| 研究課題/領域番号 |
18H03658
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| 研究機関 | 東京外国語大学 |
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研究代表者 |
投野 由紀夫 東京外国語大学, 大学院総合国際学研究院, 教授 (10211393)
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| 研究分担者 |
長屋 尚典 東京大学, 大学院人文社会系研究科(文学部), 准教授 (20625727)
三宅 登之 東京外国語大学, 大学院総合国際学研究院, 教授 (40259213)
パルマヒル フロリンダ 東京外国語大学, 世界言語社会教育センター, 講師 (40813176)
根岸 雅史 東京外国語大学, 大学院総合国際学研究院, 教授 (50189362)
藤縄 康弘 東京外国語大学, 大学院総合国際学研究院, 教授 (60253291)
秋廣 尚恵 東京外国語大学, 大学院総合国際学研究院, 准教授 (60724862)
ティプティエンポン コシット 東京外国語大学, 大学院総合国際学研究院, 准教授 (70759208)
黒沢 直俊 東京外国語大学, 大学院総合国際学研究院, 教授 (80195586)
加藤 晴子 東京外国語大学, 大学院総合国際学研究院, 教授 (90275818)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 外国語教育 / CEFR / 多言語教育 / 言語教育資源 / シラバス構築 / 教材研究 / テスト開発 / e-learning |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、言語教育の学習・教授・評価の汎用枠組として世界的に影響力を持ちつつある ヨーロッパ;言語共通参照枠(CEFR)に 準拠し日本の英語教育に適用するために構築された CEFR-Jを多言語学習用に機能拡張し、CEFR基盤による教育用言語資源構築 のための「CEFR-J外国語教育資源整備用ワークベンチ」を開発するための基礎研究である。
このワークベンチは、CEFR-Jレベル別CAN-DOリスト一式に対応付けした語彙・表現・構文等の多言語教育用言語資源を作成する ツール類とコーパスを実装する。これによりCEFR準拠の外国語シラバス構築、教材研究、テスト開発、e-learning コンテンツ 作成などの基礎資料を構築することができ、双方向学習の特性を活かし当該言語の母語話者の日本語学習にも適用可能となる 。本研究ではその構築手法の開発、多言語による具体的実装とその評価を目的とする。
2020年度は、英語版が公開済みの CEFR-J Wordlist Version 1.3(東京外国語大学投野研究室作成)から27言語に機械翻訳された語彙表翻訳結果の評価を、フランス語、ポルトガル語、タイ語、フィリピノ語、ドイツ語、中国語などに関して行い、(i) 機械翻訳精度、(ii) 精度の高い部分 と低い部分の特定、(iii) 翻訳精度が落ちる部分の原因特定、(iv) 原因を補正する 方法、などに関して議論し、機械翻訳を自動でした後の処理過程に関して、できるだけ人手と機械処理をできる範囲を分類整理した。
ただ、コロナ感染の拡大により、年度後半にかけて研究会議の回数が激減した。そのため、他の資源類（フレーズ表、Can-Do テスト）の英語から多言語への翻訳などの作業を進めつつ、外部の評価用資料類、多言語関係ツールを収集整備することに充てた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2020年度当初は、最終年度に向けて語彙表の評価だけでなく、フレーズ表、Can-Do テストの評価なども含める予定であったが、新型コロナ感染の拡大により、授業におけるオンラインによる対応に追われ、科研会議も散発的になってしまったため、各自の個別研究に頼ることが多くなった。また各分担者が予定していた海外出張による資料整理や成果発表もほとんどできなくなったため、繰越金が発生する事態となった。
特にテストの翻訳結果の評価を始めたばかりであったがそこは次年度に持ち越しとなった。その代わり、今まで整備した CEFR-J x 28 語彙表、フレーズ表の資源類のサンプルを web ページで一覧できるようなサイトを作ったりした。
結果的に、成果の一部のまとめは行ったものの、研究計画のワークベンチの構築に資する多言語化のメリット・デメリットに関する十分な意見交換をする時間が、感染拡大の影響で十分取れなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
2020年度の研究内容の遅れた部分については、オンライン会議等の持ち方を工夫して、個別研究を充実させ、かつ資料収集などで海外に行けなかった部分も多言語関係の文献のより広範囲で網羅的な収集や、多言語資源データ類の調査などに充てることとする予定である。
さらに2021年度には多言語Can-Do テストを大学全体で作成する体制を、科研とは別枠で設けてもらい、それを進行させながら、科研メンバーの知見を活かす体制作りを行いつつある。
現状収集したデータ類は、データベースとしてさまざまな機械学習ツールにかけて視覚化する方法を模索しており、またワークベンチの構築として多言語用の分散学習ツール、形態素解析ツール、構文解析ツール類をなるべく網羅的に収集し、利用できるプラットフォームを構築を試みようと計画中である。
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