• 検索結果がありません。

意味のわかる英単語の中で書くことができる割合調査 : 日本人大学生英語学習者の場合

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

シェア "意味のわかる英単語の中で書くことができる割合調査 : 日本人大学生英語学習者の場合"

Copied!
12
0
0

読み込み中.... (全文を見る)

全文

(1)

意 味

か る

英単

とが

き る

割合調

       

大学

英語学 習者

場 合

  

What

 

Percentage

 ofReceptively  

Known

 

English

 

Words

Can

 

Japanese

 

University

 

StUdentS

 

Produce

 

and

 

Spell

 

CorreCtly

      足立  幸太

   

ADACHI

 

Kouta

     元専修 大学生

Sllnshu

 

University

 

MonnerlJ

   片 桐  

KATAGIRI

 

Kazaihiko

    専修 大 学 Sllnshu{University

AbstraCt

  

[[

he

 pu【pose of 出

is

 stu

ly

 

is

 

to

 

inveShgate

 

the

 

percentage

 of 

English

 words eceptively 

known

 to 

Japanese

learriers

 of 

English

 a曲 e urtiversity 

levet

 that they can spe11 out

 

Two

 

kinds

 oftests  were  prepared:one  to measure

the

 

pdve

  owledge  of v(》cab血

y

 and the o出er 

te

 measure 

the

 

pr

(》

duCtive

 

knowledge

 of vocabUlary 』

he

 

ptive

 test was  

designed

 tO 

investigate

 Whether or not an exarr血ee 

knows

 

the

 meaning  of each word

 

The

piOductive

 test was 

designed

 to 

ilveSdgate

 whether  or net only an examinee  can 

prOduoe

 each word  and  

also

 spell

it

 oUt correctly

 

The

 target words  

in

 

the

 receptive  test and  in血 e 

prOductive

 test were 〔he same

 Further

, 

the

 target

words   the tests wc 【e 

d

 

ided

 considering  the 

parts

 of speech (nouns

 ve【

bs

 and a(

ectives)

 word  

leng

(nurnber  of 

alphabets

d

 word

Fi

56

  ve弼

i

den

鹹 血e 

de

ent of 

English

k

血e

receptive tesちand the島 aaer about two weeks  

they

 took 

the

 prOduσ

dve

 test

 The resu 正ts showed 廿】at1

Japanese

learners

 ofEnglish  can 

preduce

 and correctly spe11 

61.

6

%of 出e English words 血 剛   ow  

pdvel

メ 舗 2)e

rado  may  vary  according  tr)

the

 differences in the word equen

ry,

 

parts

 ofspeech nouns

 veピ

bs,

 and a(

lj

 ec 

tives

and  word  

leng

山(number  ofalphabe 鯰

ド:

 

受 容語彙 知識

 

産出 語彙 知 識 (綴り も書け る 能 力)

 

両者の比 率

 

大学生

1.

はじめ に

 

意 味 を知っ てい る英 単語の うち

実 際に産 出できて綴り (spelling)まで書くこ との 出 来る

語は どれ く らい なのだ ろ うか

」とい う素 朴な問いが あ る

こ の比率が わ か る ように な れ ば

受 容語 彙 サ イ ズを測 定すれば産 出語 彙 サイズも推 定できるよ うになるの で

便 利 な参 考指 標になると思 われ る

 

受 容語彙と産 出語彙 (発表語彙 )の比率に 関す る海外の 先行研究につ い ては,

Melka

(正

997

)や 望 月

相 澤

投 野 (

2003

)が ま とめてい

Melka

1

Heartrnann

1946

)の研 究で

英語母語話者 (大 学

2

年生)を被 験者とし

受 容 語彙と産 出語彙の 比率は約 4 :1 (250,000vs

58

000 wordS )であっ たこ と

2)Chamberlain (1965)の研 究では

英語母語話 者 を被 験 者と し

受容語彙と産 出語彙の 比率は 約

5

1

10,

000vs.

2,

000

 wor(

IS

)で あっ たこと

3

Eringa

1974

の研 究では

フラン ス語 (

L2

)を

6

年 間 学ん だ高校生 を被験 者とし

受容 語彙と産 出誰 彙の 比率は

2

1

4

000−5

000

 vs

1

500−2

000

 words ) であっ たことを報 告し て いる

望月他は

(4 >LaUfer (1998)の研 究で は

イス ラエ ル 人の高校 2

3

(2)

年生 (第

2

言 語学

者 )を

験 者と し

受 容語 彙 と産 出語 彙の比 率 は

1

:iO

73

〜 1

0.

89

で あっ た こ と , (

5

Fan

2000

)は, 香港の大学生 (第

2

語 学

者 )を被験者 と

して

Laufer

とほぼ同じ実験を行い , 受容 語

と産出 語彙の比率は

1

053 〜 1

0.

81

であ り,その割合は

攻 分野や英語力の レベ ル によっ て大 き く異なっ たこ とを報 告してい る

 

目本人英語学 習者の受 容語

と産 出語

の比率に関する先 行研 究につ いて は

次の

3

つ が あ る

 

石 川 (2005 )は, 国 立大 学の人 文

社 会科 学系 専攻

2

生 約

40

名 を

験者 , 日本人大 学生英 語 学 習

の受容語

力 と発表語彙 力の 関係 を数 量的に調 査し

その結 果

発 表語

レ ベ ルと受 容語

数 の間には

部 を除い て相 関 性は出てい ない

p,

343

)こ とを報 告し て い る

 

田地 野 (

2005

)は

国 立大 学 法人 京都 大 学

1

回生

82

名 (文 理 系

部A クラス 33 名

理系学 部

B

ク ラス

49

名 )

験者に, 大学 生の英語学術語彙 知識にっ い て の調査 を 目的と して, 統 制 的発 表語彙 サ

イ ズ テス ト

LaUfer

 and 

Nation

 

1999

)の手法に よ る調 査 (10テス ト項 目)

とお よ び その英

語 和訳テ

ス ト (10テス ト項目) を行っ た

し か し

田 地野は受 容語

と発表 語

の比率を調べ ることが 目的で は な かっ たの で

その比率を算 出しなかっ た

そこ で

宮 崎

片桐 (

2008

)が田地野のデ

タ を 利 用 し て受容 語彙に対する発 表 語

の割合を

出 し

文 理 系学部 A ク ラス で は

0.

47,

理 系 学部

B

ク ラス で は

053 ,

ク ラス

A

&B で は

0.

