[投影資料] CV 草薙邦広のページ 草薙 2013 CELES投影資料

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全文

(1)
(2)

明示的知識

暗示的知識

分析的学習

経験的学習

(3)

草薙邦広

名古屋大学大学院

kusanagi@nagoya-u.jp

中部地区英語教育学会

富山研究大会

2013/6/30

(4)

本日 投映資料:公開

し い す

https://sites.google.com/site/kusanagikuni/home/cv

原稿: 連絡

(5)
(6)

Background

文法知識 二

側面

明示的知識

vs.

暗示的知識

明示的知識 ,宣言的 長期記憶表象

,統制的・分析的 言語処理

言語運用 補助的 役割

e.g., Ellis, 2005

暗示的知識

いし

統合的知識

,流暢 ,

自動化

,淀

,自然 言語運用

直接的 可能

e.g., Jiang, 2007

(7)

Background

明示的学習 暗示的学習

理論的 完全 対応関係 見込

,一般的 ,明示的知識

明示的・意図

的・演繹的・形式的 学習 結果得

Ellis, 2009

一方,暗示的知識 ,暗示的・付随的・帰納

的 学習

,意味 重心

言語経験

結果得

Ellis, 2009

(8)

Background

明示的・暗示的知識 習得

個人差

継承語話者 暗示的知識

相対的 多

保有

し い

Bowles, 2011

学習開始年齢 低

学習者

暗示的知識 高

e.g.,

Philip, 2009, Grenena, 2012

一般的知能 明示的 言語学習適性 関係

Sasaki, 1996,

but see Masny, 1987

母語

タ言語的能力,知能

L2

熟達度 関

Nagai, 2012

知識ー学習 関係性

解釈

しやすい

し し

個人差

(9)

Background

文法能力

個人差 …

文処理研究 隆盛

,母語 影響

ンプッ 不足,年齢,適性

要因

注目

e,g, DeKeyser, 2012

更 ,即時的運用能力

暗示的知識

,個人差 影響 作業記憶 容量 説

e.g., Juffs, 2004, Roberts, 2012

し し

,個人

学習活動

特性

(10)

Background

学習者ビ ーフ

learner belief

学習者 言語学習 対し 持

い 考え,

信念

個人間

,相対的 安定

し い

,変化

し くい

Grotjahn, 1991, p.191

方略 使用,動機,熟達度,不安,自律学習

相関

e.g., Mori, 1999; Kalaja & Barcelos, 2003;

but see, Tanaka & Ellis, 2003

具体的

学習プロ

関係

想定

e.g., Borg, 2003

(11)

Background

文法学習

学習者ビ ーフ

一般的 ,

具体的 学習活動

調査

e.g., Loewen et al. 2009;

Kartchava & Ammar, 2013

し し

, 文法

焦点

当 ,実際

学習

成果

learning outcome

関係

研究 少

(12)

Background

分析的

vs.

経験的ビ ーフ

比較的一般的 ,安定し 尺度

分析:形式的・分析的 学習 効果

信望

経験:経験的・付随的 学習 効果

信望

因子分析 結果,

程度因子的妥当性,

頼性 支持

TOEFL

各技能 コ

相関 未 見

い い

留学

変化

Tanaka & Ellis, 2003

(13)

Background

分析的ビ ーフ

I can learn English well by writing down

everything in my note book.

In order to speak English well, it is important for

me to learn grammar.

I should be able to understand everything I read

in English.

I can learn English well by following a textbook.

I can learn English well in a class where the

teacher maintains good discipline.

I should be able to understand everything the

teacher says in the English class.

I would like my English teacher to correct all my

mistakes. etc.

(14)

Background

経験的ビ ーフ

I can learn well by speaking with others in English

I can learn well by listing to radio or watching TV

in English.

I can learn English well by living in an

English-speaking country(e.g., U.S.A.).

I should not be forced to speak in the English

class.

I can learn well by using English outside class.

I can learn well by reading English magazines or

newspapers.

I can learn well if I try to think in English.

