研究課題/領域番号 |
21K00754
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分02100:外国語教育関連
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研究機関 | 秋田大学 |
研究代表者 |
濱田 陽 秋田大学, 高等教育グローバルセンター, 准教授 (00588832)
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研究分担者 |
柳川 浩三 法政大学, 理工学部, 准教授 (70616846)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | リスニング語彙 / 筆記語彙 / リスニング / シャドーイング / 語彙 / リスニング力 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では、1年目に、海外の研究をもとに、日本人学習者の語彙力・リスニング語彙力・リスニング総合力の関連性を統計的にデータで明らかにし、2年目に、シャドーイングと語彙習得を理論的に組み合わせ、デジタル化対応型リスニング語彙指導法の仮説を立てる。3年目は、2年目の仮説を検証し、その有効性を明らかにする。4年目には、3年目の結果を理論とデータに基づき、追実験を行い、リスニング語彙指導法をどのように使えばどのような効果が出るかを明らかにする。
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研究実績の概要 |
本年度は、昨年度の研究であるaural vocabulary, orthographic vocabulary, listening comprehension skillsの関係の詳細分析を行い、国際誌に掲載した。本研究では、155名の実験協力者である大学生のデータを分析した。LVLT(リスニング語彙), NVLT(語彙), TOEIC Part I&II形式(リスニング)の問題を解き、それぞれの関係を、相関分析・重回帰分析にて分析した。その結果、LVLTとNVLTにはスピアマン相関係数.70が確認された。LVLTとリスニングには.34, NVLTとリスニングには.47と、筆記語彙であるNVLTとリスニングの相関の方が高かった。また、NVLTのAcademic Word List, 4000語レベル、2000語レベルの語彙は、リスニングの27%の説明率、LVLTにおいては、Academic Word Listの語彙で8%の説明率となった。他の先行研究をもとに、当初、リスニング語彙であるLVLTの方がリスニングテストとの相関、説明率ともに高いと予想したが、本研究では、筆記語彙であるNVLTの方が高かった。そのため、今後、この結果がこの実験のみに当てはまるのか、それとも他の学習者にも当てはまるかのつい調査を行うかを検討中である。 その一方で、Selective attentionを利用したリスニング語彙習得法として、Selective-shadowingの応用を開発中である。具体的には、2000語レベルのリスニング語彙について、どの程度aural vocabularyが習得できているかを、初めに調査した。その後、Selective-shadowingを練習法として使い、リスニング語彙力が向上するかを検証した。結果については、次年度以降に論文出版を目指す。
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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
昨年度に引き続き、コロナ禍による制限があったため、研究者同士の打ち合わせや実験の計画がやや遅れている。
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今後の研究の推進方策 |
リスニング語彙よりも筆記語彙がリスニングとの結びつきが強かったことに関して、追実験を行うか検討する。関連して、リスニングにおいての日本人学習者の問題点を検証し、リスニング語彙指導の一助とする。今年度行った実験の論文掲載を目指す。
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