* 英語入試問題の計量的語嚢分析レポート*

英語入試問題 の計量的語嚢分析 レポー ト*

上 野 之 江

1 .日 的

この報告 の目的 は入試問題で使用 されている語嚢 と受験生が中学,高校で六 年間かけて学習 した既習語嚢 の間にどの くらいの差異 があるのかを 耳ンピュー ターを使 い計量的に分析す ることにある

高校教科書‑種類,三冊 に出て くる 語嚢 と三種類の英語入試問題 の語嚢 を計量的に比較分析 し,

1) 未習語 ワー ドリス トを作成す る

その リス ト､ を もとに入試問題内の莱 習語を抽出計量す る

結果を他の研究結果 と比較す る｡

2) 未習語 ワー ドリス トを もとに各人試問題 の リーデ ィング問題 を分析す る

その後一部入試問題解答例を語嚢の面か ら考察す る

報告では語嚢,単語,語 とい う用語の うちその時々で一番説明に適 した用語 が交互 に使われている

これ らの用語の意味の区別 は していない｡

2. ^言語材料

受験生の中学,高校既習語童 として次の 2 種類の言語材料 を採用 した｡

中学既習語嚢 [ 以下 J‑Wor d と略す] として :

UNI CORN I ､ ne w e di t i o n の巻末 にある WORD LI ST ( B) より 1 , 0 8 9 語

現行学習指導要領では, 中学校 における新語数を 9 5 0 ない し 1 , 0 5 0 と指導 し

* この報告 は第二回小樽商科大学教職研究会 ( 1 9 8 9 ^年 9 ^月 3 月開催)での研究発表を もとに書かれた ものである｡

〔 8 1〕

ている｡ この J‑Wor d リス トは中学校必修単語 4 9 0 語 に UNI CORN 教科書編 集者が中学既習語 と判断 した語を加え 1 , 0 8 9 語に した ものせある

高校既習語嚢 として :

書中 正俊他,Re v i s e dUNI CORN ENGLI SH CPURSE I, Ⅱ ,ⅡB ,( 文

[ 以下 UNI CORN I, I I ,I IB と略す]

これ ら中学,高校既習語嚢 と比較,分析す る英語入試問題 として :

1 9 8 9 年度実施 共通一次試験 [ 以下 KYO と略す]

1 9 8 9 年度実施 小樽商科大学第三次選抜試験 [ 以下 O U Cと略す]

1 9 8 9 年度実施 北海道大学第二次選抜試験 [ 以下 HOK と略す]

を取 り上 げた｡各試験問題の構成 は次のようになっている｡

蓑1

KYO oUc HOK

解答欄数 7 0 2 8 ‑1 9 ( 3 ) 2 3

これ ら 3 種類の入試問題の問題形式を文法,語嚢,発音を問 う問題の 3 種類 に分類 して比較すると以下のような点が特徴 としてあげられる｡

1) HOK には発音の問題が一題 もない｡

2) O U Cには音声を使 った He ar i ng,Di c t at i on ( 2 0 分)の問題が国語 ･英

( 1 ) 北海道立手稲高校田原博幸教諭, 北海道立稚 内高校岡山康治教諭 が作成｡ Re v i s e d UNI CORN ENGLI SH COURSE I , ^{Ⅱ ,ⅡB} に出現 した異な り語 の出現頻度 と出 現場所, 出現率が リス トされている｡ このイ ンデ ックスは wo r d‑f o r ms を基準 と して単語を数えている｡単語の数 え方 についての詳細 は 3. 分析対象語嚢で述べる｡

( 2 )He a r i ng,Di c t a t i o n を含む｡

( 3 ) 国語 ･英語選択類 は英作文 3 題, He a r i ng,Di c t a t i on 各 5 題を含み 2 8 解答欄数｡

数学 ･英語選択類 は英作文が 4 ^{題 あり合計} 1 9 ^{解答欄数 となる｡}

英語入試問題の計量的語棄分析 レポー ト 83 語選択類 に課せ､ られている｡ (このスク リプ トも分析 の対象 に含 まれて

いる｡)

3) KYO はマー クカー ド使用 の多肢選択式 の解答 なので解答欄 の数 が際 だ って多 い, 0

4) KYO の文章読解,内容把握問題 の選択肢 はまとまっ. た英文 よ りで きて いる｡従 って受験生 は問題文 の他 に多量 の選択肢 も読解す ることが要 求 され る｡

5) OUC と HOK には解答方法 は異 なるが, 英文和訳 4‑5 題, 要約 2‑

3 題,和文英訳 3‑4 題 の問題 が共通 してみ られ る｡

6) KYO, OUC, HOK 全体 に読解, 文法, 藷嚢 に関す る問題 が多 いが KYO,HPK で は会話文 を取入 れ Spoke n Engl i s h も問題文 と して採 用 している｡

3. 分析対象語義

本報告 の比較,分析対象 とな る UNI CORN ワー ドイ ンデ ックスにまとめ ら れた語 は UNI CORN I , Ⅱ , / ^{I I B} 三冊 の教科書 の中の, Le s s on を付 した本文, Rapi dReadi ng ,各課 に付 いている練習問題,まとめ,文法説明,発音練習, 巻末 の付録 のすべてを対象 と しているが, WORD LI ST と I DI OM LI ST ,各

ペー ジの脚注 にある新出語 は除 いている｡

英語入試問題 について は文章問題 の本文,設問,選択肢,注 の中のすべての 英語 を対象 とした｡

コンピューターによる語嚢 の研究では代表的な ものに Kuc e r aandFr anc i s

( 1 9 6 7 ) や Car r ol le ta l .( 1 9 7 1 )等 がある

前者 は米国 Br own Uni ve r s i t y で

1 9 6 3‑6 4 年 にかけて 1 , 0 1 4 , 0 0 0 語 を収集 し ,5 0 , 4 0 6 の異 な り語 をあげてい る

後者 は教科書,小説,百科辞典,雑誌等 1 , 0 4 5 種 の印刷物 よ り 5 , 0 8 8 , 7 1 2 語 を収

集 し ,8 6 , 7 4 1 の異 な り語 を抽出 している

共 に現代英語 に的を絞 って行われた

調査 であ る

日本 では,竹蓋 ( 1 9 8 1 )が この両者 の頻度上位 1 万語ずつを比較

して得 られた 7 , 3 6 0 語 の共通語嚢 を ｢白色語嚢｣ と命名 し語嚢調査 の統制群 と

して利用 している

いずれの調査 ･研究 にお いて も wor d一 一f or ms を基準 に調査 が行われ ワー ド リス トが作成 されて いる ｡ wor d‑f or ms は一般的 に使 われて いる wor d の概 念 に近 い ものであるが同一 の もので はない｡言語学上 はひ とっの Wor d とみな され るもので も Wor d‑f or ms を基準 にす るとそれぞれ別個 に扱われ る｡ 例え ば, dr i ve , dr i ve s , dr i vi ng , dr ove I , dr i ve n や dr i ve r , dr i ve r s , dr i ve r s ' , dr i ve r ' S ,dr i ve ' Sのような語 は dr i ve とい う語 の異形態 と考 え られ るが, コン

ピューターによる計量分析で は 1 0 ^{噂 の wor d‑f or ms} と して数 え られ る｡最近 の コンビュ‑クーによ る調査 では Wor d‑f or ms によ り語 の区別 を し語 の出現 頻度 を測定 している

