Prediction of vocabulary learning through LSA and the study of its validity: Role of extended input

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 18K00748
• Research Institution: Prefectural University of Kumamoto
• Principal Investigator: 吉井 誠 熊本県立大学, 文学部, 教授 (70240231)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 語彙学習 / 潜在意味解析 / 第二言語習得 / 多読 / シミュレーション

Outline of Annual Research Achievements

本研究は多量のインプットを受ける中でどれくらいの語彙知識を増やしていけるのか、潜在意味解析（英語でLSA：Latent Semantic Analysis）という手法を通して予測を立てること、そしてその予測の妥当性を検証することを目的としている。また、その副題にもあるように、多量のインプットは言語習得・語彙習得にどのように貢献するのか、その過程について観察し分析することを目的としている。2022年度には主に、後者の目的を達成すべく、読解活動を通して多量のインプットに触れるためのプログラムを作成することを試みた。このプログラムでは、これまでに作成したコーパス化した読解教材を用いて、読解活動を支援するものである。難解な単語には注を振ることで、学習者は多量のインプットを容易に受けることが可能になる。また、１本の論文を執筆し、多量のインプットを受け語彙知識を増やす方略の一つとしての注の研究を振り返ることを試みた。LSAに使用できる第二言語（特に英語）関連のコーパスが不足しているため、本格的な分析や予測が困難である状況を打開すべく、多量のインプットで語彙知識を増やしていく方略を振り返ることにより、LSAの手法の意味合い、予測の妥当性を別の視点から考える機会とした。