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不明 のアバター

Yu Tamura について

第二言語習得の研究者。博士(学術)。英語教育のことや統計・データ分析に関わること、趣味のサッカーのことなどについて書いています。

JABAET2014発表資料

明日,法政大学にて行われる第20回日英・英語教育学会研究大会において,名古屋大学大学院の福田さん,西村くん,草薙さんとの共同研究を発表します。タイトルは,”Japanese EFL Learners’ Implicit/Explicit Knowledge of Subject-Verb Agreement in existential there: A Self-Paced Reading Study”です。当日配布する資料をスライドシェアにアップロードしましたので御覧ください。研究の概要としては,いわゆるThere構文における主語と動詞の一致に着目し,日本人英語学習者の数の一致に関する知識を自己ペース読み課題と誤文訂正課題という2種類の課題を用いて測定し,明示的・暗示的知識という枠組みでの議論を試みたものです。当初の構想段階からかなり方向転換したところがあり,荒削りな状態ですが,よろしくお願いします。

「本当の〆切」

なんとなくふと思い立ったのでちょっと書いておく。お仕事のこと。〆切とか。長いので読まないことをおすすめする。
大学院生(学生)が仕事とか抜かすなとおっしゃる方もいるかもしれない。それは理解した上で書いているのでご了承いただきたい。
一応私達(私の周りの人と私の事)は日々の業務(トド,あるいはTo doといってもいい)をこなすことを勝手に仕事と呼んでいる。研究室に行くことを出勤と呼ぶ。もちろん出勤簿があるわけもないし勤務時間を管理されているわけではない(ただしRAやTAなど賃金の発生する仕事はもちろん出勤簿もあるし勤務時間も管理されている)。賃金の発生しない業務を仕事と呼ぶなということであればルーティーンワークとでも呼べばよいのだろうか。それはともかく。

どんな仕事をやっていても,〆切というのは必ずあるだろう。それこそ学校生活でも〆切は山ほどある。例えば小学校でも各教科の提出物や,保護者と学校のやりとりの書類の提出の〆切があるだろう。

私達大学院生も〆切というのはある。私達の生活の上で大事なものの〆切といえば,例えば学会発表の申込みと,論文の投稿が大きなものかと思う。他にも研究助成金や奨学金への応募や,非常勤があれば授業準備や成績処理などの仕事がある。今回は特に学会発表や論文投稿の話。

大学院生の仕事の多くは,この学会発表と論文投稿になると考えている。というか研究とはなにかを考えた時,その成果を発表して,そしてそれが認められて初めて研究の意義が出てくる。だから学会に赴いて発表をするし論文を書いて投稿するのだろう。もちろん,業績づくりという意味もある。大学などをはじめとした研究機関への就職を考える場合,研究業績は欠かせない。もちろん教育歴も大事な要素であるが,研究業績で足切りされる場合も多いと聞く。特に私の分野(外国語教育学とか広く言えば応用言語学とか)は文系の中でもそういう志向が強いのではないかと思う(あくまで印象)。共同研究も含めて年に10件近く発表などというのは私の周りでは普通に行われているし,論文の投稿も複数回するのが普通である。というか今しかそういうことができないのでそうするということもあるかもしれない。少し話がずれた。とにかく,学会発表や論文投稿は私達の大事な仕事なのである。それは研究者の大事な仕事とも言えるだろう。ただし,大学教員になると研究する時間はフルタイムの大学院生と比べて圧倒的に減る。
そんな大事な仕事だからこそ,必死にやるわけである。本来であれば〆切間際に焦ってやることがないように計画的に進めるべきではあるが,どうしてもそうはならないことがある。〆切との戦いがある。

しかしながら,「オトナ」の世界には,「本当の〆切」なるものが存在するらしい。私は聞いたことしかないのでよく知らないが,聞くところによると,公になっている〆切を過ぎても「なんとかなる」場合が存在するらしいのである。守らなくてもいい〆切。しかしどうしてその公にはなっていない本当の〆切なるものの存在が流布しているのだろうか。そんなものは本当に存在するのだろうか。

ここからはほとんど私の想像で書く。

私達は,学会発表や論文投稿が主な仕事だと先ほど書いた。しかし,大学の先生方は他にもたくさんの「書き物」,「作文」と呼ばれるお仕事があったりするそうだ。詳しくは知らない。どうもそういったお仕事に「本当の〆切」なるものがあるようだ(他にもあるかもしれない。私の想像による)。

