2011 Fiscal Year Annual Research Report
大規模英語学習者コーパスのエラー情報を活用した言語テスト構築の基礎的研究
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20320077
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| Research Institution | Tokyo University of Foreign Studies |
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Principal Investigator |
根岸 雅史 東京外国語大学, 大学院・総合国際学研究院, 教授 (50189362)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
投野 由紀夫 東京外国語大学, 大学院・総合国際学研究院, 教授 (10211393)
和泉 絵美 京都外国語大学, 外国語学部・英米語学科, 非常勤講師 (80450691)
長沼 君主 東京外国語大学, 世界言語社会教育センター, 講師 (20365836)
工藤 洋路 東京外国語大学, 世界言語社会教育センター, 講師 (60509173)
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| Keywords | 学習者言語 / 言語テスト / エラー分析 / 習得度診断 / 第2言語習得 / CEFR / 学習者コーパス / 到達度指標 |
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| Research Abstract |
本研究は,英語学習者データを大量に収集電子化した「英語学習者コーパス」をもとに,学習者の語彙・文法エラーに関する情報をコーパスから系統的に抽出し,それらの学習レベル別の特徴分析を行い,分析結果をもとに言語テストを作成する方法論を確立,かつテストの試作品を作成・検証することを目的とする。
平成22年度には、根岸・投野・長沼・工藤がCambridge ESOLと連携して推進しているEnglish Profile Programme(EPP)の成果をもとに、phrasal verbの習得度を測定するテストを開発しその習得について調べたが、平成23年度には、その習得順序と英語検定教科書における出現頻度との関係についての論文をEnglish Profile Journalに投稿し、発表予定となっている。
誤りデータベースの自動作成のための枠組みの開発に関しては、投野は学習者文と訂正文の差分を編集距離を用いて抽出し、それに表層形エラータグを自動付与することを試み、中高6年間の英作文コーパスJEFLL Corpusを用いて学習段階と自動付与したエラータグの関係を機械学習の手法を用いて判別に役立つ言語特徴を基準特性として取り出す、という実験を行った。和泉は、差分抽出の精度改善および抽出した差分を参照することにより誤りの種類を特定し、適切な誤り標識を選択、付与する過程の設計を行い、全体の処理プログラムを完成させた。
平成23年度は、EPPのために前年度に収集した作文データをもとに、CEFRレベルごとの言語特性を明らかにし、これと作文の採点結果との関係を調べた。次に、基準特性の出現の有無をテスト得点として扱い、項目応答理論により分析し、弁別力の高い項目を同定した。大学生に対して高い弁別力を示す基準特定を数多く含むテキストを作成し、それをもとにした再生テストを大学生に対して実施し、テスト・データの分析を行った。
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