51

となることを紹 介して い る。

 

宮 崎

片 桐 (

2008

)は, 日本 人高 校

1

年 生

56

名 を被 験 者に

意 味 を知っ てい る英 単語の うち実 際に 産出できて綴りまで書 くこ 出来る割 合を調べ 。 宮 崎

片 桐 は

石川 (2005 )に お い て受 容 語

力 と発 表 語

力の関係に相 関が 見 られなかったの は

験者の

語力」 「単語の頻 度レ ベ ル 」 「単語の 品 詞」 「単語のりの長 さ」な ど他の要 因が影響 を与え た か らかもしれ ない と し

そ れ らの要 因 につ い て も変数と して

っ た 。 結果 は

Type A (わかる

書 け

37.

5

° /・

 

Type

 

B

(わ か る

・書

け ない) は

609

,Type

 

C

(わ か ら ない

書け る)は

1.

6

% とい う比率になり, 意 味 を知っ て い て書 くことがで き る単語 は約

37

5

% ということが わかっ 蔦 ま た

D

英 語 力が 上位の ク ラス の ほうが下位クラス よ りも, 意 味を 知っ てい る単語 を産出し かっ綴 りまで書 くことができる比率が高い ことが わ か り, 比率 は英語力の差に よっ て

わっ てく るか もしれない こ と

(2)高頻度語 (よく目にする単語 )ほど産 出 で きて綴りも書 くこと ができる単語が増え る ようで

頻度の違い に よっ て 比

に影 響 を及ぼ すかもし れない こと

3

)乃pcA (わかる

書 ける)は

名 詞と形 容詞 に は

42〜43

% あ る が

動詞 は

34

副 詞 は約

29

%と少 な く な り

名 詞 と形容詞 に 比べ 詞 が

動 詞よ り は 醇

産 出りま書 く 相 対 的に難しい ようであ り, 品詞の違いに よっ て 比 率 に影

を及ぼ すか も しれない こと

4

)短い単 語 は綴りまで 比較 的書 きや す く

長いもの は間違えやす く正確に書くの が よ り

し く, 単語の綴りの 長さのい に よっ て比 率 に影

を及 ぼすかもしれない こと

以 上

4

つ の可 能 性 を示唆し てい る。

 

本研究では

,鯛

片桐

2008

)の研究方 法 を参考に しつ つ

日本 人大 学生を対象にして

意 味を 知ってい る英 単語の うち実 際に 産出できて綴 りまで

くことので き る割 合を調べ

Z

 リサ

デ ザイ ン

2.1

目  的   意 味が わ か る英 単語の うち

実 際に産 出しかつ 正確 な綴りで書 くこと がで きる割合を調査する

22

被験 者

 

予 備 実験に は

中学

高校英語教 員と英語

教育専

攻の大 学院 生の計

9

名 が参加した

本 実験の被 験 者に は

私立

A

大学英 語 英 米文 学科1 の

56

名 (うち

1

年生

41

名,

3 ・4

年 生

15

名 )が参 加した

(3)

2.

 

3

材  料

 

2

種類のテス トを用 意した

1つ 目 は

英 単の 意味理

解 (

receptive 

knowledge

)を調査 するテス ト」

(以下

テス トR )である。 正 しい 日本語の意 味を

8

肢から選ぶもの で, 金齬

L

肢も そ れ ぞ れの対 象 単 語の品 詞 に合わ せ た。

2

つ 目は

「英 単語 を書 く能力 (

prOdu

tive

 

knowledge

)を調査するテス ト (以 下

テス ト

P

)」 は

テス R と 同様の英 文 を 使 用 し, 調査対 象の単言辞 吩 を空欄に し

英文の 日本 語 訳 を 見て下線 部の英 単語 を書く ように指示 した。 書 く単 語の頭 文 字は

提示 し指 定した、

M

 

h

kl

 and Aizawa (2001 )は, 日本 人

験 者におい て は

日本語か ら英訳 はで き る単語であっ ても

同じ学 習者が 統制的産出 語

サ イズテス トで は正解できない例 を複 数指 摘し, 与え られ た

脈が 理解でき な いた めに産 出 的に知っ てい る 語

け な かっ た問題 点 を指 摘し て いる

こ の問題 点 を

決 する た め に

テス ト

P

で は

英文の 日本 語訳 も同 時に添 えることに した

予備 実験を行い

その

果を元に修 正 を施したテス トを本 実験に採用 した。 本実験で使 用 した テス ト

R

とテス ト

P

そ れぞれ資料 1

資料 2に掲載す る。

 

テス トR もテス ト

P

もどち らもそれ ぞれ

36

テス ト項目で構 成した。

36

テス ト項 目の対 象 単語 を 詳細に記述したものが

表 1であ る。6テス ト項目ごと に, 『大学英 語 教育 学会 基 本 語リス ト(

JACET

8000 )』によ る単語の頻度に基づ き,

1,

000〜6

000

語レ ベ

6

つ の レベ 区 分し た 。 6つ の 頻度レ ベ ル そ れ ぞ れ に

動 詞

名詞

形容 詞 を 2つつ 配置した (つ まり

動詞

名詞

形 容詞はそ れ ぞ れ 合 計

6x2=12

ずっ 採用 された

なお, 動詞 は

原形のみ を扱 うように限定 し た

さらに

各頻 度レ ベ ル ご とに

2

つ 採 用 されて いる動詞

名詞

形容 詞は

綴りの長 さが 「短 (

6

以 下長 (

7

字 以上)」の

2

種 類になるよ うな単語 を採 用し た

宮崎

片桐 (

2008

)の研 究結果か ら

綴りの長さを [短 (

5

字以 下)] [中 (

6

8

字)] [長 (9 字上)コ 3 設 定 した場合 , [中]と [長 ]の間に 統計 的 有意 な差がなかっ たこ とを参 考に しっ っ ,

2

区 分で短 を

5

字以 下に設定する と該 当単語数が長 よ り相対的に かなり少 な く なっ たの で

「短 (

6

字以 下 )」と 「長 (7 宇以 上の 2つ に 区 分 設定した。 宮

OS

 

片桐で は 「

「品詞」や 「綴 りの長 さ」 の違いに よっ て結果 に影

を与え る 可 能 性 が 示 唆されて い るの で

上述のように 「頻 度品 詞 」 や綴 りさ」 の違い の配 分バンス に注意 した。 出 題 す る単語の選 定 に関しては

乱数 表 を用いた完 全 な無作 為抽 出で はないが

筆者 がで き る だ け ラン ダム に なるように選 定 を行っ た

z4

実 施

2.

