| Project/Area Number |
23K20477
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| Project/Area Number (Other) |
21H00542 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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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 | Nagoya University |
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Principal Investigator |
村尾 玲美 名古屋大学, 人文学研究科, 准教授 (80454122)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊佐地 恒久 岐阜聖徳学園大学, 外国語学部, 教授 (20586482)
石田 知美 日本福祉大学, 全学教育センター, 准教授 (30747449)
城野 博志 名古屋学院大学, 経済学部, 講師 (40781539)
種村 俊介 金城学院大学, 文学部, 教授 (70435428)
吉川 りさ 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90782615)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Declined (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 動詞下位範疇化情報 / 頻度効果 / テスト形式 / 語彙テスト / ラッシュモデル / 項目応答理論 / 動詞使用レベル判定 / 誤用分析 |
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| Outline of Research at the Start |
動詞がどのような統語構造を導くかという「動詞下位範疇化情報」は、文レベルの発話産出に欠かせない知識であり、予測的文処理においても有効な知識である一方、その習得要因や習得状況についての研究は進んでいない。本研究では、①動詞下位範疇化情報の受容的・産出的知識を測るテストを開発し、②習得難易度はどのような要因の影響をうけるのか、③学習者に共通する誤りはどのようなものか、④受容的知識と産出的知識はどのような関係にあるのかを明らかにする。また、学習者がどの習得段階にいるのかを「動詞使用レベル」という新しい基準で教授者および学習者に提示するため、「動詞使用レベルオンライン判定システム」を構築する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
プロジェクト3年目である令和5年度は、動詞下位範疇化情報(VSF)の項目困難度に寄与する要因の分析および産出テストの等価を行うことを目標としていた。項目難易度に寄与する要因については、動詞頻度、VSF頻度、動詞頻度に対してVSF頻度が占める割合が項目困難度をどの程度説明するかを分析した。その結果、VSFの使用割合は項目難易度を有意に説明するものの、説明率は低いことが明らかとなった。動詞頻度とVSF頻度は有意な説明力を持たなかった。
Schmitt et al. (2021)は語彙の形式と意味の知識と語彙頻度の相関が意外にも低いことを明らかにしているが、本研究では語彙（動詞）の使用の知識と頻度は更に関連が低いこと示している。本研究ではSchmitt et al. (2011)が提供している語彙(動詞)の形式と意味の知識ランキングと、本研究で作成した動詞使用の困難度ランキングとの相関を分析したが、その相関は低く、形式と意味が習得されている動詞でも使用が簡単である訳ではないことが明らかとなった。これらの研究結果は、2025年3月にアメリカ・テキサス州ヒューストンで開催されたAAALで発表した。
上記の分析を行うにあたり、VSF頻度やその使用割合は品詞タグのシークエンスを定義してCOCAから抽出する方法を取っていた。この方法だと修飾語句を含む句の特定に限界が生じる。一方、TAASSC (Kyle, 2016)を使用すればVSF頻度や使用割合を統語解析に基づいて検出できるため、今後このプログラムを用いて分析をやり直す予定である。
産出テストについては、これまでの方法だと自動採点に限界があり、多くを手作業で行う必要があるため、コンピュータ型テストには不向きであった。そのため、自動採点に適した形式の産出テストを新たに考案した。継続課題では、新形式の産出テストの妥当性と信頼性を検証する。
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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