| 研究課題/領域番号 |
18K00748
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分02100:外国語教育関連
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| 研究機関 | 熊本県立大学 |
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研究代表者 |
吉井 誠 熊本県立大学, 文学部, 教授 (70240231)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018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 | 語彙習得 / 第二言語習得 / シミュレーション / 潜在意味解析 / LSA / 語彙学習 / 多読 / 多読多聴 / 潜在意味分析 |
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| 研究成果の概要 |
言語習得においてインプットは欠かせない。しかし、どれくらいのインプットを受けるとどのような習得をもたらすのかまだ分からないことが多い。この研究では多量のインプットを主にreadingを中心として受けることにより、語彙がどのように増えていくのか、潜在意味解析を用いて予測する。研究では、実際の学習者のデータとシミュレーションのデータを比較することによってこの予測の妥当性を検証している。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
潜在意味解析(LSA）を通して、選択肢を基本とした語彙サイズテスト(あるいは語彙レベルテスト）で測定できる語彙の量をある程度の精度で推測できることが分かった。LSAから推定される語彙量と実際の学習者の語彙量を比較したところ、LSAの推定値は学習者の数値を過小評価する傾向にあることがわかった。将来的には、その修正も加えた上での推定がなされるとより正確な推測が可能となると思われる。
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