| 研究課題/領域番号 |
23K21947
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| 補助金の研究課題番号 |
22H00675 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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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 | 福島大学 |
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研究代表者 |
佐久間 康之 福島大学, 人間発達文化学類, 教授 (90282293)
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| 研究分担者 |
湯澤 正通 広島大学, 人間社会科学研究科(教), 教授 (10253238)
高木 修一 福島大学, 人間発達文化学類, 准教授 (20707773)
鈴木 渉 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 教授 (60549640)
齊藤 智 京都大学, 教育学研究科, 教授 (70253242)
太田 信夫 東京福祉大学, 心理学部, 教授 (80032168)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2023年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
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| キーワード | ワーキングメモリ / 早期英語教育 / 音韻ループ / 中央実行系 / 注意 / 言語性ワーキングメモリ / 視空間性ワーキングメモリ / 言語的短期記憶 / 視空間的短期記憶 / 音韻処理 / 音声産出 / 第一言語 / 第二言語 / 認知的変容 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
小学校で早期英語教育を受けた経験のある小中学生を対象にワーキングメモリのメカニズムに関する縦断的・横断的実験調査を行う。調査にあたり、ワーキングメモリ内の情報処理に関わるメカニズムについてコンピュータプログラムを駆使して、長期にわたり収集した同学年及び追跡調査により、学習者の二言語（日本語及び英語）及び非言語に関する情報処理の認知発達の特徴を明らかにする。
本研究は、記憶メカニズムに基づく基礎研究であるが、分析結果から教育への応用となる示唆も試みるものである。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、小学校の早期英語教育（少ない英語接触量）における教育的効果を英語熟達度等による巨視的な効果だけでなく、微視的効果を探ることである。そのために、言語情報の処理に関する認知的効果に焦点を当てつつ、ワーキングメモリのメカニズムの視点から縦断的・横断的研究のデータに基づき学習者の母語（日本語）、外国語（英語）及び非言語の処理の変容の調査を行うことである。
研究調査の実施にあたり、小学校で英語学習を経験した全学年の中学生を対象にその実施内容に同意書に本人及び保護者から同意を得た。調査方法は、ワーキングメモリのメカニズムを測定するコンピュータプログラムに基づき、パソコンの画面に向かって個人のペース（処理速度）にあわせて解答してもらった。測定した内容は、二種類の言語情報（母語である日本語、外国語である英語）及び非言語（視空間）情報に関する短期記憶及びワーキングメモリに関する能力である。
この調査内容は基本的な統計分析を行った。本調査の協力者及び保護者へのフィードバック用の資料を作成した。資料内容は、各自の項目毎の能力を相対的な数量分析結果を付すとともに母語、外国語及び非言語の項目に関して教育的コメントを付した。これらの資料は、年度末に各家庭に簡易郵便にて報告した。特に３年生の中で前年度にも参加した協力者へは前年度と比較したデータを記載し、１年間の変容を報告した。
詳細な統計分析及び研究発表や研究論文の作成、投稿等は今後の課題である。
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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
本研究の目的は、小学校で英語学習を経験した中学生を対象に横断的・縦断的データに基づき、ワーキングメモリのメカニズム内の様々な機能の変容を探ることである。
この点では、本研究の初年度から毎年、小学校で英語学習を経験した中学生を対象に横断的・縦断的データを数年間にわたり収集しており、おおむね順調に進展していると言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
従来の年度に引き続き、同様の調査を引き続き実施する予定である。さらに、国際的に認知度のある英語熟達度テストを中学３年生に実施する予定である。
最終的には数年間にわたり実施してきた膨大なデータを解析し、国際学会での口頭発表及び学会への研究論文の投稿を進めつつ、研究成果を広く推し進めていく予定である。
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