| 研究課題/領域番号 |
21H00903
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 愛知教育大学 |
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研究代表者 |
野崎 浩成 愛知教育大学, 教育学部, 教授 (80275148)
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| 研究分担者 |
齋藤 ひとみ 愛知教育大学, 教育学部, 准教授 (00378233)
江島 徹郎 愛知教育大学, 教育学部, 教授 (10335078)
田中 佳子 日本工業大学, 共通教育学群, 准教授 (10406423)
吉根 勝美 南山大学, 経済学部, 准教授 (50230785)
横山 詔一 大学共同利用機関法人人間文化研究機構国立国語研究所, 言語変化研究領域, 教授 (60182713)
梅田 恭子 愛知教育大学, 教育学部, 教授 (70345940)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 言語学習 / 多言語運用能力 / AI翻訳 |
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| 研究実績の概要 |
本年度に実施した研究実績の概要については、次に示す通りです。今日の機械翻訳は、AI技術を用いることで高度に発展し、その翻訳精度は著しく向上したといわれている。これにより、言語学習の場面において、機械翻訳の活用が期待されるようになってきた。そこで、本研究では、機械翻訳を言語学習時に利用する際に求められる翻訳の精度について着目して、以下に示すような調査を実施した。
機械翻訳を用いて、日韓言葉対照リスト（濱田2018）に掲載されている809組の日本語と韓国語の語彙を分析した。すなわち、日本でよく使用されている「グーグル翻訳」と韓国人によく使用されている「Naver辞書」に日韓言葉対照リストに掲載されている809組の日本語を入力し、その翻訳結果が適切な正しい韓国語であるかどうかを確認するために、韓国国立国語院が作成した「標準国語大辞書」に入力した。その上で、日本語能力試験（JLPT）でN1（最も難しいレベル）に合格した日本語が堪能な韓国人日本語学習者3名に最終確認をしてもらい、比較分析した。その結果、「グーグル翻訳」で翻訳したものを「標準国語大辞書」で確認した結果、韓国語として正しいものは809個の中に801個であった。また、翻訳結果として適切なものは692個であった。さらに、翻訳結果が適切ではないとされるものを分類し、その特徴を分析した。こうして得られた研究結果は、日本語や韓国語の言語学習に役立つ有用な基礎的資料として活用することができる。
本研究での調査は、日本語と韓国語を対象とした調査であったが、本研究で得られた手法を用いることで、他の言語にも同様な調査を実施することが可能であり、様々な言語の教育に寄与する資料を得ることが期待できる。
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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
言語学習時に機械翻訳を活用する際に求められる翻訳精度について調査を行い、翻訳が適切ではないものを分類し、その特徴を明らかすることができました。こうして得られた研究成果は、国内で開催された学会・研究会、海外で開催された国際学会等において、研究発表することができました。このように、当初の予定通り、研究を進めることができたことにより、「（２）おおむね順調に進展している。」といえます。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究の推進方策は次の通りです。すなわち、今年度以降の研究では、これまでに得られた研究成果をさらに発展させて、学習者が持つ個別特性に合った教授方略について分析・整備して行くことになります。具体的は、母語、習熟度、出身国、語彙力などの特性の相違点や、習熟度に影響を及ぼす要因について考察していきます。
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