| 研究課題/領域番号 |
21K00617
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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02090:日本語教育関連
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| 研究機関 | 武庫川女子大学 |
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研究代表者 |
上田 和子 武庫川女子大学, 文学部, 教授 (30550636)
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| 研究分担者 |
和泉元 千春 奈良教育大学, 教育連携講座, 准教授 (00625494)
小林 浩明 北九州市立大学, 国際教育交流センター, 教授 (10326457)
野畑 理佳 武庫川女子大学短期大学部, 日本語文化学科, 准教授 (90298373)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 言語ヒストリー（LH) / 日本語教育 / 日本語教師研究 / ナラティブ / ライフヒストリー / 自伝的手法 / 教師の研究コミュニティ / 教師の研究コミュニティー / 教師研究 / 言語ヒストリー / 質的研究 / セルフスタディー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究はネイティブ日本語教師の実践知、力量形成過程を明らかにするため、研究手法・成果として「言語ヒストリー（LH)」を用い、言語（外国語）教育実践、学習、運用の経験が、どのように日本語教師を形作ってきたかを描く。日本語教師による当事者研究であり、そのリフレクションは自伝的経験記述と共同研究者とによるライフストーリ・レビューで構成される。
教師の発達・成長をデータに基づいてモデル化し、研究手法としての「言語ヒストリー（LH)）」の有用性を検証することで、学校教員とは異なる日本語教師の専門性を描く。さらに日本語教師研究・教師養成研究における「言語ヒストリー」の妥当性、有効性、実用性を検証する。
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| 研究実績の概要 |
本研究は日本語教師の専門的力量すなわち【知識】【技能】【態度】とは何か、それはどのように獲得されてきたのかを明らかにするために、日本語教師の経験を「言語ヒストリー（LH)、以下「LH」）」を用いて検討するものである。「LH」は①個人の言語に関する経験の自伝的記述、②記述に対する共同研究者とのコメントのやりとり、③全員で行うレビュー（WEB会議）の三要素からなる。つまり、「LH」は①自伝的記述部分を指すとともに①～③を含めた研究活動全体も指す。2021年度は４名が「LH」を記述し、それに基づいてWEB会議によるレビューを行った。その結果、研究データとして①「LH」記述（4名分）と②会議議事録（14回分）、③①に関するWEB上でのコメントやり取りを含む多様な１次データが生成され、このうち①LHの4人分が総文字数で5万字を越える膨大な言語データとなった。
2022年度は「LH」の分析課題に取り組む段階に入った。そこで大量データから新たな知見を得るためのテキスト分析の一手法であるテキストマイニングを2つの目的で行った。１つ目は、LH言語ヒストリーの概観を把握すること、2つ目は、質的分析への手がかりを発掘することである。この分析では、第一に4人のLHが主に英語以外の学習経験に焦点を当てた記述であったにもかかわらず,英語についての記述が見られるという共通点を持つことがわかった。また、外国語学習や外国語使用経験を通して、母語である日本語についての何らかの経験や気づきも得られており、LH においては母語である日本語を含めた複言語性が見られた。第二に、ポジネガ感情分析では、LH には様々な感情や評価を表す語が含まれており、,またネガティブな感情を伴う経験が含まれていることがわかった。さらに、この分析方法には研究者らの意識外の視点をもたらすという利点があることがわかった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2021年度はLHの実践と本研究に関する概念を共同構築していく基盤をつくり、1次データを生成することができた。研究公開として、言語文化教育研究学会（ALCE）年次大会で口頭発表を行った（2022年3月6日）。内容は「LH」の実践プロセスを明らかにしつつ、日本語教師が職業を通じてどのような経験をしてきかたかについて取り上げた。それに引き続き、2022年度は、日本キャリア教育学会研究大会（11月13日、オンライン口頭発表）、日本語教育学会秋季大会（11月27日、オンラインポスター発表）で研究の過程を公開した。
発表にいたるまでに、LHデータ分析のためにテキストマイニングを用いた。町田(2019)は、質的データのテキストマイニングによる分析の利点として、分析者が偏った視点に陥ることを回避するだけでなく、データの大まかな構造の情報をもとに質的分析の焦点を絞ること、併用した質的分析の結果や補完ができることを指摘している。
LH は日本語教師の言語経験を自伝的に記述した「自己語り」の一つであるが、野口(2018)は、当事者研究という「自己語り」という現象において重要なこととして、(1)誰に向かって語るか、(2)どのような語彙系列で語るか、(3)何のために語るか、(4)どのように語り直すかを挙げている。語りの文脈や時間軸を切り捨てるテキストマイニングによる分析は、実践における最初の質的データとしてのLHが、(2)どのような語彙系列で語られているかという観点から、語りの全体像を把握し、当事者ならではの恣意性を避けた質的分析を目指す手がかりを得るための一つの通過点であったと言える。
膨大なデータへの手がかりとして、今年度はテキストマイニングを用いたが、そこから複数の分析の視点を得られたことが成果の一つであり、LHの分析として特定の分析手法にこだわらず多角的な検討への可能性が認められた。
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| 今後の研究の推進方策 |
３年目に当たる2023年度は2021年度の「LH」実践、2022年度のテキストマイニングによる分析結果を踏まえ、そこから得られた視点を深め、論文として結実させることが主な活動内容になる。分析対象となるデータはLHだけでなく、コメントのやり取り、音声データを文字化した「レビューの記録」などがある。データの性質により、分析手法の妥当性を検討し実施する必要がある。その過程や成果は論文執筆等の形式で随時公表していく。ただし、２年間の活動を通じて、共同研究者4名それぞれに研究課題として注目する点が明らかになりつつあり、各自が研究手法を精査し検証を進めるとともに、共同研究としての成果をさらに積み上げていきたい。その際、すでに生成した1次データは研究メンバーの共有のものとして活用する。同時に、テキストマイニングにより、複数の実践者の質的データの共通点を見出し、分析の視点を統一することの難しさも実感したところである。本実践での研究結果を踏まえ、それぞれの実践者の質的データについてより多角的な視点から意味を探求していくことが今後の研究課題である。
研究の活動課題として、①各自の論文等の執筆活動、②2023年度における口頭発表等成果報告の計画策定、③年度後半での(国内外）学会などにおける発表の実施（日本語教育学会秋季大会など）、④若手日本語教師との協働などがある。このように課題は列挙できるが、コロナ後とはいえ、移動を伴う活動に制限が生じることも考えられる。本研究は海外での学術活動への参加も視野に入れているが、2023年度にそれがどの程度進められるか、なお検討を要する。そこで研究推進方策として、まずデータ分析を最優先課題として年度上半期はそれに着手し、そこから年度内での成果発表を関連学会・研究会等で行うことを目指す。その間、研究者各自の課題を明確化しそれぞれに取り組むこととする。
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