英作文指導における文法の正確性を向上させる修正タスクに関する研究

Research Project

Project/Area Number	23K18928
Research Category	Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	:Education and related fields
Research Institution	Kagoshima Prefectural College
Principal Investigator	米村大輔鹿児島県立短期大学, 文学科英語英文学専攻, 助教 (60984945)
Project Period (FY)	2023-08-31 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	ライティングフィードバック / 修正タスク / 目標構造 / 修正フィードバック
Outline of Research at the Start	本研究では指導者の添削（修正フィードバック）に対して何（修正タスク）をすればどのような学びが起こるのかという課題に取り組む。文法の正確性、とりわけ文法の規則性に着目し、修正タスクの種類による正確性変化を比較検証した上で英語による作文添削後の効果的な学習について提言する。具体的には以下の研究課題を設ける。① 異なる修正タスクによって正確性向上効果の違いがあるか。②目標構造によって修正タスクの正確性向上効果の違いがあるか。③修正タスクの正確性向上効果と目標構造の規則性との関係性は見られるか。60人の実験参加者からデータをとり、分散分析を行うことで以上の課題に取り組む。
Outline of Annual Research Achievements	本研究では、学習者の英作文に修正フィードバック（Written Corrective Feedback＝WCF）を与えた後の学習者の学び（＝修正タスク）に焦点をあて、修正タスクの種類によって文法の正確性の向上にどのような違いがでるのかを比較検証し、英作文添削後の効果的な修正タスクを明らかにすることを目的としている。この目的に従って以下の実験を行った。英検準２級合格レベルの英語学習者60名を対象に、①WCFを見ながら修正、②WCFを見ずに修正、③統制群（WCFを見るだけ）の３群（各群20名）を設け、直接フィードバックを受けた後のそれぞれの修正タスクが正確性に与える影響を、実験前（１週目）－実験１週間後（３週目）－３週間後（６週目）の３度にわたって調査する（図３参照）。以上のデザインで、訂正タスクによる正確性向上の検証を行った。規則動詞の過去形、不規則動詞の過去形、前置詞、冠詞の４項目を目標構造として設定した。それぞれの目標構造の正確性はtarget-like use analysisを用いて算出した。分散分析を行った結果、冠詞はテストの主効果のみに有意差が見られた。つまり修正タスクの効果というよりはフィードバックによる効果が得られたいえる。規則動詞では交互作用が有意でありHolm法を用いた多重比較の結果修正タスクの平均が統制群よりも有意に大きかった。不規則動詞の過去形は主効果のみが有意であり、冠詞同様フィードバックによる効果が得られた。前置詞は主効果、交互作用共に有意差は見られなかった。つまり修正タスクによる効果が得られたのは規則動詞の過去形ということである。本研究の成果は中部英語教育学会「紀要５３」において発表を行った。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 実験・分析・論文執筆・学会への投稿を行い、計画どおりに進めることができた。
Strategy for Future Research Activity	先行研究を見直し、本研究の位置づけをより明確にする。分析方法を再考する。本研究で行った分散分析は、実験参加者全体の平均値を分析するため個人差要因が考慮されていない。そこで一般化線形混合効果モデルといったモデリングについての理解を深め、本研究のデータを再分析しなおす。