| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上村 俊彦 長崎県立大学, 国際情報学部, 教授 (50176640)
相澤 一美 東京電機大学, 工学部, 教授 (00222448)
杉森 直樹 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (40216338)
石川 慎一郎 神戸大学, 国際コミュニケーションセンター, 准教授 (90320994)
磯 達夫 麗澤大学, 外国語学部, 准教授 (40438916)
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| Research Abstract |
平成21年度は,主として前年度までに収集したデータの分析を行い,その解釈を検討し,3つの側面から語彙力を測定し,英語力を推定した。3つの語彙テストの結果から,TOEICの総合得点を予測する重回帰分析による回帰式は次のようになる。
TOEIC得点=-358.46+6.67×(J8VST得点)+8.42×(LOT得点)+0.00×(LEXATT Part 1得点)+(-0.02)×(LEXATT Part 2得点)
この回帰式にJ8VST,LOT,LEXATTの平均値をそれぞれ代入すると,TOEIC得点430.20が予測できる。しかしながら,95%の信頼区間は,-93.58から953.99と,TOEICの得点範囲をほぼすべて網羅するもので,正確な予測がなされているとは言い難い。
共分散構造分析のひとつである構造方程式モデリングによる分析では,TOEIC得点を説明する最適に適合したモデルを採用した。このモデルでは,語彙構成のテストLOTは信頼性係数αが.31と低いために,分析に加えていない。このモデルでは,語彙サイズとアクセス速度の問には,-.42という中程度の負の関係が見られ、語彙サイズが大きい学習者は、アクセス速度が速いという傾向が中程度あるという結果が得られた。しかしながら,アクセス速度はTOEICリスニング・リーディングのいずれとも関係を持たず,語彙サイズのみがTOEIC得点を説明する語彙の側面となった。これは,語彙構成テスト,アクセス速度テストの妥当性・信頼性に問題があるためと考えられる。今後は,これらのテストの改良が課題となる。3つのテストは,http://mochvocab.sakura.ne.jp/で公開している。
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