とい うのは, コンピューター集計では Wor d‑f or ms を 数 え ることは比較的容易 であ るか らであ る ｡ wor d‑f or ms を基準 に数 え同一 基準 で調査 されたテキス トを比 べ ることがで きる ｡ wor d‑f or ms を基準 に分 析をす ると,テキス トの長 さ,頻 出語,特定 の wor d二f or ms が出現す る環境 を 探 ることがで き,他 の wor d の出現 にある単語 がどのよ うに影響 しているのか 等 c ol l oc at i on の分析がで きるよ うになる ( Si nc l ai r ,1 9 8 6 ) ｡ しか し, wor d‑

f or ms を基準 にす ると助動詞 c an ( で きる) と名詞 c an ( 缶) の区別 はで きな い｡ この 2 語 は同 じ語 と してカ ウン トされ るとい う不都合がお きて くる

この よ うな短所 はあ るが この報告 で も wor d‑f or ms を中心 に分析 を進 め る｡わが国の高校教科書,英帝人試問題 を対象 と した語嚢調査 の多 くは he ad‑

wor ds のみを対象 に行われて きた｡その調査基準 もそれぞれ異 な り,統一 に欠 けていた｡しか し近年 にな り竹蓋 ( 1 9 8 1 )等 wor d‑f or ms を基準 に大規模 な調 査 が コ ンピュー ターを利 用 して行 われ るよ うにな った｡ これか らは Wor d‑

f or ms を中心 と した計量調査 が主流 になるはずである

UNI CORN ワー ドイ ンデ クスに出て くる語 は 3 冊 の教科書 に出現 した全 て の Wor d‑f or ms が イ ンデ ックス された ものであ る｡ ここで扱 う UNI CORN ワー ドリス ト ( 4 , 7 6 1 語 ( 4 ) ) ,入試問題 も Wor d‑f o r ms に基づ きテキス トは処理 された｡ don' t , won' t の短縮形 は一語 と して扱 われている

合成語, ol d‑

f as hi one d,t we nt y‑s i x 等‑イフンを伴 う語 もひとつの単語である｡ ただ し,

英語入試問題 の計量的語嚢分析 レポー ト 85 hus band‑and‑wi f e のよ うに辞書 に he ad‑wor d と して出て こない ものは

‑イフンをのぞ き 3 語 として扱 った｡

4. 分析の方法

ハ ー ドウェア : NECPC‑9 8 01RA

ソフ トウェア : Wor dSt ar 2000J( 2. 0) TAS( 5 )( 4. 0)

( Te xtAnal ys i sSys t em)

Wor dSt ar 2000J で作成 されたテキス トファイルをデータベー子 に読 み込 み デー タフ ァイルを構築 す る

英文 ワープ ロソフ トを使 ってのデー タ入力 なの で,入力方法が普通 の タイプとほとん ど変 わ らず簡単 である｡ この方式 の最大 の利点 は Wor dSt ar 2000J が塔載す るスペ リングチ ェック機能 を利用で きると い う点である

これによ り ミススペ リングはすべて 自動的 に訂正 され短時間で より正確 なテキス トファイルを作成す ることがで きる｡ このように して作成 さ れたデータを もとに TAS( 4. 0) が行 な う主 な分析 は以下の通 りである

1) 単語 の頻度数, 出現場所 を伴 うワー ドイ ンデ ックスを印刷す る

2) 文章 の最小 ･最大語数,平均語数,平均文字数並 びに総語数,文 の総数 を計算す る

3) 単語 の検索 をす る

4) 単語 の頻度数, あ る単語が総語数 に しめ る割合 を表示す る｡

5) 逆引 き語嚢集 を作成 す る

( 4 ) 竹蓋 『日本人英語の科学 』( 1 9 8 2 ,p. 1 0 0 ) では高等学校教科書 の異語数 を 4 , 1 6 6 語 と して い る

( 5 ) TAS は bBASEI I I PLUS を土台 に小樽商科大学 の君羅久則助教授 によ り開発 され

た システムで あ る｡

ここでは, TAS( 4, 0 ) で処理 されたデータを もとに

( 1 ) KYO , OU C, HOK 3 種類 の入試問題 で出現す る語嚢を計量的に比較す る ｡(5. 1)

( 2 ) 1 文の長 さを指標 に 3 種類 の入試問題 を比較す る｡ ( 5. 2)

( 3 ) 受験生 の既習語 と入試問題語嚢 との差をとり末習語 ワー ドリス トを作成 し入試 リーディング問題を分析す る｡ ( 5.3)

( 4 ) 最後 に OU Cの解答例 を分析 し未習語が どのよ うな解答 をされたかを探 る ｡(5. 4)

5. ̲結 果

5. 1 KYO ′OU C .HO Kの総語数 と異語数 表 2

ー ＼ 総語数( 1 ) 異語数 ( 2 ) TTR( 2 ) /( 1 ) KYO 2 , 7 7 3 語 . 9 0 3 語 0 . 3 3

OUC. 1 , 4 8 0 語 5 8 3 語 0 . 3 9.

KYO は多肢選択式 の解答方法 をとるので文章読解 に関す る問題 はその選択 肢 も読解す ることを要求 している

その結果,総語数,異語数 は記述式解答方 法をとる OU ^{C ,HOK に較べ約} 2 倍弱 となっている ｡OU ^{Cは総語数} 1, 4 8 0 語の 中に Hear i ng,Di ct at i on のスク リプ ト 3 5 7 語 を含んでいる｡従 って, Hear i ng , Di ct at i on を選択 しない数学 ･英語類 の総語数 は 1 , 1 2 3 語,異語数 は 4 8 7 語 と なる

TTR( 6 ) を読 みやす さの指標 と して比 較 す る と読 み易 い順 に KYO , O U C,

( 6 ) 語嚢の大 きさを比較す るときに分析 された言語材料中の総語数が異 なる場合,異語

数 ( Type ) と総語数 ( Toke n) の割合 ( TypeToke nRat i o‑TTR) をとって比較

す る｡この値 は文章の読みやす さの指標であるといわれている｡( 値の低 いものはど

よみやすい｡) ( 竹蓋 ,1 9 8 1 )

英語入試問題の計量的語嚢分析 レポート ^β7

HOK となる｡これ らの総語数,異語数 ,TTR を UNI CORN I, Ⅱ ,ⅡB と比較 してみる｡まず UNI CORN 全体を概観す ると表 3 , 4 のようになるが入試問題 とは総語数が違 いす ぎるので, TTR は比較 の対象 にな らない｡

表 3 教科書本文+練習問題+まとめ+文法+発音

総語数 異語薮 TTR.

