L2レベルとパフォーマンスの関係を調べるために L2レベルを被験者間要因，モードの違いを被験者内要 因とする混合計画で二元配置の分散分析をそれぞれ４ 指標について行った。分散分析結果（表９）及びL2レ
-0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7
少 中 多
カバー率 正確さ 複雑さ
N M SD
多 13 59.38 19.07 中 23 21.91 7.73
少 13 1.08 9.00
■表６：３群の産出平均増加値と標準偏差
産出増加量 少 中 多
カバー率 0.196 (0.15) 0.417 (0.24) 0.631 (0.29) 正確さ 0.17 (0.29) 0.07 (0.32) 0.12 (0.38) 複雑さ 0.15 (0.58) -0.24 (1.33) 0.21 (1.13)
■表７：記述統計 平均値（SD）
■表８：産出増加量とL2W の指標及び英語テストス
コア 平均値（SD）
産出増加量 少 中 多
L2Wカバー率 0.88 (0.13) 0.79 (0.15) 0.87 (0.12) L2W正確さ 0.86 (0.23) 0.76 (0.19) 0.81 (0.10) L2W複雑さ 2.35 (0.82) 2.15 (0.74) 1.97 (0.60) L2W産出量 36.8 (17.2) 42.7 (15.0) 80.5 (28.9) 英語テストスコア 558.9 (45.8) 565.8 (39.7) 592.6 (31.3)
学習者の口頭によるオンラインと訳出によるオフラインのパフォーマンス比較 第18回 研究助成 A. 研究部門・報告Ⅲ
ベル別４指標の増加値（表14）を以下に示す。
5.3.1
産出量L2レベル，及びモードの違いによる主効果が見ら れた。さらに有意な交互作用が見られた（F（2, 46）
= 4.244,p= .02）ため，Bonferroni による多重比較 を行った。その結果，上位群と下位群の間に差が確 認された。
L2S において，３群に大差はなかったが，上位群
はL2W では大きく産出量が増したことがわかった
（図２）。このことは，上位群であってもL2S におけ る口頭産出では自分の保持する英語力を十分に発揮
▼図２：産出量
できていないことを意味する。
5.3.2
複雑さL2レベル，及びモードの違いによる主効果はいず れも見られなかった。統計学的有意差は認められな かったが，上位群，中位群はいずれもL2W では，複 雑さの値がわずかながら減る傾向にあった（図３）。 産出量の増加の値が大きかったこれらの２群が，共 にL2W でマイナスの値を示したのは，“I think” など の不要な挿入節が，L2W の時点ではモニタリングす ることで修正された結果であると考えられる。
▼図３：複雑さ
5.3.3
正確さモードの違いによる主効果が見られた他は，統計 的有意差はなかった。L2レベルに関係なく，どの群
もL2W でプラスの値を示した。しかしながらその上
昇率は，カバー率の上昇率と比較して，わずかな値 にとどまっており，オフライン処理により注意資源 への負担が軽減されても修正されない事項があるこ とがわかる。
L2W L2S
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0
上位群 中位群 下位群
0 10 20 30 40 50 60 70
L2W L2S
上位群 中位群 下位群
指標 Source df F Sig.
E-level 2 4.817 .013
産出量 Mode 1 57.784 .000
Mode×E-level 2 4.244 .020
E-level 2 .921 .405
複雑さ Mode 1 .007 .934
Mode×E-level 2 .876 .423
E-level 2 .853 .433
正確さ Mode 1 6.968 .011
Mode×E-level 2 .754 .476
E-level 2 .694 .505
カバー率 Mode 1 103.282 .000 Mode×E-level 2 1.938 .156
■表９：分散分析結果
L2S L2W
E-level M SD M SD
上位群 26.69 20.53 66.00 31.73 中位群 26.52 16.18 53.22 23.09
下位群 19.92 11.03 32.62 15.55
■表10：産出量（記述統計）
L2S L2W
E-level M SD M SD
上位群 2.01 1.11 1.87 0.60 中位群 2.33 1.13 2.18 0.75 下位群 2.06 0.81 2.40 0.75
■表11：複雑さ（記述統計）
L2S L2W
E-level M SD M SD
上位群 0.71 0.31 0.85 0.12 中位群 0.73 0.30 0.79 0.16 下位群 0.59 0.38 0.78 0.28
■表12：正確さ（記述統計）
▼図４：正確さ
5.3.4
カバー率モードの違いによる主効果が見られた他は，統計 的有意差はなかった。L2レベルに関係なく，どの群
もL2W でプラスの値を示した。時間に制限されるこ
となく，十分にモニタリングする機会を与えられれ ば，意図することをかなりの割合で表出できること がわかる。
▼図５：カバー率
下位群がL2S において最もカバー率が高い数値を
示しており，L2W においてもかなり高いカバー率に なっているが，これは産出量の数値を考え合わせる と，もともと意図したことの絶対数が少なく抑えら れていることがその原因として考えられる。それに 対して上位群は，L2S において最もカバー率が低か ったが，L2W において最も高いカバー率を示した。
上位群がL2W において産出量の増加量が最も多か
ったことから考えて，オフライン処理によりモニタ
リングの機会が増すことの恩恵を最も受けていると 言える。このことはまたオンライン処理を必要とす る口頭産出には，英語能力テストだけでは測定でき ない，例えば作業記憶の容量など他の要因がかかわ っていることを示唆している。
本研究では，処理モードの違いが産出に及ぼす影 響を４つの指標に基づいて調べた。その結果，以下 のことが明らかになった。