(15)
(16)

Research Questions

分析的

持 学習者 ,形式的,

意図的,演繹的 学習

好 ,

結果,

明示的知識 相対的

発達

経験的

持 学習者 ,意味重

視的,付随的,帰納的 学習

好 ,

結果,暗示的知識 相対的

発達

(17)
(18)

The Present Study

被験者

母集団:日本国内 在住

,学校教育上 科

英語教育

受 ,

学術・職業的 目

的 英語

日常的 使用

,更 自律的 学習

継続

し い

,日本語

母語

,英語

優勢 言語 日本語

サンプ :

26

人 大学生・大学院生

(19)

The Present Study

データコ

ョン

明示的・暗示的知識 成績

Normal / Speeded GJT

草薙, 2013; Kusanagi & Yamashita, 2013

8

項目,

48

normal

条件

speeded

条件 半分 刺激文を受験 カ

ウンターバ ン

speed

条件 ,非文法文 項目

を分析 含

。更

,実際 反応時間

6000ms

課題 正答反応時間を

Gaussian

分布

せ 場合,上側

70%

相当し,

normal

条件 正答反応時間

推定下限

低い

を正答 し

計上

(

k

=12)

normal

条件 全

刺激分 得点を計上

k

= 24

(20)

Normal GJT ms F re q u e n cy

0 10000 20000 30000 40000 50000

0 5 10 15 20 25

The Present Study

Speeded GJT ms F re q u e n cy

2000 4000 6000 8000 10000

(21)

The Present Study

データコ

ョン

ビ ーフ 質問紙

分析的・経験的

Tanaka & Ellis

5

ッカー 尺度

分析的

12

項目

経験的

7

項目

15

分程度

自己評定 質問紙

自分 熟達度 関

自己評定値

5

ッカー 尺度

四技能

+

文法,語彙

5

分程度

(22)

The Present Study

データアナ

各変数 記述統計

信頼性係数

相関分析

散布図行列,母相関係数 区間推定,

推定

明示的知識・暗示的知識・分析的

ー ・経

験的

変数

投入

ター分

(23)
(24)

Results

記述統計

被験者

背景情報

標本サイズ

平均値

標準偏差

範囲

年齢

26

24.08

1.67

6.00

学習開始年齢

26

11.69

1.09

5.00

英語学習歴 年

26

12.38

1.70

6.00

保有

TOEIC

26

827.50

89.28

390.00

(25)

Results

記述統計

全変数

標本サイズ 平均値 標準偏差 中央値 最小値 最大値 範囲 歪度 尖度 標準誤差

TOEIC 26 827.50 89.28 832.50 595.00 985.00 390.00 -0.57 0.19 17.51

明示 26 0.80 0.10 0.83 0.63 0.92 0.29 -0.31 -1.30 0.02 暗示 26 0.53 0.21 0.58 0.17 1.00 0.83 0.08 -0.75 0.04 分析 26 3.27 0.50 3.38 2.17 4.00 1.83 -0.50 -0.43 0.10 経験 26 4.32 0.34 4.29 3.71 5.00 1.29 0.15 -0.28 0.07 話すこと 26 2.81 0.85 3.00 1.00 5.00 4.00 0.35 0.20 0.17 聞くこと 26 3.58 0.86 3.50 2.00 5.00 3.00 0.14 -0.84 0.17 書くこと 26 3.19 0.80 3.00 2.00 5.00 3.00 0.57 -0.05 0.16 読 こと 26 3.54 0.86 4.00 2.00 5.00 3.00 -0.11 -0.76 0.17 文法 26 3.46 0.90 3.50 2.00 5.00 3.00 -0.05 -0.92 0.18 語彙 26 3.12 0.65 3.00 2.00 5.00 3.00 0.73 1.17 0.13

(26)

score

0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

N o rm a l_ G JT S p e e d e d _ G JT score

2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

分析

経験

2

(27)

Results

信頼性係数

N

k

Cronbach's

α

Normal GJT

26 24

0.524

Speeded GJT

26 12

0.618

分析的ビリーフ

26 12

0.689

経験的ビリーフ

26

7

0.528

(28)