UNⅠ CORNⅠ 2 1 , 8 9 7 語 2 , 1 2 7 語 0 . 0 9 7 UNⅠ CORNⅠ Ⅰ 2 9 , 7 9 2 語 ‑ 3 , 0 4 4 語 0 . 1 0 2 ‑

そ こで,総語数 の大 きさが ほぼ同 じであ る UNI CORN の各 レッス ンを単位 に比較 してみると次のようになる｡

表 4

Le s s on 数 竃 品 数 品 数

UNⅠ CORNⅠ 1 7 1 , 2 3 8 語 ̲ 3 9 2 語

UNⅠ CORNⅠ Ⅰ 1 7 1 , 6 2 4 ^語 5 0 0 ^{̲ 請} UNⅠ CORNⅠ Ⅰ B 1 1 2 , 3 0 5 語 6 0 0 語

この表か ら 1 レッス ン ( 本文 +練習問題他)の平均総語数 は UNI CORNI と

Ⅱで は 3 8 6 語のひ らきがあることがわか る｡ UNJ CORN Ⅱと ⅡB ではその差 が 6 8 1 語 とな って い る

各 レッス ンの平均総語数 を入試 問題 と比 較 す ると

KYO の総語数 は UNI CORN ⅡB の各 レッス ンの平均総語数 と比較的近 いが さ らに 4 6 8 語 多 い｡ OU Q, HOK の総 語 数 は UNI CORN I の後 半 ま た は UNI CORN Ⅱの･ レッス ン平均総語数 と近 いことがわか る

受験生 が 9 0 分か ら 1 2 0 分 の試験時間 に直面す る英語語嚢 の大 きさは,各教 科書 の各 レッス ンの大 きさとはぼ同上 であるとい うことがで きる

限 られた時 間内に今 までの授業では何回かにわけて読解 していたテキス トと練習問題やま

とめと同 じ量 を読 まなければな らない受験生の心理的負担 は大 きい｡

5. 2 リーデ ィング問題での 1 文の長 さと語数

文章 の読 みやす さを測 るのに r e adabi l i t y とい う尺度 が よ く用 い られ る

r e a dabi l i t y とは,ある文章が どの くらい読みやすいか,理解 しやすいかを示す 指標である

又,文章構成要素がその文章 の難易度 にどの様 な割合で関係 して いるかを示す指標で もある｡今 までに提案 された r e adabi l i t y の公式 は 3 0 種類 を越 える｡高梨 &高橋 ( 1 9 8 7 ) では,様々な r e adabi l i t y 公式を検討 しその中 か ら読解 に影響す る文章内要素 と して公式 に取 り入れ られた ものを列挙 してい る｡語 の平均的長 さ,異語 の割合,セ ンテ ンスの平均的長 さ,親近感,文章全 体の音節数,人称代名詞の数,接辞の数,前置詞句 の数,語嚢表 に基ず く難語 数,単文 あるいは複文の使用頻度,内容の密度及 び意外性,図解 の数,語嚢 の 抽象度,文章の構成様式,内容間の相互関係 など 1 5 の要素である｡ その 1 5 要 素の うちで圧倒的に多 くの r e ada bi l i t y 公式で用 い られているのが文 の長 さと 単語の難易度である

文の長 さか らその統語的複雑 さをかなり予測で きるか ら

である｡

ここでは以下,文の長 さと単語 の難易度 を中心 に KYO,OUC,HOK の入試 問題 を分析す る｡文の長 さを文章を読んで答え る リーディング問題 に的を絞 っ て観察す ると,いわゆる文章問題 は KYO5 題, OUC3 題, HOK3 題 あ り, そ れぞれの文数, 1 文の平均語数,, 総語数 は次のようになっている｡

表 5 人試問題の中のリーディング問題

KYO

問題 総文数 認 諾 総語数

文 1 8 8 3 9 1 2 1 3 2

英語入試問題の計量的語嚢分析 レポー ト 89

問題 総文数 誤 ) 総語数

文 3 6 4 日 H= Hq H叩 語 00 2 00 1 2 4 請 2 5 3 7 4 1 日日 間∬ ︼堅 2 1 1 語 1 2 0 甘軌 間此 つiU つり 聖 霊

前述 したように KYOの文章問題 の選択肢 ははとんどがまとまった文 になっ てお り受験生 は読解す ることを要求 されている

それ故 にこの報告ではこれ ら の選択肢 もテキス トの一部 と考え本来のテキス トの文数 に加えている ｡ 3 種類 の試験 問題 を比 べ ると文 の長 さで は O U ^C問題 2 ( 2 5 . 4 6 ^語) ,HOK 問題 1 ( 2 1 . 7 2 ^語) ,KYO問題 5( 2 0 . 0 0 ^語)が 1 ^文 2 0 語以上の平均語数 とな っている｡

その内容 も OU C ｢イギ リス人の冗談 について｣,HOK ｢ 労働時間について｣, KYO ｢ 男女 の家庭内分業 について｣と評論文か ら題材が取 られている

また, 総語数 では HOK の問題 3 が一番多 いが 1文 の長 さでは平均 1 3 . 1 3 語 と最短 に なっている

これは問題文の大半 を会話文が占めるためで全体 は長 いが難易度 はさほど高 くないと思われ る. I1 文平均の長 さが最長 なのは O U Cの問題 2 の

2 5 . 4 6 ^{語 であ る}

こち らの方 が総語数 の多 い HOK問題 3 よ りは難解 であると いえるだろう

1 文を構成す る語数 の分布をグラフに表す と次 のようになる

KYO

Ⅹ 6 5 . 0 0 . 0

HOK

Ⅹ 6 5 . 0 0 . 0 x . 6 5 . 0

上の図では,横軸 は 1 文を構成す る語数,縦軸 は文の数 を示 している｡横軸 の 1 目盛 りは 6 . 5 語,縦軸の一 目盛 りは 2 . 3 文である｡HOK を例 に取 ると 1 文 約 6 . 5 語で構成 されている文が約 4 . 6 文あるということになる ｡KYO には 1 文

1 2 語前後の文が多

｡3 9 語以上 の語 はない｡KYOの最長文 は 3 8 語か らなる

O

U Cで は 1 文 1 2 か ら 2 0 語 の文が多 い｡又, 1 文 3 2 語以上の文の総数が 3 試 験問題 の うちで一番多 いことがわか る｡ HOK で も 1 文 1 2 語か ら 2 0 語の文が 多 い｡ しカそし 3 2 語以上の文 は O U Cに比べて少 ない ｡KYO の総語数 は O U C, HOK それぞれの総語数 の約 2 倍であ った｡ KYO と O U C, HOK の差である

1 , 2 9 3‑1 , 3 9 0 語‑ は 1 2 語前後 で構成 され る文 に振 り分 け られて いると思われ る

次 に入試 リーディング問題 のデータを UNJ CORN I , I I, I IB の各 レッス ン 中の本文だけをとり出 しその文数, 1 文 の長 さ,総語数 と比較す る

UNJ CORN のデー タを本文 だ けに限定 したのは,各 レッス ン末 にあ るま と め,文法説明,練習問題が Ⅰ , Ⅱでは各 4 ページ 5 0 0 語前後, I IB では約 3 0 0 語 にのぼるため,文章読解,内容把握 の力をみる入試 リーディング問題 と比較す る場合 はこれ らを削除 した方がよいと考えたか らである｡

文の長 さ ( 語数 /文)すなわち一文の平均語数 は UNI CORNI が 1 0 . 4 8 語,

Ⅱが 1 3 . 1 0 語,ⅢBが 1 4 . 2 4 語 である｡これを KYO ,OU C , ̀ HOK の リーディン グ問題本文 の平均 と比較 してみ る ｡KYO問題 5 か ら 9 の一文平均語数 は 1 5 . 5 7

語 , O U Cは 1 9 . 6 1 語, ' HOK は 1 7 . 1語であるか ら ,KYO とⅡB一 で 1 . 3 3 語 , OUC

英語入試問題 の計量的語嚢分析 レポー ト 表 7 各 レッスン本文 の平均

91

平均総文数 篭 宗 野 平均総語数

UNI CORN I 7 0. 6 5 文 1 0. 4 8 語 7 4 3 語 UNI CORN I I 9 1. 3 5 文 1 3. 1 0 ^語 1, 0 5 9 ^語

UNI CORN I I B 1 5 0. 2 7 文 1 4. 2 4 語 2, 0 0 1 語

では 5 . 3 7 語,HOK では 2 . 8 6 語 のひ らきがあることがわか る｡ 3 種類 の入試問 題で KYO の一文の長 さが ⅡB に一番近 い｡

