2022 Fiscal Year Annual Research Report
語彙知識の構造化を促進するウェブ教材の完成とネイティブ度診断テストの開発
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19K00912
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
折田 充 熊本大学, 大学院人文社会科学研究部(文), 教授 (60270386)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村里 泰昭 熊本大学, 大学教育統括管理運営機構, 教授 (90229980)
小林 景 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (90465922)
吉井 誠 熊本県立大学, 文学部, 教授 (70240231)
R・S Lavin 熊本県立大学, 文学部, 教授 (70347699)
相澤 一美 東京電機大学, 工学部, 教授 (00222448)
神本 忠光 熊本学園大学, 外国語学部, 教授 (20152861)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 語彙学習 / メンタルレキシコン / 再構築・変容 / オンライン語彙学習プログラム / ネイティブ度診断テスト |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度（最終年度）は，英語母語話者 のメンタルレキシコン (ML) 構造を念頭に，既に完成させた自律型学習プログラム Word Cluster Master Program (WCMP) 完成版の1つを使い，語彙学習（オンライン）に学習者（大学生）が入る前に，自らのML構造のネイティブ度（＝語彙項目間の結びつき度）を診断し学習の動機づけにつなげる「ネイティブ度診断テスト」（研究期間の2年目に開発終了）を受験しその結果を確認することの教育効果の実証研究に取り組んだ。まず2022年度前期の実証研究では，WCMP「動詞トレーニング」12ユニット完成版を用いて，学習前に「診断テスト」（「事前」）を受験し，結果（＝ネイティブ度）を直後に得点やレーダーチャートによって確認させた。「診断テスト」の得点は，①総合スコア，②再現率，③適合率で構成された。「動詞12ユニット版」に対応させて開発した「診断テスト」は，「動詞12ユニット版」全50セット（各セットは6語（コア語1語＋クラスター5語）の学習クラスター）から，4セット24語を選び，意味のまとまりでグループ分けする仕分け課題とした。「動詞トレーニング」終了後に受験させた「診断テスト」（「事後」）結果の「事前」との比較（群デンドログラムの並べ替え検定による解析）から，「ネイティブ度診断テスト」を実装したWCMP「動詞トレーニング」の効果がML構造の再構築・変容（＝構造の精緻化・緊密化）として確認できた。さらに後期に行った追試でも前期と同様の結果が得られ，「診断テスト」を実装したWCMP「動詞トレーニング」の効果があることがわかった。予定した計画の通り，研究期間全体を通して，名詞，形容詞，動詞の3品詞について，それぞれ50セットから構成されるWCMPが完成でき，併せて，それぞれに対応する「診断テスト」を開発できた。
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