4.

1

 『ら備 巽

 

本 実 験を行 う前に

テス がうま く機 能 するかを検証する た め, 予備 実 験を行っ てい る

。2

種 類の テス を用 意した

使用 した 材 料 は , 本 実 験 で 使 用 した テス ト

R

とテス ト

P

のもと とな る試行 版 (以 下, そ れ ぞ れ テス ト

R

と テ

P

’ )であ り

元々 は

1

000〜8

000

語レベ ル の

8

つ のレベ っ た

答 時間 を

10

分に設定し て

最 初に テス トP

か ら実 施した

テス トP

とその

を 回 収後 続いて, テス ト

R

同じく

10

分 間で実施した

本 来 な らば

2つ のテス トの 間 に 期 間 を あ けて実施すべ き と ろ であっ た が, 被 験者が

多忙

な 中

学 ・

高 校 英語 教員と 大学 院生 とい うこともあっ て被験 者との 日程の 都 合上やむを得ずこの方 法 を採 用した

緬 幅の制 限で

予備 実験で使 用したテス

R

’ と

P

’ につ い ての 詳 細 説 明と掲載は割 愛せざるを得 ないが 例 えば surveillance を

っ た テス ト項 目では

のテス トであれば別

と して認め られ るであ ろうsupervision と した人が

4

人いた

こ のように本研 究の テス ト項 目とし て は不適 格と判 明し た い くっ か のテス ト項 目 を修正も し く は削 除した

ま た, 例 えば

(4)

語 レベ ルは非 常に難 易

が高い と 言え, そういっ た予備 実 験のデ

を詳 細検 討し た

7

000

語 と

8

  語 レベ ル は削除 すること に した。

2.

4.

 

2

本 実験

 

験者に は テス ト の 目的は公 表 せずに, テス トR を 10 分で実 施した

終了後テス ト

R

を 回収し

次回の テス トP の予告は行わなかった

2

週 間

後,

テス 】

・P

15

分で実 施した。 終 了後, 教

的 配 慮と して

,被

験者に テス ト

P

R

の模 範 解答 付 問題 用 紙を配 布して解説 し, ま た, 本 実 験の 目的 も 説 明 した

また

後日

各被 験 者にス コ ア の却 (ス トR の得 点

テス ト

P

の得点

,PIR

を 含む) も行っ た。

2.5 採

点 方法

 

採 点は筆者が行い

テス トP におい ては

綴りが完 全で あ る もの のみ正解とした

テス ト

R

もテス ト

P

,1

テス ト項目 につ き

1

合計

36

点満 点でそ れぞれ 採点

した

但し

テス ト項目

13

の 面  に関して は

設 問 文が 「いつは あ な たの腕 を

つ け たの ?」 という表現であったこと を

慮し, ま た本 研究で は 「形 に す る いう統語 規則上の文法知識までを問 うこと が 目的で はない の で

過去 形の

d

も正解と して採 点した。

3.

結果 と考 察

3

 

1

記 述

統計

 

本 実験の記 述 統計の結 果は, 表

2

の通 りであ る。 信 頼 性係 数 (クロ ンバ ック のα )に関しては, 高 い

で はない 許容 範 囲 内 と判 断できる

知っ てい る単語 (テス ト

R

 

312

と産出 しかつ 正確な 綴りで書くことができ る 単 語 (テス トP209 点 )の割 合 (

P

R

)を計

し てみ る と

,67.

1

%とい う結 果が得られた

言い

えると

総 受容語彙は総 産 出語彙の約 1

5 倍である

高校生 を対

に調べ 宮 暗

片 桐 (2008 )で は

PR の割 合は

39.

8

% (総受容語

は総 産出 語彙の約

2.

5 倍)とい う結 果だった の で, 大学 生の場 合は産 出語 彙の比率が相 対 的に増えて い ることが わ か る

 

テス ト項目

1〜36

語 別の正答 率は, 表 1の通 りである

テス ト

R

1,

000〜3,

000

語レ ベ ル は 正 答 率が高かっ たが

4

000〜6,

000

語レ ベ ルで は 正答率 が やや低くなり ま たば らつ きが見 られる

テス ト

P

に おい て は

1,000

〜6

000

語レ ベ ル の頻 度レベ ル で正 答 率 にばらつ きが見 られ る

Q2

understand , 

Q3

鯔 on , 

Q6

 intemationalの 3つ の単語は

テス トR の正 答 率 よ りもテス トP の正答 率の 方 が高い とい う結果 と なっ た 。 いずれ も 1

000 語レ ベ ル の 明 らか にし い単語あ る

の原 因とし ては

その単語 は 知っ て い るが

8

肢とい う多くの選択 肢の中から正 しい意 味 を選べ なかっ た可 能性 が考 え られ る

ま た

出題語 彙が簡 単過 ぎた た め

文脈を 深読み し過ぎて

答し た 可能性もある

 

テス ト

P

答に おい て は 共 通 した綴りの間違いが 多 く見られ

3

にそれ をま と め た。

1 字

の綴 りミスや

名 詞形 を書い てい る こと に よ る間違いが

く見 られ る。 ま た, 語彙の 頻度レベ ルが 上 がる につれて 単 語の あ る 晶 詞の形 (特に名詞形 )だ け を

えてお り他の品 詞の形での産 出 が弱 くなると い

向 が あ るの か も しれない こ のた め, 統 語規 則上求められる品詞の形で正 しく単 語を 産出す る こ とが困難に なっ てくるのか も しれ ない

(5)

1

本 実 験のテス ト項 目群の構 成と, 各テス ト項 目の正 答 率 番 号

品 詞 長さ 単語 テス ト

R

正答 率 テス ト

P

正答率 テス トR 正答 人数 テス トP 正答 人数

1

短 climb

loo

66,

1

56

37

2 動 詞 unders』md

85.

7

98.

2

48

55

3

名 詞 短 「eason

92.

9

98.

2

% 52 55 41

000

gove

  nent

92.

9

48.

2

52

27

5 短

 ,

qUlet

98.

2%

89.

3

55

50

6

形 容詞 長 沁te 

Uonal

94.

6

96.

4% 53 54

7

動詞 短   te

10

α%

96.

4

% 56 54

8

disappear

85,

7

53.

6

48

30

9

diary

10

α%

75.

O

56

42

102

000

名 詞 長 weather

94。

6

89,

3

53

50

ll

形容 詞 短

busy

98.

2

98.

2

55

55

12

長 oomfbltable

964

55,

4

54

31

13

動詞 短 軻u爬

92.

