| 研究課題/領域番号 |
21K00686
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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 | 昭和大学 |
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研究代表者 |
高橋 留美 昭和大学, 教養部, 教授 (60259190)
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| 研究分担者 |
吉川 裕介 京都外国語大学, 外国語学部, 准教授 (00746753)
天野 弘美 昭和大学, 教養部, 講師 (30407390)
小倉 浩 昭和大学, 教養部, 教授 (40214100)
高橋 寛 昭和大学, 教養部, 准教授 (50306990)
大野 真機 昭和大学, 教養部, 講師 (50569465)
近藤 雅人 昭和大学, 教養部, 講師 (60307064)
須田 拓基 昭和大学, 教養部, 講師 (60875475)
前田 昌子 昭和大学, 教養部, 准教授 (90433797)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 英語教育 / 語彙学習 / コーパス / トピックモデル / 潜在的ディリクレ配分法 / 歯学 / 専門語彙 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
歯学部生や歯学研究者を対象に、歯学分野の臨床や研究に必要な歯学英語専門語彙集を作成する。専門語彙は、アルファベット順に配列するのではなく、テーマごとに分類して提示する。単語の認知は文脈に依存するので、話題ごとに関連のある語をまとめて提示することにより、語彙同士が関連付けられ、学習しやすくなることが期待される。さらに、出現頻度が高く、重要性の高い語から順に学習できるように、専門語彙の学習優先順位をつけて示すようにする。
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| 研究実績の概要 |
令和３年度はコーパスから語彙を選定する際の手法としてトピックモデル(潜在的ディリクレ配分法; LDA)が有効であることを検証するため、実際に歯学系英文雑誌に2015年に掲載された437本の研究論文およびレビューをテキストファイル化して作成したおよそ3万5千語規模のコーパスを用いて、歯学用語を収集し、トピックごとに整理した。この研究で利用したトピックモデルとはテキストマイニングの手法の一つであり、文書が複数のトピックすなわち主題から構成されており、各トピックにおいて単語がそれぞれの出現確率に従って分布しているという仮定のもとで、文書中の単語ごとにトピックを割り当てていく、つまりトピックごとに単語をグループ化していくことができる。
令和４年度は、前年度の成果に基づき、これらのトピックごとに抽出された専門用語をどのように整理し、学習者が学習しやすいように提示するかを研究した。そのため、抽出された語彙群を詳細に分析し、生成されたトピックが歯学系専門領域に対応しているかを確認し、各トピックのもとに抽出された語彙が、出現頻度の身に基づいて抽出される語彙とどう異なるかを考察した。この結果から歯学系専門語彙リストを作成する際に、トピックモデルを適用することの利点と妥当性を主張することが目的であった。この成果は、日本英語表現学会第50回全国大会 (2021年12月19日開催）で口頭発表し、その内容を一部加筆修正して、さらに昭和大学学士会雑誌に発表するために論文にまとめている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
過去に作成した小規模なコーパスを用いて、LDAの有効性の検証を行うことができた一方、本格的に歯学系専門語彙リストを作成するために必要な、より規模の大きいコーパスの作成が遅れている。これは筆者らが勤務している大学で一昨年度からカリキュラム改革が進行中で、校務の方にやや比重を置かざるを得ず、このプロジェクトにかけられる時間が限られていたためである。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、国際的に広く読まれている代表的な歯学専門ジャーナル2誌 (Journal of Dental Research,Journal of Dentistry) に過去３年間に掲載されたresearch articles をテキストファイル化した論文コーパスを新たに作成する。さらに、高度な専門語彙だけでなく、基礎的な専門語彙も含まれた英文書コーパスを作成するために、歯学分野の基礎文献をテキストファイル化した文献コーパスも別途作成する。その２つの論文コーパスから抽出された語彙を歯学系臨床および研究領域に対応したトピックごとに分類し、提示した語彙リストを作成する。さらにそれらの語彙群に含まれていない重要語を、歯科領域の専門家の判断を参考にしながら補い、最終的に約１千語の語彙リストを作成する。
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