| 研究課題/領域番号 |
22520564
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
田中 順子 神戸大学, 国際文化学研究科, 准教授 (90335406)
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| 研究分担者 |
村尾 元 神戸大学, 国際文化学研究科, 准教授 (70273761)
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| キーワード | 第二言語習得論 / 英語冠詞 / 教育工学 / 心理言語学 / 学習理論 |
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| 研究概要 |
本研究は、英諮冠詞の習得プロセスについて、機械学習を使用したモデリングと、人間を被験者とした実験研究の両方を融合させて、その習得プロセスを解明しようとするものである。本研究では、コンピュータを使った機械学習によって英語冠詞を事例学習させてその学習達成度を測り、その上でいくつかのアルゴリズム(処理手順)を加えて学習の到達度を評価する。特定のアルゴリズムを使用して学習が促進されたならば、そのアルゴリズムを参考にして、人間の冠詞学習に導入する要因を選定し、その要因を変数として操作して、効果的な教授・学習プログラムにつながるかどうかを検討する。これらの情報を統合.して、効果的な英語冠詞習得のための介入方法や学習プログラムを提案することを目指すものである。
平成23年度は、冠詞の正しい創出につながる分類ルールを帰納的に学習させるための要因を、人間の学習と機械学習の両方のモジュールに分けて更に検討を行った。(1)人間の学習モジュールでは、第二言語学習者の冠詞選択の状態と誤りの原因の探求をするとともに、その中で得られた結果の普遍性について検討を行った。具体的には、学習対象項目である英語冠詞の学習について、生得的知識から敷衍して学習ができない「特定性」とL1には存在するものの表象方法が異なる「定性」の学習について、日本語を母語(L1)とする大学生を参加者とし、参加者数を増やして実験的に検討した。(2)機械学習モジュールでは、書語学習を行う前提となる言語データの類似性を発見するためのアルゴリズムとしてWMアルゴリズムを選択し、その妥当性について評価を行った。また、人間行動に伴う感覚データの知覚に関わるアルゴリズムとしてHMMアルゴリズムを選択して評価を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
人間の学習モジュールと機械の学習モジュールとに分けて検討を進めてその結果を統合する計画であり、それぞれのモジュール毎に研究が進んでいるため。
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| 今後の研究の推進方策 |
人間の学習モジュールと機械の学習モジュールとに分けて行った研究結果を融合し、人間の学習プロセスと機械モジュールで得られた学習モデルとを比較対照して、後者の前者への適合性について評価および検討を行う。
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