9

80.

4

52

45

14

長  

phas

9L

重%

32,

1

51

18

15 短 dust

98.

2%

82.

1%

55

46

163

000

名 詞 長 磁C匠ona【y

98

2

929

% 55

52

17

形容詞 短 shy

96.

4

893

% 54 50 18 長

peace

血 璽

98.

2% 66

1%

55

37

19

動詞 短

invest

83.

9

46.

4

47

26

20

長 stimulate

89.

3

42、

9

50

24

21

短 sh

69.

6

58.

39

33

224

000

名 詞 長 obligadon

67.

9

12.

5

38

7

23 短 vague 69

6% 26

8% 39 15

24

形容 詞 長

    .

P「09 「eSSIve

83.

9

39.

3

47

22

25

動 詞 短 tease

82,

1

35.

7

46

20

26 長

postpone

91

1% 643% 51 36

27

名 詞 短

bias

76.

8

39.

3

43

22

285

000

dependence

94.

6

19.

6

53

11

29

形 容詞 短 rude

9i.

1

71、

4

51

40

30

  ...

opt  sUc

78,

6

% 48

2% 44 27 31 動 詞 短

leak

875

28.

6

49

16

32

長 exaggemte

60.

7

893

34

5

33

短 敏)

11

214% 19

6

% 12 ll 346

000 名 詞 長

pedestrian

893

44.

6

50

25

35

短 晦

83.

9

62.

5

% 47

35

36

形 容 詞 長

9

  a廿ca1 82

1% 14

3%

46

8

2

本 実験の記述 統計

R

  e凶ve テス ト (テス ト

R

Pmducdve

テス ト (テス ト

P

) 平均   (正答 率)

312

86b

%) 20

9 (58

1%) 標準

差 4

0 5

3

最 高 得 点 36 32 最 低 得点 15

7

信 頼 陸係 数 (α )

810

804

割 合 (

P

R

67,

1

(6)

3

テス

P

に おい て見 られ た共 通の誤答 番 号 ス ペ リング 正答 ス ペ リン グ誤答 人数 解 説 1 climb climΩ

5

b

が eになっ い る 4

govemm

  t 90V  nent

22

n が抜 けて い る

8

disappear

di

ppear

6

sが

1

9

d

玉aΨ 軸

7

rが

1

になっ ている

12

◎omfb 血

ble

co加

bhable

17

m がn になっ て いる

14

cmphasize emph 霆埀

10

名詞 形 20 stimulate 3timulus

   『

6

名 詞 形

26

postpone

P

ne 12 h が入っ てい る

28

dependence

depen dependent 15 形 容詞 形

30

optimis廿c opt  堕 12 名詞形

36

9【ammatical

gramatical

6

m が 1つ 足 りない

36

9

  m 詛cal

9

 

10

名 詞 形, aが eに なっ ている

3.2

全体で のタ イプ分 析   36の単語 (テス ト項目) を 56 名が受 験したの で

36x56

=2,

016 個の解 答 結果 (項 目応 答 結果 )が

られ た。 そ れ を

崎 ・

片桐 (

2008

)の

類の方 法と 同様に, 意味 が わか り産 出できて綴りも書 く ことができる単語 を

Type

 

A

(わか る

書ける), 意 味 は わ か る が 産 出でき ない も し く は正確 に綴 りを 書 くことが でき ない単 語 を

Type

 

B

かる

書 け ない

意 味は わ か らない が産 出できて綴りも書 く こ とが で き る単語 を Type C (わからない

書け る), 意 味も わかない し産 出でき ないもしくは正確に 綴 り を

くこと ができ ない

語 を

Type

 

D (

わ か らない

書けない)と4っ に分類した

 Type D (わか らない

書 けない)ができるだけ少 な くなるように

テス ト

R

とテス ト

P

に おい ては

1,

000−−6,

000

語 レベ ル の単語か らの出題に限 定したのだ が

結 果 的に は

211

個 (全

10.

5

%)の

Type

 

D

の数と なっ た。 以下

Type

 

D

を除い て,

2,

016 − 211− 1,

805

個の

答結果だけ を扱 う。

 Type

 

A ,

 

Type

 

B ,Type

 

C

の個 数と, そ れ らに お け る比率は 表

4

の通 りであ る。 大学生の 知っ てい る単

語の うち産 出できて綴りも書 くことができる割合は

61.

6

%とい うことが わ かった

宮嫡

片桐 (

2008

) では, 高校生の場合, その割合が37

5%であ り, 大 学生 の方が意 味の知っ てい る単語 を正確に産出で きて綴 り も書くこと ができ る能力 が

い の か も しれ ない これ は,

語 力 が 上

の ク ラス の ほうが 下 位ク ラス よ りも知っ て いる単語のうち産 出できて綴りも書くことができ る単語の数が

かった宮

OU

 

片桐の結 果と も合理的に繋が る結 果である

した がっ て

大学 生と高 校 生との学 習の発達段 階 や英 語 力の

い に よっ て , 知っ てい る単語の うち書くことが で き る

語の

割合

に は差が あ り, 発達段

や英 語力 が 上 が る につ れて, 知っ てい る単語を産出できて綴りも正確に書くことができ る力 が高くな る と い うこと が言える の かもしれ ない

 

また Type C (知 らない

書 ける)に関し ては

3

2%出現した

この小さな割 合の 出現は

被 験 者の テス ト

R

受 験 時の ケ アレ ス ミス に よ る もの が

い と

え られ る

なぜ なら

,Type

 

C

と して

解答

され た

単語とし て

unde鵬 md

1,

000

レ ベ ル ;以 下

括 弧 内の [語レベ ル]を省 略), Teason (

1

000

), 

quiet

1

000

),

intemationa1

1

000

), 

disappear

2

000),

 weadher

2,

000

 

busy (

2,

000)

 

injure(

3,

000)

 

diOdonary(

3

000

4

全体のタイプ分析 (

Type

 

D

を除 く)    野peA (わかる

書 ける)     7ype B (わかる

書 けない)     野

pe

 

C

(わか らない

書 ける) 合計 個数

% )

1

111

6L6

%)

636

35.

2

%)

58

3.

