2018 Fiscal Year Annual Research Report
英語到達度指標CEFR-J準拠のCAN-DO指導タスクおよびテスト開発と公開
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16H01935
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| Research Institution | Tokyo University of Foreign Studies |
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Principal Investigator |
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)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
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)
奥村 学 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (60214079)
酒井 英樹 信州大学, 学術研究院教育学系, 教授 (00334699)
長沼 君主 東海大学, 国際教育センター, 教授 (20365836)
高田 智子 明海大学, 外国語学部, 教授 (20517594)
中谷 安男 法政大学, 経済学部, 教授 (90290626)
金子 恵美子 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (30533624)
能登原 祥之 同志社大学, 文学部, 教授 (70300613)
石井 康毅 成城大学, 社会イノベーション学部, 教授 (70530103)
内田 諭 九州大学, 言語文化研究院, 准教授 (20589254)
篠崎 隆宏 東京工業大学, 工学院, 准教授 (80447903)
小泉 利恵 順天堂大学, 医学部, 准教授 (70433571)
印南 洋 中央大学, 理工学部, 教授 (80508747)
工藤 洋路 玉川大学, 文学部, 准教授 (60509173)
村越 亮治 神奈川県立国際言語文化アカデミア, 講座・研究課, 講師 (30567110)
和泉 絵美 京都外国語大学, 外国語学部, 非常勤講師 (80450691)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 外国語教育 / 教育評価・測定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
まず、指導タスクとテスト・タスクのうち、CEFR-Jの各CAN-DOディスクリプタに基づくテスト・タスクの開発およびその困難度の検証を優先することを決定した。
各CAN-DOディスクリプタに基づく評価タスクの開発としては、2017年度はPre-A1からA2.2を作成したが、2018年度はB1.1からB2.2までのテスト項目の開発と検証を行った。リーディングにおいては、リーディングのテキスト・タイプ、テキスト困難度、タスクについて検討し、修正をした後、テスト・セットを作成した。リスニングにおいては、リーディングと同様、リスニングのテキスト・タイプ、テキスト困難度、タスクについて検討し、修正をしたが、音声の収録およびテストの実施には至らなかった。ススピーキング（発表）・スピーキング（やりとり）・ライティングにおいては、タスクと採点方法について検討し、修正をした後、テスト・セットを作成した。これらのテストをそれぞれ実施し、採点・統計的な分析・解釈を行った。
言語処理班では、リーディングやリスニングのテキスト分析の結果に基づき、テキストのCEFR-Jレベルの判定を可能にするプログラムの開発を行い、公開した。さらに、文法のレベル別基準特性を判定を可能にするCEFR-J Grammar Profileを開発・公開した。音声認識では、スピーキング・テスト解答データを追加することで、音声認識プログラムの精度を向上した。
2019年3月23日に「CEFR-J 2019シンポジウム in 京都」を開催し、170名余りの参加者があった。このシンポジウムでは、3年間の研究成果の発表をするとともに、CEFR-Jのリソースの活用ワークショップも行った。さらに、CEFR-Jの利用企業や協力校の発表機会を提供した。これらの活動により、CEFR-Jが広く認知され、日本の英語教育の改善に大きく資することができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
テスト・タスクを開発するレベルはPre-A1からB2.2までとし、作成を進めたが、まだカバーされていない技能がある。テキスト・レベルの判定プログラムに関しては、スピーキング・レベルの判定については、今後の課題となっている。また、音声認識プログラムの精度は改善の余地があるが、さらにデータを追加することで、改善が期待される。
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| Strategy for Future Research Activity |
開発がまだなされていない技能のテスト・タスクについては、これまでのテスト開発のノウ・ハウを活用することで、今後開発が進められると期待できる。発表技能のテキスト・レベル判定プログラムについては、テストの解答データがさらに集められることで、開発が進むと思われる。また、さらに追加されるデータを利用することで、音声認識プログラムの精度の向上が期待される。
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Research Products
(83 results)
