2016 Fiscal Year Annual Research Report
Development of an Advanced Character / Vocabulary e-learning System incorporating Automatic Vocabulary Testing
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26370622
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| Research Institution | Beppu University |
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Principal Investigator |
篠崎 大司 別府大学, 文学部, 准教授 (50331096)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松下 達彦 東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授 (00255259)
難波 康治 大阪大学, 国際教育交流センター, 准教授 (30198402) [Withdrawn]
川村 よし子 東京国際大学, 言語コミュニケーション学部, 教授 (40214704)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 語彙量テスト / 目標語彙選定基準 / eラーニング / 上級日本語文字・語彙指導 / 日本語能力試験Ｎ１ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、以下について研究を進めることができた。
(1) IRT（項目応答理論：Item Response Theory）に基づいた語彙力自動診断テストを構築すべく、日本語能力試験N１からN3程度の語彙を選定し、それに基づいた問題を作成した。さらに、ネット上に自動診断可能な単語力テストを公開し、受験者の語彙力診断に寄与するとともに、IRTに基づいた語彙力自動診断テスト構築に必要なデータ収集を行った。しかしながら、現段階ではまだ十分なデータ量とは言えず、データ収集は現在も継続中である。そのため、当初予定していたIRTを組み込んだ語彙力自動診断テストの構築には至っていない。
(2) Moodle（学習管理システム）上に上級文字・語彙eラーニングシステム（学習コンテンツ全13回）を開発した。問題は、日本語能力試験N２、N１相当の語彙を選定し、それに基づいて実際の試験と同形式のものを1000問作成し、Moodle上に搭載した。問題はすべて４肢選択式で、すべての選択肢には正解・不正解とともに解説もつけられており、学習上の漏れを防ぐ完全学習を目指した内容となっている。
(3) (2)で開発した学習システムを使ってブレンディッドラーニングモデル（eラーニングによるオンライ学習と対面式によるオフライン学習を融合した授業モデル）による授業実践を行ったが、有効性を検証するための拠り所であった自動診断テストが完成できなかったこと等から、有効性の検証には至らなかった。
今後は、引き続き語彙力自動診断テスト開発を継続し、開発したeラーニングシステムの有効性を検証していく。
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| Remarks |
(1)は、上級日本語文字・語彙eラーニングコース、(2)は語彙力自動診断テスト開発のためにデータ収集を目的とした日本語単語力テストである。
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Research Products
(3 results)
