研究課題
基盤研究(C)
言語習得においてインプットは欠かせない。しかし、どれくらいのインプットを受けるとどのような習得をもたらすのかまだ分からないことが多い。この研究では多量のインプットを主にreadingを中心として受けることにより、語彙がどのように増えていくのか、潜在意味解析を用いて予測する。研究では、実際の学習者のデータとシミュレーションのデータを比較することによってこの予測の妥当性を検証している。
第二言語語彙習得研究
潜在意味解析(LSA）を通して、選択肢を基本とした語彙サイズテスト(あるいは語彙レベルテスト）で測定できる語彙の量をある程度の精度で推測できることが分かった。LSAから推定される語彙量と実際の学習者の語彙量を比較したところ、LSAの推定値は学習者の数値を過小評価する傾向にあることがわかった。将来的には、その修正も加えた上での推定がなされるとより正確な推測が可能となると思われる。
