研究課題/領域番号 |
22K00743
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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 | 立教大学 |
研究代表者 |
中田 達也 立教大学, 異文化コミュニケーション学部, 教授 (00758188)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2022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 | 外国語教育 / 英語教育 / 第二言語習得 / 語彙習得 / 分散効果 / クラウド / 集中学習 / 分散学習 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、外国語における語彙習得において、拡張分散学習が果たす役割を調査することである。拡張分散学習とは、復習間隔を徐々に長くしていくスケジュールを指す。多くの研究者は、拡張分散学習が最も効果的な復習スケジュールであると主張してきた。しかしながら、近年の研究では、拡張分散学習は外国語における語彙習得を必ずしも促進しないという結果が得られている。本研究は、クラウドによるデータ収集を行うことで、これまでの研究よりも大規模、かつ長期間にわたって拡張分散学習の効果を検証する。本研究を行うことで、効果的な語彙学習法および教材を開発・提案することが可能になる。
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研究実績の概要 |
本研究の目的は、外国語における語彙習得において、拡張分散学習が果たす役割を調査することである。拡張分散学習とは、「1週間後→2週間後→3週間後」というように、復習間隔を徐々に長くしていくスケジュールを指す。本研究は、クラウドによるデータ収集を行うことで、これまでの研究よりも大規模、かつ長期間にわたって拡張分散学習の効果を検証することを目指すものである。 2022年度は、以下の3点を行った。第1に、170人の日本語を母語とする大学生を対象に、拡張分散学習が第二言語語彙知識の習得において果たす役割に関するデータ収集を行った。具体的には、研究参加者は(1) Short-Short条件、(2) Short-Long条件、(3) Long-Short条件、(4) Long-Long条件のいずれかに割り当てられ、20の英単語を学習した。学習の成果は、学習の1週間後に行われた事後テストによって測定された。分析の結果、Long-Long条件が最も高い保持率に結びつく一方で、Short-Long条件の保持率はShort-Short条件と並び低かった。この結果は、復習間隔を徐々に長くする拡張分散学習(Short-Long条件)が必ずしも語彙習得を促進しないことを示唆するものである。 第2に、クラウドにより収集された語彙習得データの質を検証するため、Cepeda et al. (2009)の追実験をオンラインで行った。参加者は569人の英語母語話者であった。対面により収集されたCepeda et al. (2009)のデータと比較したところ、オンライン参加者の方が実験の完了率が低く、事後テスト得点も約10%~20%低いことが示された。この結果から、オンライン実験で妥当性の高いデータを収集するために必要な指針が得られた。 第3に、研究課題に関連した書籍2冊および論文2本を執筆した。論文のうち1本は、査読付き国際誌Language Learning (Wiley)に掲載されている。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2022年度には、以下の3点を行うことを目標としていた:(1) 分散効果および第二言語語彙習得に関する包括的な文献調査、(2) 実験で使用する学習素材およびコンピュータ・プログラムの開発、(3) パイロット・スタディーおよび本実験の実施。当初の予定通り(1) ~(3)を遂行することが出来たため、おおむね順調に進展しているといえる。
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今後の研究の推進方策 |
2023年度前半は2022年度に収集したデータを線形効果モデル(linear mixed-effects modeling)を用いて分析する。研究成果を踏まえて語彙習得を促進するための具体的な方法を考察し、効果的な語彙習得教材およびカリキュラムの開発・提案を行う。さらに研究成果を査読付き国際誌に投稿する。
2023年度後半は英語の母語話者約1,080名を対象としたオンライン実験を行い、外国語における語彙習得において、拡張分散学習が果たす役割を調査する。
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