４指標のうち，複雑さを除いた産出量，正確さ，
カバー率の３指標は，オフライン処理のL2W の方 が，パフォーマンスは上がった。またそれぞれの増 加値に基づく４指標の相関関係を調べたところ，産 出量の増加はカバー率の増加とかなり強い正の相関 があることがわかった。一方で産出量の増加は必ず しも正確さや複雑さの上昇にはつながらず，オフラ イン処理でも修正され得ない事項があることがわか った。
また学習者のL2レベル別では，産出量において のみ上位群と下位群に増加量の差が見られた。分散 分析の結果を総合的に判断すると，本研究における L2W
L2S 0.2
0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
上位群 中位群 下位群
L2W L2S
0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
上位群 中位群 下位群
L2S L2W
E-level M SD M SD
上位群 0.37 0.31 0.90 0.13 中位群 0.40 0.20 0.81 0.13 下位群 0.50 0.34 0.83 0.16
■表13：カバー率（記述統計）
E-level M SD
上位群 39.31 28.552
産出量 中位群 26.70 22.323
下位群 12.69 18.794 全体 26.33 24.831
上位群 -0.13 0.984
複雑さ 中位群 -0.15 1.204
下位群 0.33 1.109 全体 -0.02 1.123
上位群 0.14 0.281
正確さ 中位群 0.05 0.346
下位群 0.19 0.322 全体 0.11 0.324
上位群 0.53 0.343
カバー率 中位群 0.41 0.218
下位群 0.32 0.301 全体 0.42 0.283
■表14：L2レベル別４指標の増加値
6 まとめと今後の課題
学習者の口頭によるオンラインと訳出によるオフラインのパフォーマンス比較 第18回 研究助成 A. 研究部門・報告Ⅲ
日本人英語学習者は英語レベルに関係なく，L2S で は自分の保持する英語能力を十分に発揮できていな いのに対し，L2W では，自分の意図することをかな りの確率で表出できることがわかった。これは，学 習者の保持している英語の知識がまだ完全に自動化 されておらず，意識的な処理を必要としていること を示唆している。オフライン処理の記述による訳出 は，時間的制約がない上に，何度もモニタリングす ることが可能になるため，オンライン処理モードで は引き出せなかった，まだ自動化されるまでに至っ ていない知識を利用することができたと考えられる。
意味的正確さを測定するカバー率という指標を取 り入れることで，例えば，産出量が少ないのはもと もと言わんとしたことの絶対数が少ないのか，それ とも言いたいことはあるのだが表出できないのかと いった，従来の３つの指標だけからでは見えてこな い学習者のパフォーマンス特性を明らかにすること ができた。
今後の課題としては，処理モードの違いを考慮し て，より精密な指標基準を設定した上で，さらに多
面的にデータを扱う必要がある。特に複雑さの指標 については単にT-unit 中の節の割合だけではそれぞ れの処理モードにおける特徴をつかみきれないため，
他の指標基準を加えて分析することが必要であろう。
さらに被験者のL2レベルの違いによるパフォーマ ンス特性をより明確にするためには，熟達度レベル の差を大きく設定することが求められる。
また教育学的見地から，学習者がオフライン処理 では発揮できる英語能力をオンライン処理において も活用できるようにすることが望ましい。そのため にはどのような訓練が効果的であるかも検討するに 値する。
謝 辞
本研究の機会を与えてくださいました（財）日本 英語検定協会と選考委員の先生方に心より感謝いた します。とりわけ，貴重なご助言をいただきました 大友賢二先生に深く感謝申し上げます。また，本稿 の執筆にあたり励ましと指導をしてくださいました 名古屋大学杉浦正利先生にお礼申し上げます。
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本研究では，日本人英語学習者と母語話 者が，英語を聞き取る時に利用する手が かりについて，プロソディ情報と表現の知識という 観点から分析を行った。結果として，次の２点が明 らかになった。
１）母語話者とリスニング上級者は分節音素を聞か なくても，プロソディを手がかりとして使ってな じみ度合いの高い定型表現を認識することがで きた。リスニング中級者はこの能力に劣ってお り，定型表現を韻律的なまとまりとして記憶し ていないことが示唆された。
２）母語話者は，なじみ度合いの低い非定型表現で も，プロソディの手がかりを使って文構造や弱 音節を認識することができた。学習者はプロソ ディの手がかりを非定型表現の認識に利用する 能力に劣っていた。
本研究により，プロソディの手がかりを表現認識 にどのように使うかが，リスニング能力に関与して いるということが示唆された。
日常生活におけるコミュニケーションでは，雑音 の存在はつきものである。健全な言語使用者であれ ば，雑音により相手の発話がよく聞こえない状況で あっても，あらゆる情報を統合して発話を認識する ことができる。しかしながら，多くの日本人英語学 習者は，リスニング中に少しでも雑音が入ると，聞 き取りが著しく困難になってしまう。したがって，
英語能力検定試験のリスニングでは，雑音の遮断や 音量調節に細心の注意が払われる。
Rost（2002）によると，聞き手は音素配列規則，
文法規則，韻律情報，非言語情報を統合的に利用し て音声言語を認識する。雑音により聞き取り能力が 低下するということは，日本人英語学習者は短音の 聞き取りに頼りすぎて，これら他の利用できるはず の情報を十分に利用できていないと考えられる（竹 蓋, 1984）。
リスニングが得意な学習者とそうでない学習者は，
音声言語認識の際にどのような手がかりを利用して いるのだろうか。本研究では特にプロソディの手が かりと定型表現の知識に着目し，これらの情報が音 声言語認識にどのように利用されているかを分析す る。