、この過程で予想以上に時間がかかった。また、実験で収集した音声データの量が相当あったため、評価作業にも相応の時間がかかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は収集した音声データに対して音響分析を行う予定である。音声項目ごとに音響分析（母音については線形予測分析を実施し、子音については声帯振動開始時間、基本周波数などを測定）を行い、客観的な観点から学習者の発音を分析する。分析の結果より、自己モニタリングを導入した発音学習が一般的な発音学習に比べて有効であるかどうかを統計的に検定して考察する予定である。
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