2

%)

1

805 (

100

%)

(7)

invest

4

,000), stinuiate

 

(4

DOO)

 sin

 

(4

000

), vague

 

4

000

), 

pos

Φone

 

5

000

), 

bias

 

5,

000

1e

 

5,

000

optirnistic

5,

000

 

leak

6,

000

), toll(

6

000

), 

lazy

6

,000)の 計 20 個が見 られ, 大学生 に とっ て は易し い単語 が

く を占め る か らであ る

Type C は

各語熱 頻度 , 各品詞 か ら見られ

また綴りの 「短」 と 「長」 の単 語 もほぼ 同 比率の 出 現 で あ ることか ら

被 験 者は元々 その単語は知っ てい たが テス ト

R

に おい て 八肢択

に おいて迷いが 生 じ正 しい解 答 を選ぶことが できなかっ た こ とが 原 因であ る場合が多いと 推 測される

3.

3

レベル別タ イプ分析

 

5

単語の頻 度レ ベ ル別に区分して タ イ プ 分 け をした結果である

5

の結果を用い て, 単語 の頻 度レベル別 タ イ プ 出 現数を カ イニ乗検定 に か け た結 果が表

6

である

表 6の検 定 1か ら, 単語の 頻

レ ベ ルに よってタ イ プの出 現の比率は

α

1

%水 準で統計 的に有 意に違うこと が わ か る

そこ で

6

の検 定

2,3,4,5,6

を行っ た

Type 

C

がいずれ も 出現 割

5

%未満で小 さい の で

Type

 

A ,

 

Type

B ,

C

の 出 現 回数の比率に 与 え る影響が軽微であ る と見 なすと

単 語の頻 度レベル が上 が る と

Type

A が減っ

Type

 

B

が増えてい る傾 向が見て取れる

レ ベ ルが 上 が る と知っ て い て も産出でき なかっ た り綴りを書くこ と が でき なかっ た りする割 合が増えとい ことである

こ れは

高校 生 を被験 者に した宮崎

片桐

2008

)の結果とも同じ傾 向の結果であ る。 ただし, 検定結 果か らその こと を本 研 究で有 意に確 認でき るのは

3

000 と4

000 語レ ベ ル の

5

000

6

000

語 レ ベ ル の注 意ければ ならな 。 どうして

3,

000

4,

000

語レベル の 間と5,000 と

6

000

語 レ ベ ル の 問 でのみ 知っ てい る単 語でも産 出できなかっ た り綴りを書 くことがで きなかっ た り する害恰 が統 計 的有 意に増 えて い るの か興 味深い ところ である

なお, 各

度レ ベル ごとのサンプル 数が 少 ない の で

般化に は今 後の更 なる研究が必 要 で あ る。 表

5

頻 度レ ベ ル 別 タ イ プ分析 (

Type

 

D

を除 く)   陬

pe

 

A

(わ か る

書ける)     野pe 

B

(わか る

書 けない)    野

pe

 

C

(わからない

書け る) 合 計

1,

000

262

78,

9

%)

54

16.

3

16

4.

8

332

100

2,

000

256

77.

8

67

20.

4

6

1.

8

329

100%

3,

000

242

74.

0

%)

80

24.

5

%)

5

L5

327

100

4,

000

ll6

42.

8

144

475

11

41

271 (100% 5,000 語 147 (49

5%) 141 (47

5%)

9

3.

0

%)

297

100

%)

6,

000

88

35.

3

150

60.

2

11

44

249

100

6

頻度レ ベ ル別 タ イ プ 出現数を カ イニ乗 検定にか け た結 果 頻 度レベル ×

1距esA BC

値 (

有 意確 率 検 定

11

000 〜6,

000

語レベ ル × s

B

C

245.

0

10

P

001

検 定 21

000 と2

000 語レベ ル × s

B

C

6,

0

2

腮 検 定 32

000 と3

000語 レ ベ ル × sA

,B ,C

L6

2

懈 検 定 43

000 と4

DOO語 レ ベ ル × s A

 

B ,

 

C

60.

2 2 ρ

001

検 定

54

000

5

000

語レベ ル × 脈 s へ B

C 2

8 2 衂 検 定

65

000

6

000

語 レ ベ ル × 聰 sA ,B,C 1L2 2 ρ<

Ol

(8)

3

 

4

詞 別タ イプ 分析

 

7

品詞別 に

答 を タ イ プ に 分類し た もの である

7

の結 果を 用い て

品 詞 別 タ イブ出 現数

をカイニ乗検 定に かけ た

果が

8

であ る。 表

8

の検 定 7から

Type A

 Type B

 Type 

C

の出現回

の 比率は

品詞の違い によっ て 5%水準で統 計的 に

意な 比の違い があることがわかっ た

。Type

 

C

の割合の値は

対的に変化 が かなり小さい ことも考 慮すると

動詞

名詞

形 容詞の晶詞の

い に よっ て TypeA と

Type

 

B

の比率に影 響を及 ぼす 可 能 陸 が あ る と考 え られ る

そこ で

8

の検 定

8,9,10

を行っ た 。 動 詞 と形 容詞 に お け る

Type

 

A ,

 

Type

 

B ,

陬 pe 

C

の出現 回数の 比 率 に は 1%水準で有 意な比 のい が見られ た。

, 動 詞 と名詞の 問

並び に名詞と形容 詞の間の 両方 に おい て統計 的に有 意 な 比のい は見られ な かっ た 。 これ らの結 果から

動 詞か形 容 詞かの違いに よっ て

大学生の知ってい る単語の うち産 出できて綴 りも書 くことができる割 合に

い が で て く る 可能 陸が示唆 された

高 校生 が被 験者であっ た宮暗

片桐 (

2008

)の結果 とも

致す る

但し

宮暗

片 桐において も

本 研究に おい て も

各品 詞のサンプル数が 少 ない の で,

化 に は今後研 究 を待な ければ な らな

 

Type

 B (知っ て い る

書 け ない)に関し て は, 動詞が

。 つ ま り, 動詞 が, 単語を知っ て い ても

産 出でき かつ 綴りま で書く こ とができるとい うレベ ルまで相 対的に到達しにくい の かもし れない

その要 因とし て考え られ るのは, 動詞に は

見 同意 味あ る見 え

使 滉 や

少の ニ ュ アン ス の違い で単語 を使い分けるた め

同 じよ うに 訳す語でも複 数の動詞があること

ま た, 表

7

の傾向 から

英語の形 容詞は屈 折 (inflectior1)しない の で相 対的に易し く

名詞 は

数 (形) の時 に屈 折するの で少 し難し く な り, 動詞 は過去 (形 〉 や過去分詞 (形 ) や現 在 分詞 (形)のように 複 数種 類 屈 折する の で

番難しいかもしれ ない こと。 これ らの特

が英語 を外国語 とし て学 習し て い る 人 に とっ て動詞の産 出時に影 響 を与え

たと えその動 詞 を見て意 味が わ かっ た として も , 使 う場含 に 適 した 動 詞 を 産 出 す るこ とを 困難に し てい るの かもしれない

し か し これは推 測の域を出ず

,今

後 更 なる調査 が 必 要である。 ま た,

Type

 

B

は動詞 が

番 多かっ た と述べ たが

厳 密に は

名 詞よ り動 詞 ほ うが多い ことは統 計 的有 意に は確 認できな かっ た (検定

9

)こと に 注意し な け れば ならない

7

 

品 詞 別 タ イ プ分析 (乃

pe

 

D

を除く

  廼

peA

(わ か る

書け る )     1ype B (わ か る

書けない)    野

pe

 

C

(わか らない

書 ける) 合 計 動詞 345 (56

6

244

40.

