ニューラルネットワークを用いた第二言語習得モデルと母語干渉の研究

2018 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 17K02971
• Research Institution: Tottori University
• Principal Investigator: 小林 昌博 鳥取大学, 教育支援・国際交流推進機構, 准教授 (50361150)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 母語干渉 / シミュレーション

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、ニューラルネットワークモデルを用いて、英語学習における日本人英語学習者の母語の知識の転移を研究している。初年度は中・高・大学生を対象として第二言語習得におけるblockingという現象に関するデータを収集した。本年度は前年度の実験で得たデータをよりよく説明するニューラルネットワークモデルを構築するため、コンピューターシミュレーション研究を行った。具体的には、前年度、動詞の項の意味役割や自他の違いなどの意味的な情報が英語の「～ing形」と「～ed形」及び日本語の「テイル形」と「ラレル形」、「非テイル形」の接尾辞選択に関する誤用の差の解消に寄与する可能性があることがわかった。したがって、統語情報のみならず、意味情報を取り入れるニューラルネットワークモデルを研究した。具体的にはChang (2002)に見られるevent意味論を用いたニューラルネットワークモデルを修正したモデルの構築を行っている。また、前年度は、一般的な３層によるニューラルネットワークモデルを構築しシミュレーション研究を行っていたが、本年度は、リカレントニューラルネットワークモデルを用いて、言語理解及び産出における線形性を意識し、研究を行った。上記の接尾辞習得以外にも、日本人英語学習者が結果構文を産出する際の困難さが日本語と英語の構造依存性の強弱に関連があるのではという仮説のもと、母語干渉の有無を確認するために計算機上でのモデル被験者を用いてシミュレーション実験を行っている。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

29年度は、中・高・大学生を被験者として第二言語習得におけるblockingという現象に関する実験を行い、ニューラルネットワークによる再現シミュレーションを行った。30年度は29年度に引き続き、日本人英語学習者の母語干渉に着目してコンピューターによる被験者モデルを想定し実験を行っている。具体的には、ヒトは言語を線形的に産出・理解を行う（言語の線形性）一方で、動詞を中心とする言語の構造依存性の強弱の問題という二つの性質を扱っている。この点に注目し、言語の線形性をシミュレーションするために再帰的ニューラルネットワークを構築している。現段階では、実施計画にそった研究を実施できていると思われる。

Strategy for Future Research Activity

今後も英語と日本語間の母語干渉の研究の詳細化を進めていく予定である。特に言語の線形性と言語構造の依存性に関して、母語干渉の観点から研究を行った先行研究はない。今後は、日本人英語学習者を被験者とした実験からヒューマンモデルを構築し、同時にコンピューターによるシミュレーション実験の結果をフィードバックさせて母語干渉モデルの構築を進める。さらに、日本人英語学習者の英語学習を効果的に進めるための教室内タスクなどの教材の開発にもつなげていきたい。

Causes of Carryover

300円ほどのわずかな残高が生じたが、翌年以降に使用することが有意義であると判断したため、来年度に繰り越した。額がわずかなため助成金の使用計画に影響はない。