研究課題/領域番号 |
18H00696
|
研究機関 | 中央大学 |
研究代表者 |
若林 茂則 中央大学, 文学部, 教授 (80291962)
|
研究分担者 |
澁谷 真由美 中央大学, その他部局等, 客員研究員 (00817067)
穂苅 友洋 跡見学園女子大学, 文学部, 講師 (40817061)
大滝 宏一 金沢学院大学, 文学部, 准教授 (50616042)
山崎 妙 駒澤大学, 総合教育研究部, 准教授 (90350397)
秋本 隆之 工学院大学, 教育推進機構(公私立大学の部局等), 助教 (70824845)
Matthews John 中央大学, 文学部, 教授 (80436906)
|
研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
|
キーワード | 素性 / 生成文法に基づく第二言語習得研究 / 形態統語 / 言語の習得と使用のモデル化 / 時制節 / 機能範疇T |
研究実績の概要 |
本研究では、一つの視点(機能範疇T)から、第二言語学習者の心的文法を記述することによって、形態と統語、素性と語彙と形態統語操作、インターフェースと心的処理の関係を明らかにし、モデル化による包括的説明を提案する。特に分散形態論の枠組みで、心的辞書構築、語彙項目・素性配分、形態統語操作、言語モジュール外の心的処理を記述するモデルを提案する。英語の機能範疇Tとその素性の習得には、複数の形態統語現象が関わっており、第二言語学習者は、これらの規則違反に対する敏感度、違反文容認度、文産出の点で、母語話者とは異なる可能性がある。コーパス並びに心理言語学実験による実証的データに基づき、理論的研究を通して、素性再配置、列挙、インターフェース、解釈不可能性などの仮説の妥当性を検証し、母語、インプットの影響、学習可能性について、知識・処理・記憶に基づく原理的説明を試みる。 2018年度は、i)時制節における明示的主語の義務的使用、ii)助動詞・動詞屈折による時制の表示、iii)助動詞・動詞屈折による主語の人称・数の表示、iv)否定節および疑問節における助動詞の使用、v)動詞、目的語、否定辞・頻度副詞の位置関係の「規則」に関して、文献研究、コーパスと心理言語学実験によるデータの収集・分析によって、中間言語の知識・習得・使用を明らかにするために、文献研究に注力するとともに 、コーパスデータを的確に活用するための試みを行い、かつ、心理言語学的データ収集のための実験デザインを行って、一部パイロットテストを実施した。また、タイ王国タマサート大学言語学部との共催で、言語習得データの収集方法並びに解釈に関するコロキウムをバンコクにて実施した。
|
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
パイロット実験の実施については、当初予定よりやや遅れ、計画の一部の領域でしか実施していないが、半面、タイ王国タマサート大学とのコロキウムを実施するなど、第二言語習得研究モデルの基盤となるさまざまな言語を母語とする学習者からのデータ収集については、当初予定よりも進展が大きい。実験のマテリアル作成についても、未完成の部分はあるものの、当初よりも課題を絞って研究を進める体制ができた。2019年度中には、心理言語学的実験のうち、すべてのパイロット実験を終え、英語母語話者ならびに日本語を母語とする英語学習者からのデータ収集を終える予定である。また、理論・モデル化の面では、数回の打ち合わせを通して、分散形態論に基づくモデルの基盤ができたため、非常に進展は大きかったといえる。
|
今後の研究の推進方策 |
当初計画通り、コーパス及び心理言語学実験に基づくデータ収集を行う。2019年度には日英語の詳細な記述、モデルの考察を実施するとともに、その理論的考察に基づいて、仮説を立て、第二言語コーパス(CHILDES、ICNALE)の分析を行う。また、コーパス分析と並行して、実験ソフトSuperLabを用いた、反応及び正答率に基づく仮説検証が可能な実験を完成し実施する。また、文献研究については、各言語現象の主担当、副担当を中心に、引き続き研究を進める。第二言語習得モデルの文献研究とその検討は研究開始から終了まで全員で取り組む。データ収集については、コーパス分析では上述のi)-v)について、例えば、過去時制と動詞のもつ相との関係など、素性、語彙項目、形態統語操作と表面的形態統語現象との関連を考慮しつつ、調査・分析を行う。心理言語学実験では素性、語彙項目、操作とそれらが反映される現象を記述し、日英語の比較に基づいて仮説を立て、SuperLabによるオンライン読解による文法性の敏感度測定(moving windowsによる文法文と非文法文の読解時間の差の測定)の実験を実施する。その結果に基づいて、より言語学的に緻密な記述に基づく、反証可能性のある新しいモデルを提案する
|