さ らに詳 しく各問題別 に一文 の平均語数 をみてい くと, KYO問題 8 ( 1 3 . 5 2

請) ,問題 6( 1 4 . 0 7 語),HOK 問題 3( 1 3 . 1 3 語)が I IB 平均語数 1 4 : 2 4 語 を下 回 っている ｡ HOK問題 3 は Ⅲ ( 1 3 . l o諮) に極 めて近 い｡ この 3 っの問題 を除 いた入試 リーデ ィング問題 は全部 ⅡBの一文平均語数 を上回 る｡ OUCで は問 題 1 ^B ( 1 5 . 0 6 語)が最 も短 い平均語数であるが ⅡB より 0 . 8 2 ^{語長 い｡}

一文平均語数 は入試問題 の方 が平均 で ⅡB より 1 . 3 3 語か ら 5 . 3 7 語長 い｡全 体 にみ ると KYO の リーデ ィング問題が ⅡBの本文 と平均語数が近 い｡

参考 までに各人試問題 の最長文 を挙 げると 表 8 最長文

KYO 最長文

Was i t val ue d s o hi ghl y i n t he pas t be c aus e of i t s be aut y,i t s us e f ul ne s s , or , was t he r e s ome t hi ng mor e i mpor t ant whi c h i t r e pr e s ent e d t o t he anc i e ntChi ne s e ,t he pe opl e whos e i nf l uenc e on J apane s ec ul t ur eha sbe ens os t r ong?( 38wds )

OUC 最長文

The n,t oo,whe nbusr out e swe r ebr oughti nt odi s or de rbybombs ,and

no one kne w on t he f i r s tmor ni ng r un how cl os e t o Pi c c adi l l y a

Pi c c adi l l ybusc oul dgo,busc onduc t or samus e dt he i rpas s e nge r swi t h

as t r 9 am Ofwi t:" Ladi e sa n dge nt l e me n,wedon' tknow whe r ewe ' r e

gol ng and wedon' tknow whe nwe ' l l ‑ge tt he r e ;youpay yourpe nny

andyout akeyourc hanc e. "( 65wds )

HOK 最長文

Bus i ne s s e sand i ndus t r i e st hatar r ange pa r t ‑ t i mes c hedul e sf ort he i r wor ke r shavef ound t hatt he y ge tmor ewor k pe rhourf r om par t ‑ t i me r s ,whos es at i s f ac t i onsi n doi ng t hej ob wel lar enotr e duc e d by t her e qui r e me ntofs pe ndi ng t hebe s tpa r to ft he i rday on t hes po t . ( 47wqs )

OU ^Cの 6 5 語 の文が きわだ って長 いが詳 しくみ ると ｢: ｣ ,｢; ｣ でつなが る 単文,複文 の羅列 であ り,語数 は多 いが統語 的複雑 さはそれ ほどで はない ｡

HOK , KYO の最長文 の方が語数 は少 ないが関係代名詞等 が入 りが統語的に複 雑である｡

5.3 未習語 ワー ドリス ト

5. 1 ,5.2 では KYO , HOK の入試問題 を文 の長 さを中心 に UNI CORN I , Ⅲ, ⅡB と計量 的に比較分析 した｡ここでは,それぞれの リーデ ィング問題 を末習語 ワー ドリス トを作成 しそれによ り分析す る｡ UNI CORN I , I I , ⅡB に出現 しない語,未習語 は受験生 に とって多 ければ,多 いほど読解 の妨 げにな る

ある程度 の語嚢 を持っ ものに とって はや さ しい語嚢で もそれが未知 の語 で あれば難易語 と同 じであると考 えた｡ そのよ うな語が入試問題 の中の リーデ ィ ング問題 にはどの くらいの割合で出現す るのか,又 それ らの未習語 は難易度 の レベル として ほどの レベルに位置す るのかを調 べた｡先ず,受験生既習語 とし ての J‑ Wor d,UNI CORN ワー ドイ ンデ ックスに出て くる語 を参考 に KYO ,

o U ^{c, HOK} 内の受験生未習語 リス トを作成 した｡ KYO ( 2 , 7 7 3 語), O UC

( 1 , 4 8 0 語) , HOK ( 1 , 3 8 3 語) に出現す る全 wor d‑f or ms の リス トよ り J ‑

wor d , UNI CORN ワー ドイ ンデ ックス内の同一語 ( 同 一 yor d‑f or ms ) は除 外 した｡ こうして得 られた ワー ドリス トの中か ら UNI CORN ワー ドイ ンデ ッ

クス内の Wor d‑f or ms と同一語 であるが f or m が異 な る語 をマーク した｡例

えば UNI CORN で c onc e r n を学習 し,入試問題 には c onc e r ne d として出現 し

ている場合 ,c onc e r ne d は理解 で きるもの と解釈 した｡同 じように過去分詞,

現在分詞,動名詞 ‑i ng ,三単現 ‑( e ) S ∴複数 ‑( e ) S ,比較 ‑( e ) r , ‑( e ) s t は英文

を読 む ときに必要最小限の文法知識 であ ると考 え,受験生 がそのよ うな知識 を

英語入試問題 の計量的語嚢分析 レポー ト 93 持 ち合 わせて いると判断 した｡ wor d‑f or ms は異 な って いて も同一語 の屈折 変化形 であ る語 には♯を付記 した｡参考 と して UNI CORN ワー ドイ ンデ ック

スでの wor d‑f or ms は ( )で くくった｡例 えば, #( f ol k) Sは UNI CORN に は f ol k で出現 し入試問題 で は f ol ks で出現 していることを示 している｡

又, i l l ne s s , i nve nt i on , he avi l y 等 の派生語 について も同一語 の派生語 が UNJ CORN ワー ドイ ンデ ックス と未習語 r )ス トの両方 にあ る場 合 は@ をマー ク した｡ 例 え ば, ㊨( qui ck) l y は UNI CORN に qui ck が 出現 し入 試 問題 に qui c kl y の形 で出ていることを示 している

s e ns i t i vi t y,c ent r al i z at i on につ いて は UNI CORN ワー ドイ ンデ ックスに s e ns e ,c e nt er が載 っているが派生変化が s e ns e‑ s e ns i t i ve‑ s e ns i t i vi t y と

2 段階 にわた っているので@ マークの対象 とは しなか った｡

こうしてで きあが ったワー ドリス トを 『 研究社新英和 中辞典』( 第 5 版)の学 習基本語嚢 の分類 を基 に難易度別 に次の 5 種類 に分類 した｡

*** 最上位 ( 中学学習程度 の基本語) 約 1 , 0 0 0 語

*軍 2 位 ( 高校学習程度 の基本語) 約 1 , 0 0 0 語

* 3 ^{位 (} 大学入試 や大学教養程度 の基本語) 約 2 , 0 0 0 語

□ 4 位 ( それに次 ぐ基本語) 約 3 , 0 0 0 語

nomar k 上記 マークな しの語

( 学習基本語嚢 の外 にある語)

未習語 の難易度 を研究社英和辞典 を基準 に分類 した理 由は, 1)1 9 6 7 年 に初

版 を発行 して以来 5 版 を重 ね, 7 0 0 万部 のべ′ ス トセ ラーであること｡ 多 くの高

校 で受験生が使用 していると推定 され る｡ 2) 単語 を中学,高校,大学 の レベ

ルで分類 しその分類が本調査 に適 していた こと ( 7 ) ,等があげ られ る｡しか し,ひ とっ残念 な ことは新 しい資料 を もとに総点検 を行 って選定 された とす る学習基 本語 の難易度決定 にあた って, どのデータを もとに したのかその参考文献 は明

