| 研究課題/領域番号 |
17K13512
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
外国語教育
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| 研究機関 | 明海大学 (2019-2020)
日本大学 (2017-2018) |
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研究代表者 |
濱田 彰 明海大学, 外国語学部, 講師 (50779626)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
中途終了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 第二言語習得 / 英語教育 / 語彙指導 / コーパス / 潜在意味解析 / 自然言語処理 / インプット / データ駆動型学習 / 語彙学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，日本人英語学習者が「コンテクストの中で使える語彙知識」を習得するのに求められる学習量と質 (言語インプットの量と質) を，言語統計解析モデルにより推定した。3年目までの研究より得られた知見は次の通りである。[1]日本人英語学習者の語彙知識の発達過程は言語統計解析モデルでシミュレートできる。[2]教科書で扱われている単語の量と質は限定的であり，様々な言語運用場面で求められる語彙知識の習得には至らない。[3]学習方略・言語適性・動機・不安・認知機能といった学習者の個人差要因により語彙学習の効果は異なる。研究成果については国内外の関連学会で発表するとともに，査読付き論文として出版した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，英語検定教科書を中心としたコーパスと，学習者の語彙知識の発達過程を直接観察したデータとの対応を図ることで，小中高の英語語彙指導における最適な学習量と学習の質，およびそのバランスを明らかにした点に学術的・教育的意義がある。また言語統計解析モデルは，語彙知識に限らず，ライティング・スピーキング等の言語パフォーマンスにも応用可能であるため，将来的には英語学習に最適な学習量と学習の質を推定するための基礎データを提供できることが期待される。
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