| Project/Area Number |
22K00809
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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 | Tokyo Denki University (2024)
Sasebo National College of Technology (2022-2023) |
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Principal Investigator |
尾崎 ちひろ 東京電機大学, 理工学部, 講師 (90910042)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松尾 秀樹 佐世保工業高等専門学校, 基幹教育科, 嘱託教授 (70270379)
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| Project Period (FY) |
2024-01-17 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | task effects / speech / writing / 言語変異 / タスクデザイン / テキストタイプ / バイモーダルコーパス / 言語産出モード / 縦断的学習者コーパス / 中間言語の変異性 / 英語の発信技能 / Learner corpus / SLA / 中間言語 |
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| Outline of Research at the Start |
初中級英語学習者の場合、英語で「書く」場合と「話す」場合の認知プロセスの違いが中間言語に大きな影響を与えると考えられるが、この点を考慮しながら構築された学習者コーパスが現状ほとんどない。
本研究では、統制した収集条件のもと、同一被験者から縦断的に英作文と英語の発話データを集めたバイモーダルコーパスを構築することで、初中級英語学習者が英語で「書くこと」「話すこと」といった言語産出モード間で使用する語彙や文法の違いを通時的に明らかにし、新しい指導法の提案や教材作成に繋げる。
さらに、高等専門学校の学生の英語で「書く力」と「話す力」の実態を明らかにし、英語力向上に繋げていく。
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度は、コーパスを再設計し直し、中間言語に与える影響を考慮してタスクのデザインを改良した。タスクタイプはナレーション型タスクと論述型タスクの2種類にし、タスクタイプ毎に英作文と発話タスクを用意し、高専１年生、４年生、専攻科生２年生を対象に英作文と発話を同一被験者から収集した。さらに最終年度では、集めたデータの中から、ナレーション型タスクにおける書く場合と話す場合の使用文法項目の違いに関する調査を高専1年生と専攻科生2年生を対象に行った。調査の中で、産出モードの影響を受けていると思われる文法項目が観察され、特に受動態は習熟度に関わらず英作文で使用傾向が高まることが分かった。関係代名詞whoの場合は、専攻科生2年と比較すると高専1年生ではほとんど使用がみられず、産出モードの影響というよりは習熟度の影響を受けやすい文法項目だと解釈した。
当初は特定の学習者集団に焦点を当てて縦断的にデータ採集を進める予定だったが、現状高専生から採集した横断コーパスが存在しないため、上述した学年からそれぞれデータ採集を実施した。また、同一被験者から異なるテキストタイプの英作文と発話を集めた学習者コーパスは、世界的にも現状ほとんど見当たらないため貴重なデータベースの構築が実現できた。
将来的には、構築したコーパスに関して学会で発表を行い、収集したデータを用いて、産出モード（書く・話す）、タスク・テキストタイプ、習熟度が日本人英語学習者の使用する語彙や文法項目に与える影響をさらに調査していく。
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