0

21

3.

4

610

10

名詞

361

62.

6

%)

197

34.

1

%)

19

3

3

%)

577

100

形容 詞

405

65.

5

195

31.

6

18

2.

9

618

100

8

 品 詞 別 タ イ プ出現数 をカ イニ乗 検 定にかけ た結果 品 詞 x 嬾 へ

B,C

値 (

自由度 有 意確 率 検 定

7

動 詞 と名詞 と形 容詞 ×

T

pcs へ

B

, 

C

10.

9

4

ρ<

05

検 定

8

動詞と形 容 詞 × s

B

C

10.

4

2

ρ

Ol

検定

9

動詞と名詞

 

× τ

pes

B ,

 

C

4.

6

2

醐 検 定

lo

名詞 と形容詞

 

x 聰 s へ

B ,C

L6

2 瓣

3

 

5

タ イ

 

9

単語の綴 りの長さによっ て 「短 (

6

字 以 下) と 「長 (

7 宇

以上)に 区分し, タ イプ分け を し た結果である

こ の結果 をカ イニ乗検 定にかけた ところ

,Type

 

A ,

 

Type

 

B ,

 

Type

 

C

の 出現 回数の比

(9)

9

綴りの長 さ別 タイ プ分析 (

Type

 

D

を 除 く)   野pe A (わ か る

書け る)    町

pe

 B (わ か る

書 けない)    野

pe

 C (わ か らない

書 ける) 合計 短 (6 字以 下) 616(686% 248 (27

6

34

3.

8

898

100

長 (

7

字以上)

495

54.

6

388

428

%)

24

2.

6

%)

907

100

%) 率は

綴りの長さの違いに よっ て有意な 比の違い があることが わかっ た (

X2

 

 45

7

 df

 2

p

001 )

Type C の割 合の値は相対的に変化がかなり小さい こ と も考慮す る と, 単語の綴りの長 さの違い に よっ て

Type

 

A

Type

 

B

の比率に影 響を 与 えて いる可能 性が あ る と言える。 野 pe 

A

が占める割 合は

「短」 が

68.

6

54.

6

%となり

知っ て い る単 語でも産 出できかつ綴りまで書 くに は

6

字以 下の短 いりの語 は相対的に

しく, 7 字以上の長い綴 りの単語 は相対的 に難しい のかも しれ ない。 高校 生 を

に綴りの長さが [短 (

5 字

以 下)]よ りも [中 (

6〜8

字 )]と [長 (

9

字以 上)]の単語は産 出しかっ 綴りまで書 くに は相 対的に難しい可能性 を示した宮暗

片 桐 (2008 )の結果とも同じ傾 向の 結 果である

但し, 宮崎

片桐に おいて も

本 研究におい て も

綴 りの長 さ別ごとの サンプル数が 少 ない の で

般化に は更な る研 究が 必要である

4

.結 論

  本 研 究に おい て

次の 4 点がわかった

D

大 学 生のっ てい る単語の うち産出できて綴り も

くこ と ができ る割 合は

61b

%であっ た

  

総 受容 語

数に対す る総産出語

数の割合は

67.

1

%であっ た

2

) 単 語の頻 度レベが 上 が る と

て い ても産 出きなっ た り綴 りを書 くこ とができ なか っ

  

た りする割合が増 えてい く傾向が見 られ る が, 検 定 結果 か ら特にこれが確認 で き るの は,

3

000

    と4

000

語レ ベ ル の

5,

000

6,

0DO

語 レ ベ ル のでのみであっ た 。 (

3

)形 容 詞

名詞

動詞の順で

知ってい て も産出でき な かっ た り綴 りを書くことができ な かっ た     りする割 合が増えてい く傾 向が見られ

品詞の い によっ て影 響を受 ける可能 性が 示唆された

  

これ は

屈折を有す る 品詞, ま た その 中で も 屈折 (

形)を よ り

く有 する 晶詞 が, 知っ てい     て も産出し綴 り まで書くこと が よ り難しい傾向 が見られ る と も言 え る か も しれ ない

検定結 果     か ら

特に動詞は形容 詞よ りも産 出し綴りまで書 くことが難し い可能性がある

4

)知っ てい る単語 で も産 出 で き かつ綴 りま で書く に は,

6

字以 下の短い綴りの単語 は相対的に

  

,7 字

以上のりの単 語は相 対的 に難しい可 能 性 が 示唆され た。

 

今回の被験 者は

つ の大学の し かも英 語 英米文学科の 生のみだ け だっ た 。

数の大学の

数の 専 攻の学生を取り入 れ

人数 も増やした調 査が今 後必要である

被 験 者の負 担軽 減やテス ト時 間の制 限 上

テス ト項目数が全

36

問と少なかっ た

そのた め

特に頻度別

品詞 別

綴りの長 さ別の各分 析 結 果に関し て は

安 定 性に 欠 け る かもしれ ない。 予備実 験を

ま えて, 頻度レ ベ ル を

1,

000−6,

000

語 レ ベ に 限た が

7

000

語レ ベ以 上も扱え ば

っ てい る単語の うち産 出できて綴りも書 く こ とがで き る割合のは変わっ て く る筈で

し か もその値が 下 が るこ とが本 研 究の§3

3.