らかにされていないことである

以下 に示 したのが KYO , O U ^C, HOK の中で UNI CORN 学習者が未習であ る単語 の リス トである

表 9 末習語ワー ドリスト KYO

***c ha l l e nge

***c he ape r

***mas t e r e d

***not e

***pos i t i on

***s l owe d

♯ ***( c l e an) S

♯ ***( c l ub) S

♯ ***( pe opl e ) S

♯ ***( poi nt ) S

♯ ***nami ng( name )

♯ ***( t e l e phone ) d

♯ ***s ui t ( e d)

♯ ***s ui t s

**0. K.

**ac c ount

**admi r e

**advi s e d

**ba s i c

**C l a s s ma t e s

**c ompar e d

**c r i me

**de par t me nt

**de pe nd

**dut i e s

**f or e s t s

**f r e que nt l y

**gr adual l y

**i mpr ove L

**1 i ke l y

**ma J Or

**mal e

**oppos i t e

**pa r t i c ul a r

**pe r c e nt

**pol i t e

**pr ai s e d

**pr e f e r r e d

**pr l Z e

**r e pa l r S

**r e qul r e

**r e qui r e d

**s ki l l

**s ki l l s

**t a s t e d

( 7 ) ただ し高校学習程度 の基本語 1 , 0 0 0 語 は現行の高等学校指導要領が示す Ⅰ , Ⅲ ,ⅡB

の新語数合計 1 , 4 0 0‑1 , 9 0 0 語を したまわ っている

英語入試問題の計量的語嚢分析 レポー ト

**t axe s

**t i ny

**war ne d

♯ ** ( be l ong) i ng

♯ ** ( be l t ) S

♯ * * ( bl ow) S

♯* * ( br e at h) i ng

♯ ** ( c ompl ai n) i ng 港* * ( C ons i de r ) S

♯ ** ( e xpe c t ) i ng

♯ * * ( hi de ) S

♯ * * ( pe r i od) S

♯ ** ( pr ogr e s s ) e d

# ** ( pr ovi de) S

♯ * * ( s ugge s t ) e d

♯ * * ( t i e ) S

♯ ** ( val ue) d

# ** bit he ( d)

♯ ** c onc e r n( e d)

# ** e xpe r i e nc i ng( expe r i e nc e)

♯ ** f ea t he r ( ち )

♯ ** oppor t uni t i e s ( oppor t uni t y)

♯ ** pi l i ng( pi l e )

♯ ** r us h( ed)

@ **( i l l ) ne s s

@ **( i nve nt ) i on

㊨ **ac t i vi t i e s ( ac t i ve )

@ **ac t i vi t y

㊨ **at t r ac t e d( at t r ac t i ve )

㊨ **c ul t ur al ( c ul t ur e )

@ **r e c e nt ( l y)

@ **s e r ve ( s e r vi c e )

㊨ **s e r ve d( s e r vi c e )

@ **s qc i e t i e s

@ **s oc i e t y( s oc i al )

*a c c us t om

*awf ul

*bas i s

*boundar i e s

*c oac h

*c ompl e x

*c ons t r uc t i on

*di e t

*dome s t i c

*e l e me nt s

*e mpl oyme nt

*e s s e nt i al

*e xt r e me l y

*e xt r eme s

*f ar e

*gar bage

*hi ghways

*hol y

*hor i z on

*hos t e s s

*hous e hol ds

*i nc ome

*i ndi c at i ng

*i ndoor s

*i s ol at e

*mi nor

*nephe w

*ni e c e

*nume r ous

*out door s

*ove r a l l

*par agr a ph

*pe r f or ml ng

*phot ogr aphs

*pl ot'

*pos t c ar d

*pr oof

*r aw

*r e pr e s ent

*r e pr e s ent e d

*r e s c ue

*r e s e ar c h

95

*s e c ur e

*s e c ur i t y

*s l i ght l y

*s ur vey

*s ur ve ye d

*t as ks

*t r adi t i onal

*t r e nd

*t r opl C al 辛*( as s ume ) d

♯* ( c l i ma t e ) S

♯* ( c ommer c i al ) S

♯* ( f ol k) S

#* ( r e s e r ve ) d

♯*ac cus e

♯*ac c us e d

♯* di s t i ngui s h( e d)

#* t or n( t e ar )

#* ( wi de ) l y

@ *( c ar e l e s s ) l y

㊨ *( c ons i de r ) at i on

㊨ *( c r i t i c ) i s m

@ *( e duc at i on) al

@ *( f as hi on) abl e

@ *( har m) f ul

@ *( hi gh) l y

@ *i magi nat i on( i ma gi ne )

@ *r e f e r ( e nc e)

@ *r e f e r r i ng

@ *r e l i abl e ( r e l i e s )

@ *s at i s f ac t i on( s at i s f y)

@ *s moot h( l y)

@ *s ui t abl e ( s ui t ed)

□ac hi e ve me nt

□at t r ac t i on

□qut o

□bamboo

□c af e t e r i a

⊂] e c onomi s t

□l aundr y

□s pi l l

♯ ^{ロ( r e gul ar ) l y}

@ □( mai n) l y

@ □he avi l y( heavy)

@ □quot at i on( quot e d)

@ □s i mpl i c i t y( s i mpl e )

@ □s t e adi l y( s t e ady)

@ □t e r r i bl y( t e r r i bl e )

@ □un( l oc k)

@ □un( t i e)

@ □Wi l l i ngl y e mbar r as s e d e xt r avagance hous ewor k nat i onwi de ne xt ‑door pl ayt hi ngs pr e s e nt ‑day s hoel a c es S mOg

s ummar i z i ng t r adi t i onal l y unbi nd

unc ompl i c a t e d

#bor e d( bor i ng)

@bel i e vabl e( be l i e ve)

@( i nt e r e s t i ng) l y

@( s ymbol ) i z e

@e nt e r t ai ni ng( 一 me nt )

@j oki ngl y( j oke )

@un( pac k)

英語入試問題 の計量的語嚢分析 レポー ト HOK

***s ome body

***t r ave l l i ng

♯***( bus i ne s s ) e s 辛***( addr e s s ) i ng

♯***not e ( S )

♯ ***( pay) i ng

♯ ***( power ) e d

♯***( qui c k) e s t

#* * ‑ *( s pe nd) i ng

**a cc ount s

**ar r ange

**ar r ange ment s

**a r t i c l e

**at t e ndi ng

**bor de r

**di s t r i but e d

**i nt end

**par t i c ul ar

**pr e f e r

**r e qul r e

**r e qui r e s

**s har e

**s ur f ac e

**vi e ws

♯ ** ( de s c r i be ) d

♯ ** ( pr e t end) S

♯ ** ( s t r ange r ) S

♯ ** ( t ape ) S

㊨ **e nt r anc e( e nt e r )

*a c a d e m i c

*a c co mp l i s h

*a p pare nt l y

*a

t e nt i v e ne

*c a pa c i t y

* c o m pl ex

*c onf e r enc e

*c ons i s t

*de c r e as e

*e c onomi c

*e f f i c i e nt

*e l eme nt ar y

*empl oye e

*empl oye e s

*e s t i mat e

*f r ac t i on

*f r e que nt l y

*gr ant e d

*gr as p

*i mpl i e s

*l i t e r ar y

*l ugga ge

*mer el y

*obvi ous l y

*or gani z at i on

*pr i mi t i ve

*r at

*r e duc e d

*r e t i r e

*r hyt hms

*s c he dul e

*s c he dul e s

*s c he dul i ng

*s t r i de

*s ubur bs

*s upe r b

♯* ( c omf or t ) S

♯* ( c ommuni cat i on) S

♯* s t r e s s ( i ng)

♯* ( s ur vi ve ) S

@ *ar gume nt ( ar gue )

@ *( mac hi ne ) r y

@ *manage me nt ( manage r )

97

@ *( pai n) f ul

@ *( r el at i ve ) l y

@ *s at i s f ac t i ons ( s at i s f y)

@ *s e ns i bl e( s e ns e )

□ar mc hai r

□c ol l e a gue

□c ol l e ague ' S

□c ol l e a gue s

□c onf i r m

□de gr ade d

□de s t i nat i on

□e l e gant

□e mpl oye r

□e mpl oye r s

□f or t ni ght.

