| 研究課題/領域番号 |
19K00834
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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 | 成城大学 |
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研究代表者 |
石井 康毅 成城大学, 社会イノベーション学部, 教授 (70530103)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 英語前置詞 / ジェスチャー / 認知言語学 / 日本人英語学習者 / マルチモーダルコーパス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
英語において、前置詞は頻度の観点でも担う意味・機能の幅広さの観点でも極めて重要であるが、日本人英語学習者にとって習得が難しいもののひとつである。英語教育の効果を高めるためには、各前置詞の意味の全体像をより客観的で納得感の高い形で記述し、学習者に提示する必要がある。本研究では前置詞に伴うジェスチャーに着目することで語義間の距離を推定し、より客観性を高めた前置詞の多義構造記述を行い、学習者の前置詞使用実態も踏まえた、前置詞の語義ごとの習得困難度を反映した前置詞の効果的な提示法を検討する。
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| 研究実績の概要 |
プレゼンテーションの発話を書き起こしたテキストデータと発話の録画映像が時間で関連付けられ、言語表現で検索して当該部分の映像を確認することが可能なTED Corpus Search Engineを利用して、英語の前置詞に伴うジェスチャーとその語義の分類に継続して取り組んだ。
2022年度は、2021年度までに収集・分類した前置詞の用例を拡大し、分析対象とする前置詞の項目自体も拡大し、新たに4,000件超の前置詞の使用例を対象として、発話に伴うジェスチャーの分析と前置詞の語義（Longman Dictionary of Contemporary English (6th Edition)を利用）分類を謝金による研究協力者の支援を得て行った。
データの分析に際しては、さまざまなデータパターン（ジェスチャー・語義が近い項目の結合、低頻度項目の削除などを含む）と、異なる分類手法・計算方法を組み合わせて探索的に分析を行っている。得られる結果の中には、直感的理解に近く、それを客観的に支持する語義間の関係・距離を示唆するものも含まれ、純粋な思索や通時的な語義展開に基づく既存の前置詞の語義記述をより精緻化できる可能性が示されていると考えられる。
データを収集・分析した前置詞項目によってはジェスチャーの有無が確認できる項目数の割合が十分に高くないものもあることから、この部分については2023年度にデータを追加して分析する予定である。
研究成果の報告としてThe 16th RaAM (Researching and Applying Metaphor) Conferenceでの研究発表に要旨を投稿し、採択されていることから、当該学会で本研究の成果を発表する予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究予定期間の2年目である2020年度に新型コロナウイルス感染症対策としてオンラインとなった教育活動が占めるエフォートが高くなることで遅れが生じ、翌2021年度も一部の教育活動がオンラインとなることで教育活動のエフォートが当初の想定よりも高くなり、その後進捗の遅れを回復することができなかった。
しかしながら、2022年度まででデータの分類作業は概ね完了していることから、研究期間を1年間延長した2023年度において、研究成果のとりまとめと発表を行う予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
マルチモーダルコーパスにおける前置詞使用例のデータの分類結果に基づき、各前置詞の語義間の関係をより客観性を高めた形で推定し、前置詞の多義構造記述の妥当性を高めることを目指す。また、本研究の手法の有効性と課題について多角的に検討する。
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