2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development and Analysis of Evaluation Dataset for Learner Corpus Studies
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20H01282
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
石川 慎一郎 神戸大学, 大学教育推進機構, 教授 (90320994)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 学習者コーパス / ICNALE / 産出評価 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【背景】現在の英語教育においては、学習者が参考にすべき「良い作文・発話」の具体的なモデルや、ELF（非母語話者間交渉手段としての英語）環境下において目指すべき目標水準の指針は存在せず、現場の取り組みも方向性を欠いたものになっている。この一因は、学習者コーパス研究が進む中で学習者の作文や発話の収集は広くなされたものの、それらに対する人手による評価データがほとんど集められていないことにある。
【目的】そこで、本研究課題では、筆者が構築してきた「アジア圏国際英語学習者コーパスICNALE」に含まれる1万件の作文・発話から選んだサンプルに対して、非母語話者を含む世界の英語話者で組織された国際評価パネルによる体系的評価を行わせ、①世界最大級の「学習者作文・発話評価データセット（ICNALE Global Rating Archives）」を構築・公開するとともに、その分析を通して、②指導現場で共有できるアジア圏英語学習者のための「良い作文・発話」の具体的事例の抽出と、③ELF環境下での国際的通用性（global intelligibility）を担保する具体的言語要件の科学的解明を行うことを目指す。
【進捗】プロジェクトの2年目となる2021年度においては、3年間の収集目標としていた評価者数100人を確保し、100人を超える評価者から評価サンプルを収集することができた。また、100人の評価データを根拠として、書き言葉・話し言葉別に、レベルマーカーサンプルを仮に決定した。あわせて、研究の進捗を内外の学会で報告した。
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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
本研究の目的は、①学習者作文・発話に対する国際評価データ（ICNALE Global Rating Archives）の収集・公開・分析、②ELF話者判断に基づくレベルマーカーサンプル（LMS）の抽出、③LMSの言語特性抽出（低評価サンプルと有意差を示す特性のうち、汎L1的特性を抽出）、④言語指標によるLMS推定モデル開発（語彙頻度等の説明変数から目的変数としての評価値を推定する回帰モデルと高低評価サンプルを区別する判別モデルを作成）、⑤現場で活用できるLMS目標設定（学習段階別に予測される各指標値の量的位置付けを示し、教師による評価、学習者による自己診断を補助する資料としてフィードバックする）の5点である。2021年度においては、目標を上回る100名の評価者から評価データを収集することができ、内外の学会でプロジェクトの進捗を行った。また、本科研に関連して、成果の公開を行った（発表・論文）。
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| Strategy for Future Research Activity |
評価者については、多様な背景を持つ評価者から評価のデータを得るべく、延べで100名以上の評価者を集めることをプロジェクトの最終目標とし、この目標はすでに達成したところであるが、結果の安定を高めるにはさらにデータの数を増やすことが重要であり、ASEAN圏を中心としてデータの積み増しを測る予定である。また、日本国内においても従前以上に多様な層から評価者を確保したいと考える。収集したデータ分析の結果は、従前に引き続き内外学会で報告を行うほか、2022年度内の刊行を予定している書籍において詳細に報告する予定である。
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Research Products
(16 results)
