2016 Fiscal Year Annual Research Report
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15H03225
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| Research Institution | Prefectural University of Hiroshima |
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Principal Investigator |
侯 仁鋒 県立広島大学, 人間文化学部, 教授 (50551298)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
丸山 浩明 県立広島大学, 人間文化学部, 教授 (00239162)
赤木 彌生 山口大学, 学内共同利用施設等, 准教授 (30346580)
齋藤 貴志 麗澤大学, 外国語学部, 准教授 (30406665)
今井 新悟 筑波大学, 人文社会系, 教授 (50346582)
浅野 雅樹 慶應義塾大学, 文学部(三田), 准教授 (70514131)
松岡 栄志 東京学芸大学, 教育学部, 名誉教授 (90133115)
曲 明 室蘭工業大学, 工学研究科, 准教授 (60727064)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 中国語教育 / 中国語テスト / コンピュータ適応型中国語テスト |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１．昨年度（H27）に継続して問題アイテムを作成した。問題アイテムは、昨年度（H27）の800問に今年度作成した150問を加えて950問となった。これを用いて、初級・中級・上級と難易度別にプレテストを10セット構成した。1プレテストは、語彙、文法、聴解、読解の4分門にそれぞれ20問で、計80問とした。なお、テストの性格上、各部門に同一数のアンカーを入れた。これでプレテストの実施は可能となった。
２．全面的にプレテストを実施した。国内25大学と中国の6大学において、プレテストを実施した。日本人中国語学習者約1900人、その他の国（18ヶ国）の中国語学習者約400人に対して、紙媒体で１セット90分のプレテストを受験してもらった。この計2300人の解答データを問題アイテム解析の基本に用いる。
３．日本語J-CATシステムを基本としてのセットアップ、画面文字変更、メール文章変更、Can-do変更、成績書変更、導入・操作支援などは計画当初予定の業者を頼り、C-CAT：Chinese Computerized Adaptive Testの本体を構築した。その上、ドメインwww.c-cat.topを取得して、インターネット上で立ち上げられる状態にした。
４．前年度の問題アイテム開発の経験を踏まえて、「中国語テスト作問法」（仮）というテーマで、研究分担者と研究協力者により、各部門のテスト作問法の原稿を執筆した。コンピュータ適応型中国語テストをはじめとして、語彙、文法、聴解、読解、スピーキング、作文について、テスト設定に当たっての留意点や考え方がまとめられた。
５．上述した研究開発に基づき、論文1本「The Development of Chinese Computerized Adaptive Test」を『OVERSEAS CHINESE EDUCATION』2017年3号に発表した。
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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
１．C-CAT：Chinese Computerized Adaptive Testの問題アイテムバンクに、各部門の必要な問題アイテムが量的にも質的にも確保できた。
２．上述した問題アイテムを用いてプレテストを10セット作成し、おおよそ2300人の中国語学習者に受験してもらった。1問につき230人ほどの解答データを取得したので、問題アイテム解析に必要な数値になっている。
３．C-CAT：Chinese Computerized Adaptive Testの本体を構築し、ドメインを取得した。すでにインターネット上で立ち上げられる状態を準備した。
４．一般の中国語テスト作問にも資すると考えられる「中国語テスト作問法」（仮）は、分担者と協力者の執筆により、原稿を書き上げた。
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| Strategy for Future Research Activity |
１．プレテストの受験者数を均等にし、解析データの統一化を図る。前年度は紙媒体のプレテストを10セット用意し実施したが、等級によりその実施人数にバラツキがあるため、今年度前半で継続して中・上級向けプレテストを展開し、データの人数面での平均化を図る。
２．解答データを解析する。これまでに取得した解答データを項目応答理論に基づいて解析し、問題アイテムのパラメータを算出する。利用できない解答データが多い場合は、追加のプレテストを実施する。
３．１問題アイテムにつき、少なくとも200人の解答データを解析する。データ分布の偏りや利用に不適当なアイテムがある場合は、追加のプレテストを実施し、偏りを解消する作業を行う。
４．問題アイテムバンクをC-CATシステムに装着してC-CATの試運転を始める。先行するJ-CATでもほぼ100％の確率で予期しない不具合が発生したということなので、それに対処する必要がある。対処に当たっては、有料になる部分があり得るので、年度後半の予算利用に留意する。
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