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開講部局:国際言語文化研究科

玉岡賀津雄 教授

日本語教育学原論ab

授業時間 2011年度通年後期火曜6限 前期火曜6限
対象者 国際言語文化研究科 日本言語文化専攻 大学院生

2単位、週1回全15回

授業の目標と講義内容

<前期>日本語教育学原論a—実証的言語研究法・基礎編

本講義は,言語を対象としたあらゆる研究における実証的方法論を身につけることを目的とする.従来,言語の研究はとかく一個人内の「直感」で行われ,その議論は科学的な「実証」に基づかないまま展開される傾向があった。研究領域の健全な発展のためには,然るべき手法で得られたデータの適切な検証を通して,言語現象が論じられなければならない。本講義では,とくに心理言語学の手法に基づいて,これまで議論されてきた様々な言語理論を科学的に実証するための方法を習得する.

具体的には,調査・実験計画の立案,データの統計解析,分析結果の読み方,論文での報告の仕方など一連の論文作成のための手法を,具体的な研究事例を紹介しながら提示する.本講義では,1回のクラスごとに1つの研究テーマを設け,そのテーマに対してどのようにアプローチしていけばよいかという仮説検討型の授業を行っていく.

<後期>日本語教育学原論b—実証的言語研究法・基礎編

前期の「日本語教育学言論 a」では,言語を対象とした実証的研究のための基礎を学んだ。「日本語教育学言論 b」では,さらに高度な解析手法を扱うことになる.

「日本語教育学言論a」の授業に続いて,言語研究に応用可能なより高度な数学・統計解析を,具体的なデータを紹介しながら教示する.授業の内容は,次の4つである:(1) 多変量の因果関係のモデルの適合の良さを検討する構造方程式モデリング (SPSS AMOS 16.0)—構造方程式モデリング (SEM; Structural Equation Modeling), (2)無料の実験プログラム作成ソフトDMDXの使用法,(3)小規模サンプルのための項目応答理論 (T-DAPという統計ソフトを使用 ), そして(4)エントロピー (entropy)と冗長度 (redundancy)の指標によるコーパス解析 (Microsoft Excelに公式を入れて計算 )である.

授業の工夫

1回のクラスごとに1つの研究テーマを検討する。この中で,(1)どのようにサンプルを集め,(2)どのようなデータ収集,テストあるいは実験をして,(3)どのような分析を行い,(4)どのように図表化し,(5)どのように分析結果を報告し,(6)さらにどのように結論に導くかという,6つの‘どのように(How)’の順に一連の研究方法を説明する.データの解析には, Microsoft Excelと SPSS社の統計パッケージを用いる.言語の理解や習得に関係した仮説を検討するために,音韻,語彙,文,コーパスから得られる頻度など多様なデータについて,15回の授業で基礎的な分析法を指導する.

ノンパラメトリック分析としては,頻度データの解析のための一様性の検定,独立性の検定,クラスタ分析を扱う.パラメトリック分析としては,t検定,分散分析,多重比較,単純対比,などを扱う.また,予測分析としては,相関係数,単回帰,重回帰,判別分析を扱う.さらに,ノンパラ・パラメトリック双方のデータを扱うことのできる「決定木 (decision tree)」分析 (SPSS Classification Tree) の概念と使用法を紹介する.これらの手法のそれぞれについて,実際の言語実験・調査から得られたデータを用いて SPSS社の統計パッケージを使って分析してみる.その後,得られた結果の読み方,図表の書き方,報告の仕方も教示する.

最終更新日:2014年05月01日
最終更新日の時点の講義内容で公開を行っております。
最新年度の講義と内容が異なる可能性がありますのでご注意ください。

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