Results

全変数の相関行列

TOEIC 明示 暗示 分析 経験 話すこと 聞くこと 書くこと 読 こと 文法 語彙 TOEIC 1.00

明示 0.25 1.00

暗示 0.13 0.10 1.00

分析 0.17 0.39 -0.10 1.00

経験 0.04 -0.39 0.24 0.22 1.00

話すこと 0.38 -0.26 0.06 0.19 0.36 1.00

聞くこと 0.36 -0.23 0.10 0.00 0.35 0.43 1.00

書くこと 0.33 0.12 0.32 -0.16 0.10 0.29 0.36 1.00

読 こと 0.43 0.03 0.16 -0.15 0.04 0.42 0.43 0.66 1.00

文法 0.26 0.15 0.24 -0.20 -0.09 0.17 0.21 0.70 0.85 1.00

語彙 0.36 -0.07 0.14 -0.18 0.06 0.40 0.38 0.72 0.67 0.58 1.00

(29)

明示

0.2 0.6 1.0

0.09

0.39

3.8 4.2 4.6 5.0

0 .6 5 0 .7 5 0 .8 5

-0.38

0 .2 0 .6 1 .0

暗示

-0.10

0.24

分析

2 .5 3 .0 3 .5 4 .0

0.22

0.65 0.75 0.85

3 .8 4 .2 4 .6 5 .0

2.5 3.0 3.5 4.0

経験

(30)

Results

相関

をよ

精密

暗示 分析 経験

明示 Sample r .090 .389 -.381

r-test p = .671 p = .049 p = .055 95CI [-.310, .459] [ .001, .675] [-.669 , .008]

Jackknife estimate .080 .398 -.382

Bias .010 -.009 .001

Attenuation-corrected r .154 .654 -.732

暗示 Sample r -.096 .235

r-test p = .642 p = .247

95CI [ -.466, .303] [ -.167, .570]

Jackknife estimate -.094 .262

Bias -.002 -.026

Attenuation-corrected r -.153 .411

分析 Sample r .220

r-test p = .281

95CI [-.183 - .559]

Jackknife estimate .219

Bias .001

(31)

Results

相関分析

明示的・暗示的知識,

分析的・経験的

相対的

特性

明示的知識 分析的

ー ,暗示的知識

経験的

正 相関

明示的知識 経験的

負 相関

(32)

明示的知識

暗示的知識

分析的学習

経験的学習

(33)

Results

ター分析

教育実践上 学習者

理解

相関関係

,分析的

持 明示的知識 高

,経験的

暗示的 高

いう う

2

種類 学習者

し いい

ウォー 法

平方ユー

ッ 距離

ン ロ

目視

2

ターを想定

タ ン

z

変換

図示

(34)

-1.50 -1.00 -0.50 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00

明示

暗示

分析

経験

Z

-

s

c

o

re

ター1 (n = 7)

ター2 (n = 19)

(35)

Results

ター分析ま

明示的知識 分析的

いう

タ プ 有 得

対称的 タ

イプ 明確

タ ン

わけ

明示的知識 暗示的知識

い いう

場合

想定

し くい

(36)
(37)

Conclusion

結論

明示的・暗示的知識,

分析的・経

験的ビ ーフ

対応

関係

可能性 示唆

今後,

学習者

ー ,学習

様態,

文法知識 習得 関係

,統一的 習得理論

構築

(38)

Conclusion

研究 限界

一般化 問題

標本サ

特性

バッ

ー 問題

産出面

課題

尺度 信頼性

本実験

因子分析

(39)

References

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Language Awareness, 12, 96–108.

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• 草薙邦広 (2013a) 時間制限を用い 文法性判断課題―基礎的検討 時間制限 設

定方法 い ― 外国語教育 学会 LET 関西支部 ソ ロ ー研究部

会2012年度報告論集 , 46-67.

(42)

草薙邦広

kusanagi@nagoya-u.jp

(43)

補足

ャッ ナイフ推定量

(Jackknife

estimate)

サンプ ン

統計手法

n

= 10

,二変量 標本相関係数 場合,

n

-1

サンプ

9

ータ

標本相関係数

n

10

回 求

平均値 推定量

標本相関係数 著

しい

影響

サンプ

影響

手続 的 緩和

推定量 標本相関係数

母相関係数 近

(44)

ャッ ナイフ イメー

44 1 2 3 4 6 5 6 7 8 9 10

2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 5 6 7 8 9 10

1 2 3 5 6 7 8 9 10 1 2 3 5 6 7 8 9 10

1 2 3 5 6 7 8 9 10 1 2 3 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 r = .29

r = .27

r = .31 r = .30

r = .33 r = .34

r = .33 r = .35

r = .32 r = .21 r = .30

Updating...

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