[[専門特殊研究]]

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&aname(self-introduction){''&size(20){自己紹介};''};
-名前：村上　明
--小学校の最初の二年間で全ての漢字を習う、易しい名前です
-出身地：大阪狭山市
--大阪府狭山市ではなく、大阪府大阪狭山市です。埼玉県に負けたからです。
--日本最古のため池があります
-現住所：府中市白糸台
--大学まで自転車10分です
--飲食店が付近に少なく、外食産業に貢献してきた身としては困っています
-学術的興味：英語教育に関すること全般、特にコーパスの英語教育への利用、言語政策、語彙
-非学術的興味（趣味）：頭を使うことが好きです
--ディベート（学部時代はこれしかしていませんでした）
--卓球（中学時代の部活）
--将棋（高校時代に力を入れていました）
--チェス（高校時代の部活）
-略歴：
--1984年3月　生まれる
--1999年3月　地元の公立中学校を卒業。ここまでは平穏な暮らし。
--1999年4月　父の仕事でイリノイ州アーリントンハイツ市へ。地元公立高校へ編入。
---シカゴ近郊です
---武豊騎手が海外初勝利を挙げた競馬場があります
---夏は40度まで上がり、冬は-20度まで下がります。しかも春と秋があまりありません。
---高校までは自転車で5分でした
---最初はESLクラスに入り、最後の一年間のみmainstreamに混じりました
--2002年6月　Prospect High Schoolなるところを卒業。帰国。
--2003年4月　大阪の代ゼミ通いの後、上智大学外国語学部英語学科入学。
---学部・学科は当時の自分の興味と照らし合わせ、消去法で選びました
---学部時代の思い出はほぼ英語政策ディベート一色です
--2007年4月　東京外国語大学大学院言語応用専攻英語教育学専修コース入学
---進学することを4年の9月に決めました。よく受験勉強が間に合ったものだと思います。学部時代の授業に感謝しています。
---進学先を3月下旬まで迷っていました
-読んだ書籍を紹介しているサイトです→[[ブクログ:http://booklog.jp/users/amurakami]]

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&aname(researchplan){''&size(20){研究計画・遂行状況};''};
&aname(researchplan){''&size(20){研究計画・進捗状況};''};

%%%目的%%%~
日本・中国・韓国・台湾の英語教科書を多次元分析（MD分析）により比較し、それぞれの言語的特徴を掴む

%%%手法（手順）%%%
+分析対象とする言語特徴を決める。可能な限り多く扱うようにするが、因子分析を行うためには言語特徴がテキスト数の1/3以下でなければならない（Mönnink et al., 2003）。（先行研究では結果的に一研究を除いて38-67特徴）
+分析対象とする言語特徴を決める。可能な限り多く扱うようにするが、因子分析を行うためには言語特徴がテキスト数の1/3以下でなければならない（Mönnink et al., 2003）。Biber (1985)はrule of thumbで1/5と言っている。また次元数と各次元に含まれる言語特徴群も、1:5であるべき（ibid）。先行研究では結果的に一研究を除いて38-67特徴。
+それぞれの言語特徴の情報を対象となるテキストに付与し、それらの頻度を求める
+適切でないデータの排除
--短いテキスト（先行研究では25-200語未満）を除外する
--あまり見られない言語特徴は除外するか上位概念でまとめる
--頻度の推移が他の言語特徴と大きく重なる言語特徴（e.g.名詞と名詞の意味カテゴリー）は除外するか上位概念でまとめる
+因子分析
++共起する言語特徴を因子分析により同定する
++因子が分散のどの程度を説明できるかも算出する
+それぞれの因子（dimension/次元）に含まれる言語特徴全体が最も広く共有する機能という面から、次元を機能的に解釈する（e.g. informational versus involved production、 narrative versus non-narrative）
+次元値（dimension score）
++言語特徴の頻度を標準化（平均0、SDが1）する
++各テキストにおいて、各次元に含まれるそれらの値を合計する。負の値も含む。
++各レジスターの平均次元値を算出する
++分散分析により、レジスター間に言語的な差があるかどうかを見る。有意差の有無だけではなく、r^2値を算出し、実質的な差を見る。→&color(red){A};
+（必要であれば）クラスター分析
++次元をpredictorとしてクラスター分析を行い、言語的に似ているテキストをまとる
++次元をpredictorとしてクラスター分析を行い、言語的に似ているテキストをまとめる
++意味のあるクラスターを解釈する→&color(red){B};
+AとBから教科書文を多面的に対照・比較する

%%%現在取り組んでいること%%%
%%%現在取り組んでいること・しなければならないこと%%%
-予備実験
--Biberの挙げている120+の言語特徴が日本の中学校の教科書内でどの程度見られるかを、SketchEngine、WordSmith、AntConcを用いて検証中
--それを通して何が品詞タグ+正規表現で取り出せて、何が特別にタグ付けが必要か、また何を諦めるかを考える
-言語特徴
--Biberの挙げている言語特徴のほかに何を加えるべきかを検討中
-統計と統計ソフトの勉強

