2016 Fiscal Year Research-status Report
英語読解力とその構成要素との発達的相互関係：縦断的研究
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26370697
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
山下 淳子 名古屋大学, 国際開発研究科, 教授 (00220335)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 第二言語 / 読解力 / 縦断的研究 / 語彙文法力 / 聴解力 / 母語の読解力 / 音韻処理 / 正書法処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は日本の中等学校で学んでいる英語学習者の英語読解力とその構成要素の関係を、中３から高２までの３年間に渡って縦断的に調査するものである。縦断的デザインにより、構成要素と読解力の関係を発達的に観察し、因果関係をより説得的に検討することができる。共通項目で関連付けられたテスト（Test Battery 1,2,3：読解・聴解・語彙・文法・母語の読解）と、言語処理効率を測ることを意図したコンピュータ課題（数字、視認語、正書法処理、音韻処理、文処理）をそれぞれの学年に実施している。昨年度までに、2013-2014-2015年に中３―高１―高２と上がってきた生徒 (Cohort 1) と、2014-2015-2016年に中３―高１―高２と上がってきた生徒 (Cohort 2)のデータ収集が完了している。それに引き続き今年は、2015-2016-2017年に中３―高１―高２と上がってきた生徒 (Cohort 3)の高２としての最終年のデータを予定通り収集した。これにより、本研究の前身となる横断的研究も含めて、合計５年間に及ぶデータ収集が計画通り終了した。
データ収集に加え、本年度も昨年度に引き続き、手元に集まってきたデータを徐々に分析し、学会発表、論文執筆などを通して成果を発表する努力を継続している。まず、昨年度申し込んで採択された２つの研究発表を行った。１つは横断的データに基づき、読解力を予測するモデル構築の結果を共同研究者の塩津敏彦氏と共に、もう1つは縦断的研究の中3と高1のデータを使い、縦断的に読解力を予測するモデル構築の結果を単独で、発表した。また、予定外であったがある研究者より論文投稿の勧めがあったため、その趣旨に合うよう、Cohort 1と2のコンピュータ課題のデータを使って、単語認知スピードを音韻処理と正書法処理で予測する縦断的分析に基づく論文を執筆し投稿した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度は以下２つのことを計画しほぼ予定通り達成できたが、課題もみえてきた。
1. 高２のデータ収集
データ収集最終年となる今年は、テスト実施が1学年だけだったこともあり、これまでで最も学校側に負担の少ない状況になり、あらゆる面で協力してくださってきた教諭が高2の担当をされていなかったにも関わらず、予定していた高2のデータ収集を順調に終えることができた。これにより、約240人の生徒から3年間にわたる縦断的データを収集することができた。
2. 一部のデータの分析と成果発表
この研究ではデータ収集が年度末となるため、データ分析は翌年から始めるというスケジュールになる。特に今年度末で縦断的データ収集が完了するため、本格的データ分析は来年度以降となる。しかし、上に説明したように一部のデータを使った分析は行っており、それらの成果も発表している。この試みは成果を発表するだけでなく、予定していた分析が適しているか検討する機会にもなる。その結果、予定していたラッシュ分析では、不適合なデータポイントが多く、今後より複雑な縦断的データを分析していくには、効率が悪いことが判明した。そのため、別の統計モデルのあてはめを検討する方向に進むという課題が見えてきた。そのため、今年度中にTB2やテストのリンキングなどの分析にも理想では着手する予定だったが、そこまではいかなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成29年度は、データ収集が完了しているので、分析を極力進めることに努める。上にも書いたように、予定していたラッシュモデルでは不適合な応答が多く検出され非効率的であるため（これは共同研究者の塩津氏によると、すべてのテスト項目の弁別性が等しいという前提に基づくことが1つの原因である可能性がある）、別の統計モデルのあてはめを検討する。適切なモデルが見つかるまで、多少時間を要するかもしれないが、その段階を超えれば、ラッシュモデルの使用を続けるより、効率的、生産的ではないかと考えているため、今後はこの方向で分析を推進する予定である。より適切と思われるモデルが見つかったら、TB1・TB2・TB3の分析、テスト間のリンキング、能力値の推定を経て、最終的に読解予測モデルの構築に進む。またすべてのデータが揃ったため、データ欠損の程度がわかってくる。それに応じて対応法を最終的に決める。また、縦断的データの分析方法が多数あるため、最終的にどのような分析方針で行くのかを、データの特徴も考えつつ理論的、探索的に検討していく。
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| Causes of Carryover |
3月にある米国での国際学会に出席する可能性があったが、上に述べたように分析に多少の遅れがでたため発表申し込みをせず、加えて研究代表者が年度の後半から想定外に多忙になり、学会参加が難しかったため、出席を見送った。そのためその旅費に当たる経費が翌年に繰り越された。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
6月にアイルランドであるバイリンガリズムに関する学会のシンポジウムで、第二言語読解力の構成要素に関する研究発表が採択された。研究代表者は発表者の一人として参加し、本研究課題の知見も生かされる。これは申請当初予定していなかった発表であるため、昨年度から繰り越した経費を旅費として使用し、成果の発表や資料収集に役立てる。
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