□gene r at e

□i de nt i c al

□l i ne r

□l i ne r s

□r at i onal

□s ubt l e

□t oken

□t r ave l e r

♯ □( pr e j udi c e) s

O U C

***pos i t i on

# ***c ar i ng , ♯ ***( c aus e ) S

♯ ***l adi e s ( l ady)

♯ ***( l as t ) i ng

♯ ***( not i c e )

**a f f or d

**ar r ange

**ar t i c l e

**at t empt

**bl ame d

@ □( s t r engt h) e ns c e nt r al i z at i on c i t e

de c e nt r al i z e d e s t het i c f l exi bi l i t y i mpl i c at i ons i ns t i nct i ve l y

‑i nt ui t i vel y pas s e r s‑by pi l gr l mage S pr oduct i vi t y r e l e va nt r e qui r eme nt r e s e ar c he r s e ns i t i vi t y s t at e r oom s ymdr ome t i me r s

@char a ct e r i z e ( c har ac t e r i s t i c )

@poor l y

@t our i s m( t our i s t )

@un( f ami l i ar )

**bot he r

**i nt e nd

**l az y

**l i ke l y

**manne r

**me nt i on

**ne r vous

**pol i t e l y

**t i ny

♯ * * ( c ont ac t ) e d

♯ * * ( de mand) i ng

# * * di f f i c ul t y( ‑e s )

英語入試問題の計量的語嚢分析 レポー ト

♯ * * ( f e ar ) S

♯ * * ( gat he r ) i ng

# * * ( j oi n) i ng

# * * ( j udge ) i ng

♯ * * ( r e ga r d) S

♯ * * ( s e e k) S

♯ * * ( s i t uat i on) S

@ * *( i nvi t e ) at i on

@ **manage( r )

@ **mar r i age s ( mar r y)

@ **s i mpl y( s i mpl e )

@ **s oc i e t y( s oc i a l )

@ **un( f or t unat e ) l y

*c anc el

*c ans

*c ongr at ul at i ons

*di vor c e

*e xpe r t s

*f r i c t i on

*gar age

*gar bage

*guy

*i ndi c at i on

*i s s J ue

*l e i s ur e

*paus e

*pr oof

*pubs

*r e s ol ve

*s al e

*s c he dul e

*s l i de

*t r adi t i onal

*t r e nds

♯* ( adj us t ) i ng

♯* ( c har ac t e r i s t i c ) S

♯* ( de ve l opme nt ) S

♯* ( f as hi on) S

♯* ( f r e edom) S

#* ( i ns t i t ut i on) S

♯* t hr e at e ns ( t hr e at e ni ng)

♯* wi t ( ne s s )

㊨ *c e l e br at i on( c e l e br at e )

㊨ *( mac hi ne ) r y

@ *mi s ( unde / r s t and)

㊨ *ps yc hol ogy( ps ychol ogi c a l )

㊨ *( r e ac t ) i on

@ *( t e nd) e nc y

□a gony

⊂ コ anc hor

口 c hi l l

□c onduc t or l s

□c our t e s y

□e mbar r as s

⊂] l e s t

⊂ ] mar t yr

⊂] ol d‑f as hi one d

□pos t pone

□s ol i t ar y

⊂] s ol i t ude ロー angl e

口 t yr anny

□wr i ng

@ □di s ( or de r ) amaz e me nt appr ai s i ng bas i c al l y e as y‑goi ng f or e t e l l he ar t ac he honki ng

i nc ompr e he ns i bl e i ､ r r i t at i on

ki ndl i ne s s puns

99

r e al i s t i c al l y r e l axat i on s ne ak

@C ome di ans ( come dy)

@i m( pat i e nc e )

@r e ( mar r i age )

@t ol e r anc e( t ol e r ant )

@un( cut )

上記 ワー ドリス トをまとめ表にすると次のようになる

表 1 0 未習語ワー ドリストのまとめ

末習語( 1 ) 総語数 ( 2 ) 異語数 ( 3 ) ( ( 1 ) / ( 3 ) ×1 0 0 ) % K*0 2 0 3 語 2 , 7 7 3 語 ' 9 0 3 語 2 2 . 5 %

O U C 1 2 0̲ 1 , 4 8 0 5 8 3 2 0 . 5

未習語には@, #とマークされた語, UNI CORN には出現 しない固有名詞, 数詞 も含 まれている｡ ( 但 し, 固有名詞, 数字 は未習語 リスー トには載せていな い｡ )総語数の多 い KYO にやはり未習語 は一番多い ( 2 0 3 語) ｡末習語の総語数 に対する割合は O U Cが一番低 い割合 となっている ( 2 0 . 5 %) 0 O U Cは HOK よ

りも総語数,異語数 とも多いが末習語 は少ない｡竹蓋 ( 1 9 8 1 ,pp. 2 0 1‑2 0 2 )

では,中高教科書語嚢 と入試問題語嚢 ( 昭和 5 4 ,5 5 年度共通一次試験問題 と昭 和 5 4 年度国立大学入試英語試験問題)の差を調査 した結果,共通一次試験では

4 6 4 語 ( 2 6 %) ,二次試験では 4 6 0 語 ( 3 4 %) の語嚢が不足 していると指摘 して いる｡本調査の割合 ( KYO 2 2 . 5 % , O U C2 0 . 5 % ,HOK 2 4 . 1%)はこれよ り低 い｡

また小 川 ( 1 9 7 6 ) は, 4 種類の中学校教科書 と 6 種類の高校教科書の巻末にあ る新出語表を基 に,中学高校教科書を組合せ 2 4 組の既習語嚢パ ターンを作 り, それ らを昭和 4 9 ,5 0 年度の国立大学共通一次試験の語嚢 と比較 した｡そ して中 学校で学んだ教科書の単語 と高校で学んだ教科書の単語を完全 に暗記 した 2 4

人 の生徒 が 2 回の共通一次試験 を受験 した場合,未習語が何語 あるかを コン

ピューターで算出 している｡それによると末習語数 は第 1 回テス トでは ,7 6 語

か ら 1 4 9 語 ( 平均 1 0 7 語) ,第 2 回テス トでは 7 9 語か ら 1 8 2 語 ( 平均 1 2 0 語)

あったと報告 している｡ 本報告 KYO の未習語 は屈折形, 派生形を抜 くと 1 1 2

英語入試問題の計量的語嚢分析 レポー ト ¹⁰¹ 語 とな り小 川 の行 った 2 回の共通一次試験 における未習語 の平均語数 1 1 3 語 と 近似 して いる｡