%%%課題%%%
-因子分析にかけるには、言語特徴の3倍の数のテキストが必要となるが、どのように教科書文を細分化するか
--先行研究のテキスト数は339-5847。テキストの平均語数は200-300語が多い模様

%%%探している論文%%%
-Altenberg (1989)	Studia Linguistica 43(2): 167-174

%%%既読論文%%%
-MD分析を用いた研究~
Biber (1985)、
Biber (1986)、
Biber (2003)、
Biber and Finegan (1986)、
Biber and Kurjian	(2007)、
Biber et al. (1998)、
Biber et al. (1998)、
Biber et al. (1998)、
Biber et al. (2002)、
Biber et al. (2004)、
Biber et al. (2007)、
Csomay (2007)、
Kanoksilapatham (2007)、
McEnery et al. (2006)


-MD分析に関する論文~
Biber et al. (2003)、
Ghadessy (2003)、
Louwerse et al (2004)、
Mönnink et al (2003)



-教科書関連の論文~
Gouverneur (2008)、
Koprowski (2005)、
Reda (2003)、
Römer (2004)、
Römer (2004)、
中村 (2006)、
山添 (2006)、
馬本 (2005)、
塩澤 and 相澤 (1989)


-その他~
McEnery (2003)、
山添 (2005)


以下は2007年度前期集中講義の課題として書いた、当時の研究計画です。現在の研究計画とは大幅に異なっています。
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&aname(researchplan_past){以前の研究計画};

**目的 [#h91eff32]
・ESL環境で使用される英語の教科書とEFL環境で使用される教科書を比較し、語彙的・表現的側面での差異を明らかにする。~
・EFL環境の国や地域の文化面などでの差異や特性が、どのように英語の教科書、特にその本文に反映されているかを語彙的・表現的側面から明らかにする。

**仮説 [#mf4559c1]
1. EFL環境では授業時間の制約から新出語彙を短い文章の中で多く扱わなければならないため、EFL環境での教科書はあるメッセージを伝えるためにESL環境での教科書と比較して難易度の高い語を用いる傾向にあるのではないか。~
2. 上記と関連し、学校教育で扱われる英文の総量が多ければ多いほど、英文の密度は薄くなり、ある語彙が熟語表現などで複数回教科書に現れる確率が高くなるのではないか。~
3. 自国文化の表現も英語教育の一つの目的であろうから、英語圏の文化と異なる文化を有する国々であればあるほど、その国々固有の語彙等が教科書に占める割合が高くなるのではないか。

**コーパス [#tadbe73e]
基本的には各国の教科書の本文を集めたDIYコーパスとなる。教科書コーパスはほかにも多数作成されているようなので、それらが手に入るようであればそれらも活用したい。

**研究方法 [#x17bb155]
1. 各国の英語の教科書を集め、その本文を電子化する。その際に各国の英語教科書本文の総語数をカウントし、国単位でランク付けする。~
2. AntConcのKeyword List機能やそれに準ずるコンコーダンサーを用い、~
(a) 一般的なESLvs一般的なEFLでそれぞれに高頻度な語を調べる。その際に特定のESLやEFLの地域の色が強くならないように、各国から抽出する英文の量は一定に決めておく。~
(b) 一般的なESL＋一般的なEFLvs個別のEFLでそれぞれに高頻度な語を調べる。前者ではやはり各国から抽出する英文の量は一定に決めておく。~
3. 高頻度語の理由を調べる。AntConcのCluster機能等を用いて、それらの語が特定の表現内で高頻度に用いられているのかどうかを調べる。

**データ分析 [#u2e6b748]
上記の3において、もしある語が特定の表現の中で高頻度に用いられているようであれば、その表現は当該国の文化等に関係することか否かを検討する。もしある語が高頻度で現れているものの特定の表現の中ではない場合や、上記で当該国の文化等とは関係がない表現である場合は、当該国と総語数ランキングとの関係性を見る。

**予想される結果 [#qc32df1c]
(仮説1に関して)~
「仮説」に記したことと重なるが、ESL環境では基礎的語彙の頻度が高いのではないだろうか。一方、EFL環境の総語数が少ない国や地域では他の国や地域と比較して高頻度と呼べる語は少ないのではないだろうか。ESL環境でのEFL環境と比較した時の高頻度語とその逆では、前者の方がAntConcで言うところのkeynessの値が大きいのではないだろうか。

(仮説2に関して)~
やはり「仮説」と重なるが、EFL環境の教科書は総語数が多ければ多いほど、ESL環境の教科書と語彙的特徴が似てくるのではないか。

(仮説3に関して)~
イスラム圏など英語圏とは大きく異なる文化を持つ国々の教科書は、それらの文化を反映するような語句が多く含まれているのではないか。

**教育的示唆 [#e11b17a4]
以上を通して日本の英語教科書を見た場合、教科書という面からの世界の中での位置がわかる。典型的なEFL環境での教科書ではないかと予想するが、そこから他国の英語教科書と比較することにより、日本の英語の教科書に何が足らないか、どうすれば改善出来るかが見えてくる可能性が高いのではないだろうか。
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