95 research outputs found

    Comparison of the Vocabularies of High School Textbooks Abiding by the New and Old Curriculum Guidelines by the MEXT

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    2013 年度より、高校新学習指導要領がスタートし、英語教科書の頁数が約11% 増加した。それに伴う、「付随的英単語学習」を取り巻く環境の変化について、①旧課程・新課程両教科書コーパスにおける付随的学習が可能な語数の変化、②頻度が増加した語の特徴、③参照基本語リストを用いた教科書語彙の特徴の分析を軸として調査を行なった。結果として、新課程教科書では89 語の、もしくは158 語の単語習得数増加が見込まれることが概算された。一方で、参照基本語リストに存在する基本語と思われる単語の出現がないことや、学習指導要領の目標語数、先行研究に沿ったリーディング等に必要な単語数を鑑みると、今回の学習指導要領の改訂に伴う変化は、肯定的には捉えられるものの、十分とは言い難いと思われる

    Applying Statistical Methods to Develop a Better Vocabulary List

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    これまでに数多くの学習語彙表が開発されているが,より良い語彙表を作るために,既存の語彙表における情報を統計的手法によって統合しているような研究はほとんどない。本研究では,基礎語の抽出のために,いくつかの語彙表などにおける語彙の特徴指標を統合し,より良い学習語彙表を開発するための統計的手法の検討を行うことを目的とした。まず,中学校主要英語教科書をコーパス化したものの頻度を基にした語彙表を作成し,いくつかの既存の語彙表や語に対する親密度,語の長さなどを語の特徴指標とし,それらをクラスター分析によってどのように分類できるのか確認し,因子分析によって潜在的な因子を調査した。いくつかの指標を統合するためには主成分分析が試された。結果として,これらの手法により,より良い学習語彙表が開発できるのではないかという可能性が示唆された。Many word lists for educational purposes have been developed thus far. However, no attempt has been made to integrate the information on the other word lists in the past with a statistical approach. The purpose of this study was thus to suggest statisticalmethods to incorporate several measures of individual words in order to develop a betterbasic word list. To this end, a junior high school textbook corpus was utilized to make afrequency-based word list out of it. The characteristics indices of vocabulary in this study include figures such as ranks or word levels in other word lists, word familiarity, and word length. With cluster analysis and factor analysis, categorization and latent factors behind these characteristics were examined. For the purpose of integrating the several measures for each word, principal component analysis was employed. The results suggest that the methods proposed here are promising in developing a better vocabulary list

    日本人英語学習者の語彙・フレーズの発達

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    AbstractThe main purpose of this study is to compare the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology(MEXT)test results from 3rd year junior high students and university students\u27 essays. Standardized type/token ratio, average length of sentences, frequently used vocabulary, and n-grams were analyzed using the corpora collected from the junior high school 3rd graders\u27 compositions in the MEXT English test, twelve different junior and senior high school English textbooks, and the International Corpus of Learner English(ICLE)Japanese Sub-Corpus. The result shows that the students who took the MEXT test frequently used repeatedly practiced vocabulary and phrases from their English classes. They also had the tendency to use words and phrases which they often use in their mother tongue. As a whole, however, junior high 3rd graders mostly used what they had learned while they were in the junior high 1st year and university students mainly used what they had learned before they finished junior high school. This result is inevitable if the students only learn what they are exposed to in their textbooks, which are naturally limited in the variety of vocabulary and grammar structures included. It is up to the English teachers to fill in this gap, by providing writing activities that will stimulate the students to want to express themselves more in English

    Comparison of English Expressions from Science, Technology, and Other Fields by Examining Lexical Bundles

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    本研究では,6種類のコーパスで共通して使用される「単語連鎖」(lexical bundles)を比較することにより,分野の違いが明らかになるのかという点を調査した。また,どのような単語連鎖により,その違いが現れるのかを検討した.コーパスは,(1) 高校教科書,(2) Scientific American(一般科学雑誌),(3) Nature(専門科学雑誌),(4) 機械系論文,(5)映画スクリプト,(6) 創作散文(imaginative prose)の6 種類を使用し,上位100 位までの4-­gram を対象にコレスポンデンス分析を行った。その結果,広い範囲のディスコースの違いを単語連鎖によって明らかにできることが確認された.また,ある特定専門分野の4-­gramで抽出した特徴表現を効果的なESP教育に用いる手法の可能性が示された.This paper examines whether or not it is possible to identify differences between the use of English expressions in 6 different domains by comparing the lexical bundles extracted from 6 different corpora. The corpora used in this study are (1) the high school textbooks, (2) Scientific American (a popular science magazine), (3) Nature (a science journal), (4) journal papers of mechanical engineering, (5) movie scripts, and (6) imaginative prose. A correspondence analysis was conducted with the highest 100 4-­grams from these corpora. The results show the different discourses in varied domains can be explained by the extracted 4-­grams. This also suggests that the extraction of 4-­grams from a certain domain could lead to anefficient way of teaching domain specific expressions

    もし小学生が『現代日本語書き言葉均衡コーパス』並みに漢字を使ったら

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    会議名: 言語資源活用ワークショップ2016, 開催地: 国立国語研究所, 会期: 2017年3月7日-8日, 主催: 国立国語研究所 コーパス開発センター『児童・生徒作文コーパス』と『現代日本語書き言葉均衡コーパス』(BCCWJ) を用いて,児童がBCCWJ と同等の水準で漢字を使用した場合に,各漢字の頻度がどの程度になるかを推定し,その結果をワードクラウドを用いて可視化した。また,その結果を用いて,学年ごとの推定頻度の比較,BCCWJ における漢字頻度との比較,教科書コーパスについて同様に漢字頻度を推定したものとの比較を行い,推定頻度と学年の相関,児童作文に固有の高頻度漢字,小学校配当外の高頻度漢字,小学校配当の低頻度漢字を調べた

    An Attempt to Elaborate a Vocabulary List with Principal Component Analysis

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    本研究では,水本 (2007) で検討された主成分分析を用いた学習語彙表の精緻化を試みた。はじめに,水本(2007)よりもサイズの大きいコーパス(中学校検定教科書7冊3学年分)を用い,同じ手法で結果を検証することにより,提案した手法に再現性があるのかを検証した。また,主成分分析によって新しく並べ替えられた語彙表が,教育的にも有効であり,精緻化されていることを実証するために,教育現場で指導に携わっている英語教員に主観による判断を求めるアンケート調査を実施した。その結果,主成分分析を用いた精緻化の方法は,基礎語レベルにおいてはそれほど有効ではなく,従来の頻度ベースの語彙表の方が基礎語の学習には重要である可能性が示唆された。In this paper, a new method suggested by Mizumoto (2007) for elaborating word lists for educational purposes is verified. First, a large corpus composed of junior highschool textbooks was used to validate the results in the preliminary study. In addition, the elaboration of the word list with the help of principal component analysis was tested by administering a questionnaire to the professional teachers in service at different stages of institutions. They decided whether they felt the list devised was worth teaching to their students. The results indicate that the newly developed method for elaborating a word list may not be useful in distinguishing basic words compared to the de facto standard-a frequency-based list. Several reasons are explored to account for the unexpected result
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