[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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明示的知識 暗示的知識

分析的学習

ー ^{経験的学習} ー

2

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

3

本日 投映資料：公開 ^{し い す}

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

原稿： 連絡 ^く 差 ^し 上 ^す

4

5

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 ^を 用

い ，統制的・分析的 言語処理 ^を 行 ^う

言語運用 補助的 役割 ^を 果 ^す

e.g., Ellis, 2005

• _{暗示的知識} いし _{統合的知識 ，流暢 ，}

自動化 ，淀 ^く ，自然 言語運用 ^を

直接的 可能 ^す e.g., Jiang, 2007

6

Background

• 明示的学習 暗示的学習

– 理論的 完全 対応関係 見込 ^わ

い ，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 ^あ ，意味 重心 ^を 置 ^い 言語経験

結果得 Ellis, 2009

7

Background

• 明示的・暗示的知識 習得 個人差

– 継承語話者 暗示的知識 を 相対的 多 く 保有 し い

Bowles, 2011

– _{学習開始年齢 低} い 学習者 ほ 暗示的知識 高 い ^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

係 Nagai, 2012

– _{知識ー学習 関係性 解釈} しやすい _結

果 ^い

– _{し し ， 細 個人差 ベ ？}

8

Background

• _{文法能力 け 個人差 …}

– _{文処理研究 隆盛 ，母語 影響} や _，

ンプッ 不足，年齢，適性 ^い 要因

注目 ^を 受 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

明 e.g., Juffs, 2004, Roberts, 2012

– _{し し ，個人 学習活動 関 わ 特性}

？

9

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 い 大 く ，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 ^あ 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

10

Background

• _文法学習 け _{学習者ビ ーフ}

– _{一般的 ，} く _{， 具体的 学習活動}

関 ^す ー 調査 e.g., Loewen et al. 2009;

Kartchava & Ammar, 2013

– _{し し ， 文法 焦点 を 当 ，実際 学習}

成果 learning outcome 関係 ^を 見

研究 少 ^い

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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 ^を 信望 ^す

• 経験：経験的・付随的 学習 効果 ^を 信望 ^す

– _{因子分析 結果，} あ _{程度因子的妥当性， ー 信}

頼性 支持 ^い

– TOEFL _{各技能 コ 相関 未 見} い い

– _{留学 ー 変化} す を _示 し

Ellis, 2003

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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.

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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.

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Research Questions

• _{分析的 ー} を 持 学習者 ，形式的，

意図的，演繹的 学習 ^を 好 ， 結果，

明示的知識 相対的 発達 ^す

い _？

• _{経験的 ー} を _{持 学習者 ，意味重}

視的，付随的，帰納的 学習 ^を 好 ，

結果，暗示的知識 相対的 発達 ^す

い _？

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17

The Present Study

• _被験者

– 母集団：日本国内 在住 ^し ，学校教育上 科

目 ^し 英語教育 ^を 受 ，学術・職業的 目

的 英語 ^を 日常的 使用 ^し ，更 自律的 学習

を _継続 し い _，日本語 を _母語 し _，英語

優勢 言語 日本語 ^あ

– サンプ ：26人 大学生・大学院生

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The Present Study

• _{データコ ョン}

– 明示的・暗示的知識 成績

• Normal / Speeded GJT

– 8 _{項目，48文}

– 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 ッ せ 場合，上側}

70% 相当し，normal条件 正答反応時間 ー

推定下限 低い 満 い を正答 し

計上(k =12)。

– normal _{条件 全} 刺激分 得点を計上 k = 24

19

Normal GJT

ms

Frequency

0 10000 20000 30000 40000 50000

0510152025

The Present Study

Speeded GJT

ms

Frequency

2000 4000 6000 8000 10000

05101520

20

The Present Study

• _{データコ ョン}

– _{ビ ーフ 質問紙}

• _{分析的・経験的 ー} Tanaka & Ellis

– 5 _{件 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} す 自己評定値

– 5件 ッカー 尺度

– _{四技能+文法，語彙}

– 5 _分程度

21

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， ッ

推定

– 明示的知識・暗示的知識・分析的 ー ・経

験的 ー ^を 変数 ^し 投入 ^し ター分

析

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Results

• ^記述統計

– ^{被験者 の 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 コ _{26 827.50 89.28 390.00}

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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}

25

score

0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

Normal_GJTSpeeded_GJT

score

2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

分析経験

26

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}

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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

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明示

0.2 0.6 1.0

0.09 0.39

3.8 4.2 4.6 5.0

0.650.750.85

-0.38

0.20.61.0

暗示

-0.10 _0.24

分析

2.53.03.54.0

0.22

0.65 0.75 0.85

3.84.24.65.0

2.5 3.0 3.5 4.0

経験

29

Results

• ^{相関 をよ 精密 に 見 て}

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

Attenuation-corrected r .385 30

Results

• _相関分析 ま

– _{明示的・暗示的知識， 分析的・経験的}

ー 相対的 _{異 特性} ^あ

う

– _{明示的知識 分析的 ー ，暗示的知識}

経験的 ー 正 相関 ^あ

– _{明示的知識 経験的 ー 負 相関}

あ

31

明示的知識 暗示的知識

分析的学習

ー ^{経験的学習} ー

32

Results

• _ター分析

– _{教育実践上 学習者} を く _理解 す

， 相関関係 ，分析的 ー ^を

持 明示的知識 高 ^く ，経験的 ー ^を 持

暗示的 高 ^い ， ^{いう う 2} 種類 学習者 ^を 想

定 ^{し いい う} ？

• _{ウォー 法}

• _{平方ユー ッ 距離}

• _{ン ロ 目視} ² _{ターを想定}

• _{タ ン 後 z変換} し _図示

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-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- score

ター1 (n = 7) ター2 (n = 19)

34

Results

• _{ター分析ま}

– _{明示的知識 分析的 ー 高} い いう

タ プ 有 得 ， 対 ^す 対称的 タ

イプ 明確 タ ン ^{さ わけ}

– 明示的知識 暗示的知識 低 ^{い いう} 場合

想定 ^{し くい}

35

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Conclusion

• _結論

– _{明示的・暗示的知識，} び _{分析的・経}

験的ビ ーフ 対応 ^す 関係 ^あ

可能性 示唆

– _今後， う _{学習者 ー ，学習}

様態， ^し 文法知識 習得 関係 ^を

明 ^す ，統一的 習得理論

構築 ？

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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} を _用 い

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References

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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.

41

kusanagi@nagoya-u.jp 草薙邦広

42

補足

• ャッ ナイフ推定量(Jackknife

estimate)

– _{サンプ ン} を _用 い _統計手法

• n = 10 ，二変量 標本相関係数 場合，

• n-1 _サンプ ⁹ _{対 ータ 標本相関係数} を ⁿ 回

10 _{回 求 。 平均値 推定量}

• _{標本相関係数 著} しい _影響 を _与 え _{サンプ 影響}

を _{手続 的 緩和}

• _{推定量 標本相関係数 母相関係数 近 い}

考 ^え

43

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

標本