上記表の未習語 ワー ドリス トをさ らに詳 しく単語 の レベル順,屈折形,派生 形 の数等 をみ ると次 のようになる｡

表 1 1 未習語ワー ドリス ト内訳 ( )内は# ,@の語

( 1 ) ( 2) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) ( 1 ト( 5 ) 数 詞 固有名詞

串** **､* ^{□ n oma r k ‑合 計}

KYO ₍ 6 _{8 )} 3 _{( 3} 4. 5 _{2 ) ( 2 4} 1 ‑ _{) ( 1} 8 _{0 )} ( 1 7 3 ) 1 ⁽ 1 ⁸ 2 ^{1 )} . 6 4

O U C 1 1 4 2 1 1 5 1 4‑ .6 5 6 8 ( 5 ) ( 1 6 ) ( 1 4 )

1 ) . ( 5 ) ( 4 1 ⁾

HOK

₍ 2 1 5 5 6 i 9 1 8 9 0 3 1 2̲

7 ) ( 5 ) ( l l ) ( 2 ) ( 4 ) ( 2 9 )

表 の ( )内の数字 は@, 葬をマークした語の合計 である ｡ @, ♯を付 した 語 を原形 ; 派生,屈折 の知識 より類推で きるとした ら,KYO l 1 2 語, O U C6 5

請,HOK 9 0 語 の単語 が受験生 にとって全 く初 めて遭遇す る語 とい うことにな る｡ ここで も O U C は KYO ,HOK に比べその数 が一段 と少 ない.

,次 にその未習語数 をそれぞれの レベルの単語数 でみると下 のよ うにな るO

表 1 2 未習語のレベル

蓑1 3 各問題に出現する未習単語数 KYO

***** * ^{□ . n o ma r k} 末習語合計 末習語率 総語数 総文数

1 0 ^{3. 6} ‑ 0 ‑ ^{0 9}

2 1 ^{5 6} 0 ^{3‑ 1 5}

4 0 ^{3 1 3} 0 ⁷

6 0 ^{3 2 1 2 8 4 9 3 9 4 2 8}

7 ･3 4 5 1 0 ^{1 3 2 1 2 7 7 1 8}

8 ‑ 1 2 4 0 0 ^{7 6 3 . 4 4 6 3 3}

9 1 5 1 2 1 1 0 ■ ^{2 9 1 4 4 3 1 2 9}

未習語率‑総語数 /未習語合計

***** * 口 .n o ma r k 末習語合計末習語率 総語数 ‑ 総文数

1 A 0 ^{1 7 1} 0 ^{9 2 6 2 3 8 1 3}

1 B ̲ 0 ^{4 8 ,0 ‑ 3 1 5 1 6 2 4 1 1 6}

2‑ 1 6 4 9 . 1 3 3 3 1 8 6 1 1 2 4 Pr onunc i at i q n

l O O O ^{4 ̲ 1 5 2 ( 8 ' 1 0}

Voc A bul 0 ar y ^{2 .} ̲ 1 0 0 1 ^{3. 4̲ 1 3}

He ar i ng

･0 1‑ 0 ^̲3 0 ^{4 7 1. 2 8 5 3 5.}

Di c t a t i on

､ ､ ***‑ ** * ^{□ ̲n o pa r k} 末習語合計未習語率 総語数 総文数

･1 0 1 ^{6 1 8 7 8 3 9 1 0 3 9 1 1 8}

2 十 4 1 1 2 9 2 7 1 3 3 6 2 2 2

( 8 ) リー デ ィ ン グ問 題 を 中 心 に 分 析 を 進 め た の で 特 に 言 及 しな か っ た が

Pr o nun c i a t i o n と Vo c a b u l a r y の問題では末習語率が際だ って多 い｡

英語入試問題 の計量的語嚢分析 レポー ト 103 KYO , O U C, HOK の未習語では* ( 大学入試, 大学教養程度の基本語,

2 , 0 0 0 語)内の単語が多い｡ KYO は ノ O U C, HOK と総語数が大 きく異 なるにも かかわ らず ,no mar k( 学習基本語嚢 の外 にある語)レベルの語 は O U C ,HOK とそれほど変わ らない｡総語数が増え ると比例 して増えるのは ** ^{( 高校学習}

程度, 1 , 0 0 0 語) , * ⁽ 大学入試や大学教養程度 の基本語) レベルの語であると 推測できるであろう ｡O U C, HOK を くらべ る‑ と口 ,no mar k , * * ^{の単語 は}

ほぼ同数 と̲ なってい草ことがわか る ｡ *の数 は HOK の方が O U Cより多い｡

問題別 に各 レベルの未習語 ( ㊨, ♯を除いた)がどの くらい出現 しているか を調べた｡ ( 表 1 3 ) 実際 にテキス トでは同 じ語が何回 も出現 しているので前述 の表の合計 とは異 なっている

リーデ ィング問題であ る KYO の問題 5 か ら問題 9 , O U Cの問題 1A か ら

2 , HOK の問題 1 か ら 3 の未習語出現率を見 ると, KYO の問題 5 が きわだっ て高 い｡ これ は約 6 語 にいちど未習語 が顔 を出す ことにな る

問題 5 で は

* ^{s ur ve 王,} ** ^{pe r c e nt} 等 が何回 も使 われて いるため このよ うな結果 とな っ た｡羽鳥 ( 1 9 7 8 ,p. 1 1 0 ) は ｢リーデ ィングテス ト作成上の留意点｣の中で 2 0

語 に 1語 ぐらいの未知語 は十分推測可能であるはずであると未知語 2 0 語 を基 準 とした意見を述べている｡羽鳥の基準で KYO , O U C, HOK の末習語数をみ てい くと, KYO 問題 7 ( 2 1 語 に 1 語の割合で未知語が出現) の未知語出現率

は適当 と言 うことになる｡ それに反 して, 未習語率 1 4 の KYO 問題 9 , O U C

問題 1B と 2 ( 1 6 , 1 8 語 に 1 語), HOK の問題すべて ( 1 0‑1 4 語 に 1 語) は 受験生の推測を越 える未習語出現率 となる

では,実際に受験生 はどのように

これ らリーデ ィング問題 を見ているのだろうか｡

O U C問題 1A を例 にとり末習語を抜 いて示 してみた｡

総語数 2 3 8 話中 9 語 の未習語があるo未習語 は 2 6 語 に 1語 の割合で出現す

る｡ これは羽鳥の基準 を下 まわ っている｡ ある程度の語棄力を持っ者が読む と

平易な文 に思われるが これ らの未知語に加え既習語ではあるが意味の不明確 な

語 もあるはずである

その中で文全体の要 旨を理解 . した り部分訳 をす るのは努

力が必要であろうと思われ る

表 1 4 末習語抜 きテキス ト

O UC

* ^{1 A A f at he rwhowor ks ,amot he rwhos t aysathomec ar i ngf orone}

ormor ec hi l dr e n.Thatwast he( 1 )Ame r i c an f ami l y, ∫ a sr e ce nt l y as t we nt y‑ ye ar sago.Buts oc i e t yhasc hange ds or api dl ys i nc et he1 950' S t ha tt hi spi c t ur eoft heAme r i c an f ami l y l Snow much l e s sc ommon.