の結 果か らも 合理的に 予想 され る。

10,

000

語レ ベ ル ,

20,

000

語 レ ベ ル の ように物理的に上 限は更にずっ と高い レ ベ ル まで存在 する が

方で被 験 者の学習の発 達段階 や英語力 に応じて頻

レ ベ ルの上 限 を設 定し な け れば

教育

研究の

果 と して はあま り意 味を成 さない

何 千語 レベ ルまで扱 うかを決 める学術 的根 拠が 望 ま れ る

単語の綴 りの長さ に関して

宮 暗

片 桐 (

2008

)の研 究成果 を

ま えつ つ 「短 (

6

字以 下)」

(10)

と 「長 (

7

字以 ヒ)」 の

2

っ に設定 した が

区 分 け す る字 数設定にあたっ て は よ り学術 的合 理 的根 拠に 基づい て行わ れ ることが望 まれ る

学術 的根拠が思いつ かず 採用を見送った が, テス ト

P

の採 点方 法 に関して, 綴りの

1

宇 問

い だ けの

答は 正

解扱

い にする も し くは た と えば半分 点数 を あげる な ど

も う少し寛容 な孫 点方法が ない の か検 討の地 が あ る か も しれ ない以上,更なる研究が必要である

 

上の示唆に関し て は, 宮崎

片桐

p,

73

同 様 , (1)よ く 目にする単語 ほど産 出できて綴り も書くこ とが で き る 可能 性があるので

産 出できて綴りも書 くことができ る よう に な る た め に は

た と え ば

多読

を通 し て な ど 日々 語 に触れ る 回数 を増 や す と よい かもしれ ない

  形 容詞, 名詞

動 詞の順で知っ て い て も産 出できな かっ た り綴りを書くことが で き な かっ た りす る割 合が増えて いく傾 向が見られ るの で, 屈

い 動詞 は特に, ま た屈折 を有 する名 詞 も

屈折 を 有しない形 容詞に 比べ 産 出や 綴りを書 く練習が よ り必か も しれ な

3

)ス ペ リン が長い もの は

間違いす く

璧に書くの が より難しい可能 陸が あるの で

綴りの

が よ り必 要 か も しれない

と い っ たとが考え られ る 。 注

 

本研 究は

当時大 学

4

年生で あっ た 足 立 が

2007

12

月 に

修大

文学部

語英 米文学 科に提 出し た卒 業論 文 『意 味の分かる英 単語の うち書け る単語の割合 調査 : 本人 英語 学 習者の ち, 大学生被 験 者の場 合』に 基づい てい る。 その 卒業論 文の研究にあたっ て は

指 導教 員の片桐がリサ

デ ザ イン の設計 やデ

タ処理 を始め全面的に指 導 を行っ た

なお

本 論 文は片 桐が執筆し

大幅に 加筆

削除

修 正

再 構成を行っ た

1 当該学 科の いわゆ る 入試 偏差 値は

代々ゼミナ

ル発 表の値で

,53

か ら

60

であ る。 入

制 度の

 

多様化 に よ り,複 数の異 なっ た 入試 が ありまたいわゆ る入試 を受 験しない入 学制 度 を利 用し て入 学   した被験 者 もい るの で, 参考程疲に留め たい。 引用 文献

Laufer

 

B .

 and 

Natioq

 

P.

1999

 

A

 v  abul飢

y−

s眈 test ofoDnt 【oUed  

pmduc

丘ve ab皿

i

g

g

召伽 励

g

 16(1)

   

33−51.

Melk4  F

1997

 Receptive vs

 

productive

 aspectS  of  vocabUlary

 In N

 

Sckmitt

 and 

M .

 

McCarthy

edS

  

耽 αδ跏 γ Dε∫  αo鱗 fガoη祕

p

即 創

pp.

84

102)

 Carribri(e:Cambridge University Press

M

 

hizuld

, 

M .

 and 

Aizawa,

 

K .

2001

 

A

 validity stUdy ofthe vocabulary  size teSt ofcontrollOd 

produCtive

 ability

    Rθ猷α  UntVersi

y

 Jonml

73

85

102

石 川慎

2005,

大学 生

受容

力 と発表語彙 力の関係:語彙サ イ ズ テス トお よびエ     セイ

パ ス分 析に 基く ア プ

チ」『中部地 区英語教 育 学会 紀要』

34,337−344.

田地野彰

2005.

大 学生の英 語学 術 語彙 知識につ い て :京都 大 学

1

回 生の発 表 語彙 知 識 を 中心に 」『

MM

  

News

京都大学総合 人間

部マ ル チ メディ ア

教育

委員 会

8

3341

愛子

片 桐

2009.

か る英 単語の 中で書くことができ る英 単語の割合調査」 『目本 言

  

語テス ト学 会研 究紀 要 』1161

76

望 月 正道

相 澤

投野 由紀 夫

2003.

語 語

指導マ ニ ュ アル

大修 館 書店

大 学英 語 教 育学 会基 本語 改 訂委 員会 (編)

2003.

『大 学英語 教 育 学会 基本 語リス ト (

JACET

 

8000

)』

    大学英 語 教 育学 会

(11)

        “ 密 虹 伽           壽 留 磁 焦               難 醒 降               彰 單 建               雫 龜 炬               即 曲 里                 酬 琿                 賀 郵 θ 沿 忙 り 病 釜 ×       ゆ

丁 垢 膩   ゆ

T

D 餐       櫛 赫 鰈 韓     覇 租 瀰 禦     瑩 瓶 斌       彰 督 飆   製 b る 遣   誕 温 熟 昼     e 笹 轍   二 」 觚   隠 属 斗   騒 4ユ

督   舮 に 購     鄲 翔   冀 単 甥   拶 ε 賠 旺   脅 ε 剰 留

e

二 ⊃ 蘇 ◎ “ 理 噌     蟹 醇 @ 紅 縢 儻

  蕪 課 顰   鯉 卦 靺               ゆ 舶

騨 翼 聖   ◎ £ 憩 舶 魂   ゆ 卦 撃 毒                 ゆ 価

蚤 # ◎   ρ

丁 仔 蝋     ゆ や 艱

e

        ゆ 蝦 巡 榊 祁   ゆ 赫 慳 韋   ゆ ト 繕 緇 @ 炉 患 瞳                 沿 理     ゆ ト 彈 屡 θ                     穏 租 羇 蘇     寿 渥 只 魍 @           範 租 製 陶     妻 呂 顰 穎 ◎   妻 暇 撰          

製 o 倒 皿     誕 二 桃 二 慮 ◎   々 る 融   妻 矗 寂       3 昶 史       無 累 よ     礎 呂 屡 降            

蝗 黯     檸 単 θ   趣 擇 ◎   樋 撃 碍             渥 覃     緊 熈 @   鞣 蹕       艇 最 θ                 樫 嚢       靼 饐     蓬 辧                   眠 鷹

