| Project/Area Number |
24K00083
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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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 | Chiba University |
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Principal Investigator |
西垣 知佳子 千葉大学, 教育学部, 教授 (70265354)
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| 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)
小山 義徳 千葉大学, 教育学部, 教授 (90546988)
石井 雄隆 千葉大学, 教育学部, 准教授 (90756545)
星野 由子 千葉大学, 教育学部, 准教授 (80548735)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000)
Fiscal Year 2027: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
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| Keywords | データ駆動型学習 / data-driven learning / DDL / コーパス / 英語教育 / ICT / 探求的な学び / 英文法 / データ駆動型学習(DDL) / 英文法学習 |
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| Outline of Research at the Start |
2024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)インターフェースを改修し，さらに使いやすいツールとする，2）ＤＤＬツールの機能を増やして，自学自習や家庭学習にも対応できるようにする，３)日英2言語併記の対訳付き教育用コーパスを拡大し，学習の際の適用範囲を広げる，４)自由に使えるDDLワークシートを公開する，また，5) 公開中の音韻認識ツールにあらたな学習ツールを追加する，６）ＤＤＬ実践を継続して行い，あわせて，７) DDLの普及を促すために，執筆，講習会，学会発表等でDDLを紹介していく。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，データ駆動型学習（data-driven learning: DDL）のためのオンラインツールの開発と普及を行う。DDLとは，生徒が主体的・探究的に外国語を学ぶ手法で，コーパス（言語データベース）とコーパス検索ソフトを組み合わせて行う。日本人英語学習者のニーズを踏まえ，小学生用（https://eddl.ddl-study.org/），中・高生用（https://hddl.ddl-study.org/），大学生用（https://score.ddl-study.org/）の英語学習用DDLツール、併せて，小学生用音韻認識DDLツール（https://pa.ddl-study.org/）を開発した。これらは無料・登録不要で利用できる。また、ツールに搭載されている英文は著作権フリーで利用できる。以下に2024年度の成果を示す。
1) DDLツールの改修：トップページを大幅に改定し，DDLへの親しみやすさと操作性を高めた。また，コーパスサイズを1.6倍に拡大し，さらに，生徒の個別のニーズに応えるために検索機能，表示機能を増やし，診断テストは，生徒のレベルや授業の状況に応じて選択できるようにした。
2）DDL実践のための基礎研究：現場教員と協働し，生徒の英文法知識の習得状況に関する実態調査を実施し，どのような基礎文法知識が定着していないのかを把握した。
3）DDLの有効性に関する実践的検証：学校現場の教員と協働し，DDLの実践的研究を行った。その結果，クラスの中の英語学力の二極化の解消にDDLが効果を持つこと，まとまりのある文を書く英作文指導において正確性の向上に効果があることが明らかとなった。
4）DDLの普及：DDLの普及は進んでいない。その理由として，DDLが教師にも生徒にも馴染みがうすいことがある。そこで，オンラインDDLセミナーを定期的に開催し，DDLの普及に努めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は2016-2019年度基盤研究（B）と2020-2023年度基盤研究（B）を継承している。2020-2023年度はDDL（Data-Driven Learning）ツールを実用レベルに高め，2024年度にはその高度化を図った。加えて，学校現場の教員と協働し，中学生の英文法知識の習得状況を調査し，学習上の課題を明らかにした。さらに，DDLツールの普及活動の方法を検討して実際に試行を行った。2024年度の成果は以下の通りである。
1）DDLツールの機能改修：トップページの大幅な改訂し，ユーザーインターフェースの親しみやすさと操作性を向上させた。また，コーパスの規模を約1.6倍に拡大した。さらに，学習者の個別ニーズに対応するため，検索機能や表示機能を多様化させた。加えて，ツールに搭載された診断用英語クイズの種類を増やし，学習者の習熟度や授業の状況に応じて出題形式を選択できるようにした。
2）DDL実践のための基礎研究：中学校の教員と協働し，生徒の英文法知識の習得状況に関する実態調査を実施した。その結果，特定の文法項目に関する理解の不十分さが明らかとなった。これにより，どのような基礎文法知識が定着していないのかを把握することができ，今後の指導方略立案に資する知見を得た。
3）DDLの有効性に関する実践的検証：学校現場の教員と協働し，DDLの実践的研究を行った。その結果，英語学力における生徒間の二極化傾向の解消にDDLが一定の効果を持つことが明らかになった。
4）DDLの普及活動：DDLは，言語学習において有効な手法として注目されているものの，教育現場への普及は限定的である。主な要因として，DDLの認知度が低く，教員・生徒ともにその使用経験が乏しいことが挙げられる。そこで，オンラインDDLセミナーを開催し，ツールの紹介および効果的な活用方法の普及を図った。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は既存のDDLツールに対して機能およびデータ構築の両面から改良を加える。また，DDLの個別最適化と精緻化を目指す。以下に具体的な計画を述べる。
1）DDLツールの機能の改修：英語学習における教育的有用性を高めるために，コーパスの規模を拡充する。また，DDLツールに内蔵された診断クイズの種類を増やすことで，学習者一人ひとりの習熟度やつまずきに応じた，より細やかな対応を可能にする。
2）スタディログの記録機能の付与：2025年度はスタディログ機能を新たに開発・実装する。具体的には，①学習日時・時間・利用機能といった時系列データ，②英語診断テスト等の得点データ，③発見シートやアンケートに基づく質的データの三種を収集することを目標とする。また，「ユーザー登録あり」と「ユーザー登録なし」の二通りの利用形態を設ける。
3）DDL実践と学習データの収集：2025年度は、開発したスタディログ機能を対象者限定で仮運用し、実際の教育現場におけるDDLの実践を通して、学習ログと成果データの収集を行う。具体的には、生徒の学習行動（学習時間・利用機能・解答履歴など）と、学習成果（英語診断テストの得点、英文作成の正確性・表現の広がり等）を対応づけて記録することで、DDLの効果検証を行う。
4）DDLの精緻化と学習支援への還元：収集されたスタディログをもとに，年齢や学年，学習環境によるDDL効果の相違点や共通点を明らかにするラーニングアナリティクスを行い，学習者の学習行動と学習成果との関係性の多角的な分析を試みる。この分析結果は，学習者に対しては自己モニタリングのツールとして，指導者に対しては学習者の個別支援や授業改善のための情報として，ツール開発者に対しては機能改修やUXの最適化の基盤として還元される。この循環プロセスにより，DDLを用いた学習が一層効果的かつ持続的に行われる環境を構築することを目指す。
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