Mor ewome nar ewor ki ng out s i det hehome ,f ore xampl e ,l e avi ngt he c ar eofyoungc hi l dr e n t oot he r s .Mor ef ami l i e sar ehe ade dbys i ngl e par e nt s .Mor ef ami l i e sc ont ai n c hi l dr e n f r om di f f e r e ntmar r l age S‑ a r e s ul toft he r i s e i n ( 2)and r emar r i age i n Ame r i c an s oc i et y.And f ami l i e sa r es mal l e rt oda y,asmor epar ent s( 3)havi ngc hi l dr e norhave f e we r chi l dr e n t han par e nt s i n t he pas t .( 4)s ay t he s e ( 5)i n t he Ame r i c anf ami l ywi l lc ont i nuedur i ngt henextt we nt yye ar s ,butt he y donotbe l i e vet hi sme anst hatt heAme r i c anf ami l yasani ns t i t ut i oni s dyi ng.The y･s ay s i mpl y t hatdi f f e r e ntki ndsoff ami l y s i t uat i onswi l l be c omemor ec ommon by t heye ar2000.0mehundr edt we nt y‑e i ght ye ar sa go,aBos t on news pape rs ai d : " Thef ami l y i n i t s( 6)s e ns ei s di s appe ar l ng,and t hi snotonl y t hr eat e nsAme r i c an i ns t i t ut i ons ,but Ame r i c ans oc i e t y. "The s ewor dsc oul dhavebe e nwr i t t e nt oday.I nf ac t ,

ma nymode r n( 7)havee xpr e s s e dt hes amef e ar s .Butot he r snot et hat f e ar saboutt hef ut ur eoft heAme r i c anf ami l yhavee xi s t e df oral ong t i me ,andt he ys ayt heBos t onnews pape r( 8)i s( 9)t hatt he s ef e ar sdo notc omet r ue . h

O U C,HOK の英文和訳 問題 内の末習語 は次 のよ うにな る｡

表 1 5

英文和訳下線部 にお ける未習単語

O UC

IA ( 1 ) @** s oc i e t y

* ^{t r adi t i onal}

( 2 ) #* t hr e at e ns

* ^{t r adi t i onal}

# * ^{i ns t i t ut i ons}

@** s oc i e t y

下線部 の語数/文数

3 3 語 /2 文

2 5 語 /2 文

英語入試問題 の計量的語嚢分析 レポ‑ ト

1B ( 3 ) **a f f o r d

( 4 ) **me nt i on

*s l i de

1 ( 2 ) @*poo r l y

@*mana ge me ht ( 3 ) *s c he dul e

□r a t i ona l

( 4 ) *e mpl o ye e s

*s c he dul e

2 ( 1 ) な し

( 3 ) *obvi o us l y

@unf a mi l i a r

( 4 ) *gr a nt e d

*e f f i c i e nt

*c ompl e x

⊂ コs ubt l e

#* c ommuni c a t i o ns

HOK

4 0 語 /2 文

4 0 語 /2 文

1 7 語 /1 文

1 8 語 /1 文

3 4 語 /2 文

1 3 語 /1 文

1 3 語 /1 文

1 8 語 /1 文 105

o U c 亨 は 25か ら 4 0 語 か ら な る 2 文 を 各 問層 で 和 訳 さ せ て い る

**a f f or d , **me nt i o n の解釈が難 しいと患われ る ^｡ *t r a di t i o na l , *s l i de

は日本語 に l oa n‑wo r ds として入 り込んでいるので f a mi l i a l i t y が高 いと思わ れる ｡O U Cに比べ HOK の和訳問題 は語数が少 ない ｡1 3 語か ら 3 4 語 よりなる

1 文 または 2 文を和訳す るよう求めている

この中で問題 2 の ( 1 ) には未習 語 は 1 語 もない｡すべて UNI CORN 既習語 となっている｡一番難 しいと思われ

るの は問題 2 の ( 4) で 1 文 1 8 語 中 に * gr a nt e d , *e f f i c i e nt , *c ompl e x ,

ロ S ubt l e の 4 語 と, 辛* c o mmuni c a t i ons が入 っている

5.4 0U C解答例

最後 に O U C和訳問題 の全解答 よ り全体 の 1 0 % にあたる 2 2 7 例 を ランダム 選出 しそれぞれの語をどのよ うに和訳 したのかを調査 した｡調査 の対象になっ

たのは末習語 だけで和訳全体 ので きばえは無視 した｡結果 は以下 の通 り

蓑 1 6 正答率

1A( 1 ) @** ^{s oc i e t y}

* ^{t r adi t i onal}

1A( 2 ) # * ^{t hr e at e ns}

#* i ns t i t ut i ons 1B( 4 ) ** ^{a f f or d}

** me nt i on

95' . 5%

90. 3%

70. 9%

22. 4%

70 . 4%

51. 5%

#* i ns t i t ut i on については UNI CORN で は機関名 として 4 回出現す るが制 皮,慣例の意味では出て こない｡既出語ではあるが非常 に低い正答率であ った｡

* ^{t r adi t i ona l} ,@** ^{s oc i et y} の正答率 は予想以上 に高 い ものであった｡ s l i de は文脈 による意訳が多 く受験生 の反応を調査す るには不適当な資料 となった｡

既習語 と末習語 の差異 と和訳問題 の正答率 は一致 しなか った｡ これ は末習語 ワー ドリス ト作成 の基準 を UNI CORN l種類 に したためと思われ る｡

6. ま と め

KYO , O U C, HOK の英語入試問題 を未習語 リス トを中心 に比較分析 し次の ようなことが明 らかにな った｡

( 1 ) 総語数 は KYO に一番多 く, O U C, HOK と続 く｡

( 2 ) 入試問題 の総語数 は高校教科書 1 レッス ンの総語数 ( 本文,練習問題, まとめ) に極 めて近 い｡

( 3 ) 1 文 の語数が多 い問題 は, O U C問題 2( 2 5 . 4 6 語) , HOK 問題 1( 2 1 . 7 2

請) , KYO 問題 5 ( 2 0 . 0 0 語)であった｡

英語入試問題の計量的語嚢分析 レポー ト 107 ( 4 ) リーデ ィング問題 は 1 文 1 2 語前後 の文 が多 い｡

( 5 ) UNI CORNⅡB と英語入試問題 の 1 文平均語数 は 1 . 3 3 語 か ら 5 . 3 7 語入 試問題 の方 が長か った｡ KYO ( 1 5 . 5 7 語) が I I B ( 1 4 . 2 4 語) に一番近 か った｡

( 6 ) 末習語 の数 が一番低 いのは OUC であ った｡

( 7 ) 未習語 ワー ドリス トで は大学入試, 大学教養程度 の基本語 2 , 0 0 0 語 と し て研究社英和 中辞典が選定 した語 が未習語 と して数 が多か った｡

( 8 ) 受験生全員 が UNI CORN 3 冊 を教科書 と した とは限 らないので, OUC 英文和訳 の正答率 と末習語 ワー ドリス トは相関 しなか った｡

この報告 が扱 ったデー タは高校教科書一種 3 冊 と 3 種類 の英語入試 問題 で き わめて小規模 であ るが,高校教科書語嚢 と入試英語語嚢 の間のギャ ップは存在

して いた｡入試英語語嚢 の難易 レベルを今回 は日本 の辞典 を元 に調査 したが, 最近発行 された英英学習辞典( 9 ) で は巻末 に辞典 内で語 の定義 をす るために使 わ れて いる基本語 の リス トを載 せて いる

この リス トを元 に比較 す るの も興味深 い と思 われ る｡又,比較分析す る入試問題,高校教科書 の数 を増 やす ことが今 後 の課題 と して残 った｡

参考文 献

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