| 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 |
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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 | 松山大学 |
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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 | L2ライティング / ネットワーク分析 / 学習者コーパス / CAF / 言語産出能力 / 生成AI / 自動採点 / 英語ライティング能力 / 言語の形式的側面 / 言語の機能的側面 / 英語ライティング / 結束性 / 相互作用 / 構成要素 |
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| 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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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、ネットワーク分析を活用し、英語ライティング能力を構成する要素間の相互作用を検討することによって、英語ライティング能力の表象プロセスを明らかにすることであった。言語能力及び談話能力を構成する観測変数間の相関係数に基づきネットワーク分析を行った。結果は、学習者の熟達度の違いによってネットワークが統計的有意に変化するという結論は得られなかった。また、生成AIを活用することで、大規模なデータに対する正確性指標の自動算出の可能性が見出された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的な意義として、英語ライティング能力の構成要素のうちの一つである言語能力の下位概念間のシステム（系）は熟達度に応じて必ずしも変化するというわけではないことが明らかになった。社会的意義として、予期せぬ生成AIの登場により、これまで人的及び経済的制約があり、一度に大規模な算出が困難であった正確性指標の計算が、生成AI及び自然言語処理の技術を活用することで、自動化できうることを明らかにしたことである。
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