  掣 駆 駆   髄 霊         ゆ

賢 撃 嘱     ゆ N 榔 9 摯     ゆ 冥 剰         電 卜

仔     ゆ 昼 瑠 脳     ρ

い 妊

魅 θ                      

諏 細 奪 曄 慧 レ 悩 鵑 σ   長 N δ S メ 韃     穏 量 趣 悩 ◎    

2

o

2

ε の

巴 巴 臼 ρ タ  

On 裂 t 頓     瀞 靨 θ    

D 口 も 邸

ヨ 詮 底 篝

D =  

膣   肝 糎   旺 蘂 酬 θ

ε

鼠 =

8

邸 島 。 <   ぜ 笛 真 鰹 嗤   蕪 無 晒 θ          

邸 氤 巴 9 。 〉 遷 5 タ  

的 斡            

83 £ り 三

・ 冨 笛  

黛  

鴇 a 毯 葺

。 。 石

ぢ ε

= ヨ 覊 。 亳 邸 出  

富        

讙 五 り ε 葺

3

  旨 診

F

 

Om     或 』 拐 5 看 巨 日

8

口 三 」 o 写 ≦   』

田  

禽        

28

口 o 剽

2

。 あ  

°。 d   擾 怛

    壟 繍 θ      

口   毳 o ≧ 胡 三 跳 邸 倒 劃 諺

8

。 =  

卜 N ゆ ト 綴 駛 @   ゆ 恒 丶 λ 時 ふ 畳 θ   お 20 ヨ

o も 書

。 省 融 郵 ⇒ ¢   召 5 の  

ON            

r

墮 翼   理 誕       価 暉 劇     3 罫 轟 如 θ   喫 2 瀦 果 ◎   3 」 ※           ; 些         弾 懸 ◎   二 ⊃ り

愈   誕 £ D 慨 θ         ゼ 睾 h 霞 § 津

2

 

=                   蝋 髦     畔 掻     余 煮 ◎   魚 源                     塚 蝋 ◎   岶

悩 ◎   製 窄       褂

0

        宅 図

= 晝

器 ≧ 晝 葛

要 ≧  

O

              鄭 津       嬲 θ     鼻 て 蟹 ◎   岳 興                 膃 皿   胆 葦       鞭 霊 瀬 ◎ 矧 茸 ◎           首 ℃

 

引 刳 巴

8

ひ   ゆ 恒 運 垉     ゆ 恒 翆 霞     ゆ 旭 娼 寵     ゆ 恫 咽 照     ゆ 旭 服 蘇     ゆ 卦 藤         ゆ 喫 運     ゆ 争

晋 趨

e

 

8

= 写 首 莓

8

葭  

°

          ゆ 碇 腫     凾 牒       ゆ レ 轄 ◎   ゆ て 邂           ゆ 恒 碧 欒     舶 職     ゆ 蛭 謬 警      

3

叢 θ                  

ぢ 崖 註 。

         

9

> 蝦     e 甑 国     e 有 漏       3 区            

e

瓢 鞭   蠻

  9K 亘  

e

 

智 臼

§

婁 。

°     隠 麋 担         二 榔    

S

  里 ◎   無

R

緡       s 蕪 畷     二 範 ゆ “     誕 る 潅     層 酬 姻 θ    

引 忌 〉

§

駒 。 晝 ・Dq  

 

自  

罧 夸     樋 圖     蘇 呱 綿     鰍 騨 ◎   雲 督     弄 綴     鮭 愚     皐 畑 θ                                

a

×

28

θ

信 = o もo

り 省

閉 。 昌 甘

o 自  

寸               皐 罷     緯 鰹 θ   く 駕     伍 園 @               繋 囃     駅 嫁 ◎   騨 聖     曝 曝

e

  ゼ   瑕

8

培 邸 』 こ o 目 o 器 2

石 彦 o 弖

ho 三  

m           鼻 報       “ 運     ゆ て 薙 ◎   ゆ 赫 斑 凄             心 鞭     ゆ 灸       ゆ 捉 鬮     ゆ

7 蘇 溢 θ        

8

覇 の 尋 晝 這 冨 茗 唱 唱 蹕

d               ゆ セ         ゆ 誰     “ 遜     ゆ

F

◎               前 曚     ゆ 炉 緜 綴     昼 輩     V 犖 θ              

莟 隅

二 拍 營

b

興 過 萇 任

e

蝿 轟 卿

eQ

°。 農 卸 畷 申 掴 悉 睡

e

騁 珊

e

報 紫 ト

e

嘱   H 驪 誕                                          

畄 亠

K

ト の 凵 ト Φ ≧ 甘

8

。 匡

 

訃 米 蟹

表 1 本 実 験 の テ ス ト項 目 群 の 構 成 と , 各 テ ス ト項 目 の 正 答 率 番 号 歟 品 詞 長 さ 単 語 テ ス ト R正答 率 テ ス ト P正答率 テ ス ト R正 答 人数 テ ス ト P正 答 人数 1 短 climb loo % 66,1 % 56 37 2 動 詞 長 unders 』 md 85.7 % 98.2 % 48 55 3 名 詞 短 「 eason 92.9 % 98.2 % 52 55 41 , 000 長 gove   nent 92.9 %
表 3 テ ス ト P に お い て 見 られ た共 通 の 誤答 番 号 ス ペ リ ン グ 正 答 ス ペ リ ン グ誤 答 人 数 解 説 1 climb clim Ω 5 b が e に な っ て い る 4 govemm   t 90V   nent 22 n が 抜 け て い る 8 disappear di 攣 ppear 6 s が 1 つ 多 い 9 d 玉a Ψ 軸 7 r が 1 に な っ て い る

参照

関連したドキュメント

スキルに国境がないIT系の職種にお いては、英語力のある人材とない人 材の差が大きいので、一定レベル以

 英語の関学の伝統を継承するのが「子どもと英 語」です。初等教育における英語教育に対応でき

2) ‘disorder’が「ordinary ではない / 不調 」を意味するのに対して、‘disability’には「able ではない」すなわち

日本語教育に携わる中で、日本語学習者(以下、学習者)から「 A と B

注5 各証明書は,日本語又は英語で書かれているものを有効書類とします。それ以外の言語で書

その結果、 「ことばの力」の付く場とは、実は外(日本語教室外)の世界なのではないだろ

 さて,日本語として定着しつつある「ポスト真実」の原語は,英語の 'post- truth' である。この語が英語で市民権を得ることになったのは,2016年

友人同士による会話での CN と JP との「ダロウ」の使用状況を比較した結果、20 名の JP 全員が全部で 202 例の「ダロウ」文を使用しており、20 名の CN