研究課題/領域番号 |
21K13065
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分02100:外国語教育関連
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研究機関 | 松山大学 |
研究代表者 |
西村 嘉人 松山大学, 経済学部, 准教授 (00882432)
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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 |
完了 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021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 | 英語ライティング能力 / ネットワーク分析 / 言語の形式的側面 / 言語の機能的側面 / 英語ライティング / 学習者コーパス / CAF / 結束性 / 相互作用 / 構成要素 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は、ネットワーク分析という手法を用いて、英語ライティング能力の構成要素間の関係を明らかにすることを目指す。我々が「英語ライティング能力」に言及する場合、その能力は言語能力や方略能力など様々な構成要素が相互作用した結果を「英語ライティング能力」と見なすことが多い。しかしながら、下位概念の構成要素間において、どのような相互作用を経て上位概念である「英語ライティング能力」となっているのかについては、明らかになっていることは多くない。そこで、本研究では、ネットワーク分析を活用し、構成要素間の相互作用を可視化することによって、英語ライティング能力の表象プロセスの解明を試みる。
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研究実績の概要 |
最終年度である2023年度は、生成AIを活用した正確性指標の算出の本実験を実施した。この本実験は、2022年度に生成AIが登場したことを受けて、2022年度末に急遽パイロット実験を行ったことによるものである。ChatGPT等の生成AIを使用して算出した正確性指標の数値と、英語母語話者による添削文と英語学習者の英作文を比較することで算出した正確性指標の数値の一致度を検証した。その結果、生成AIで算出した正確性の指標値と英語母語話者の添削文に基づいて算出した正確性の指標値との間には、顕著な違いは確認されなかった。また、2023年度は、第二言語ライティングの国際学会に参加し、最新のライティング研究の動向を把握するとともに、ネットワーク分析を用いた研究発表を行う研究者との意見交換も行った。 本研究課題では、英語ライティング能力を構成する様々な要素の相互作用を解明することを目的とし、その中でも言語能力と談話能力に焦点を当ててきた。最終年度に正確性指標の算出を終えたことで、過年度に算出した統語的複雑性、語彙的複雑性、正確性、流暢性、文法的結束性、語彙的結束性の各指標値を「英語ライティング能力」を構成する下位概念である言語能力と談話能力の観測変数として扱い、これらの変数間のネットワークの図示を行った。その結果、観測変数間では複雑な相関関係が確認され、また、英語ライティング能力を構成する下位概念の2つの間でも複雑な相関関係が確認された。この結果から、言語能力と談話能力の他に、英語ライティング能力を構成する社会言語能力や方略能力との複雑な相関関係も予測されることから、英語ライティング能力を扱う際にどれか一つの下位概念を取り出して、英語ライティング能力全体に言及することに対する是非についての検討も行った。本研究課題で遂行した研究の成果は、現在2本の論文としてまとめている最中である。
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