少し考えてみた。その「本当の〆切」が使えるのは,提出先の人が知り合いの同業者の場合なのではないだろうか。だからこそ,「ちょっとくらい遅れても許してもらえるだろう」と考えるのではないだろうか。そしてそう考える本人も,きっと別の仕事で「本当の〆切」の存在を知っているのかもしれない。そうやって,色んな所がそういう仕組みで動いているのかもしれない。確かに,〆切は余裕を持って設定しておくものであろう。全体の仕事に支障をきたさないように,万が一なにかあったときのために,安全策として早めに〆切が設定されると考えるのは自然なことである。

ここからは自分へのブーメランも含む。

その「本当の〆切」をアテにして仕事をするのはどうなのだろうということを考えた。「本当の〆切」があることによって,「どうにかなる」ということはあっていいだろうとは思う。

頑張ったけどもどうしても間に合わずにダメ元覚悟で土下座して出して受け取ってもらえた→次からはちゃんと〆切守ってよね→ありがとうございます!

みたいなのならなんかいいような気もしてくる。そんなことを言っても実際にこの遅れた人が「本当に頑張ったけどダメだったのか」「もともと遅れてもいいやと思ってやっていたのか」はわからないのだけれども。いやそうだとしてもだ。私は,個人的に,最初から〆切を守ろうとしない「ああ,あれは遅れても大丈夫(だろう)」みたいなのは好きではない。遅れて大丈夫かどうかは遅れる人が決めることではなく遅れたものを受け取る側が決めることだからだ。

もっとひどいのは,そうやって,自分がなにかをするときに遅れることは棚に上げて,「あれがまだ来ない」「あそこは仕事が遅い」とか人の仕事にケチをつけだす場合である。

これも程度問題なのかもしれないが。

権威主義的になるつもりもないし,年齢や役職で人を判断して,そこに媚びへつらうような生き方は私も好きではない。生きていくためにはそういうことも必要であるというのは認める。人間関係は大事であるしそれがこの先大事だとも思う。

ただし私は「本当の〆切」なるものの存在を見込んで仕事をしようとは思わないし,そこに関わる人達をみて仕事の質を変えるようなことはしたいとは思わない。少なくとも今は。何事にも100%で臨めない場合もある。自分の限られたリソースを振り分けてなんとか乗り越えなければいけないときに,そういう手段を取らざるをえない場合もあるかもしれない。私はまだない。それは業績がたりないからだと,もっと発表してもっと論文を書けと言われればなにも言い返せない。ただしそれは「本当の〆切」なるものを見込んで仕事をすることを正当化はしない。それを当てにしないとできない量の仕事ならば単純に減らせばいい。

大学院生は忙しいという。確かに忙しいとは思う。しかし先程も述べたように大学教員の先生方よりフルタイム院生の方が時間的余裕は絶対に多い。拘束時間も短い。守るべき家族がいるわけでもない(いる人もいるだろうが)。「本当の〆切」なるものの中で仕事を動かしている人たちとは条件が違うのだ。立場も違う。必要なときは立場が違えど物申すこともあるだろうし,研究の場では年齢や役職に関係なく対等に戦うべきであろう。しかし,「本当の〆切」なるもので世の中が動いていることを知り,そうやって仕事をする人たちを間近に見て,そしてその話が聞ける,ということと,私達が同様に「本当の〆切」なるものを見込んで仕事をするというのは違う。その「本当の〆切」なるもののが非常に特殊な条件(交互作用といってもいい)で効果を発揮することは想像に難くない。だれでもいつでもどんなときでも使えるものとはとうてい思えない。それに,単純に失礼であろう。取引先(という言葉が適切かはわからないが)の人たちの仕事をなめていると思われても仕方がないのではないか。どのような学会であれ,どのような学術誌であれ,そこに投稿する(発表を申し込む)ということは私達のためにプラスになる可能性があるからそうしているはずだ。国際誌,全国誌,地方学会の紀要,学内紀要,のようにランク付けがなされていたり,IFや知名度で泊がついたりつかなかったりすることもある。そうであっても,発表ができれば,論文が掲載されれば,私達は喜んでCVに1行書き足すであろう。だからこそ,「受け入れていただく」側の謙虚さはいつでも忘れずにいたいのだ。強気に出るのならば,〆切を守った上で,研究の内容で勝負しようじゃないか。そこで戦おうではないか。

長くなった。ここに書いたことは私の想像に基づく。想像に基づいて正論(ぽいこと)を書いた。糞真面目に正論と理想論語ってるだけじゃ生きていけないのはわかっている。こんなことを書いておいて10年後(いや半年後かもしれない)に「あそこは遅れても大丈夫」と言っているかもしれない。それはわからない。ただしここに自分が書いたことは忘れずにいたい。大学院生としてどうとか,研究者としてどうとか,そういうこと以前に,仕事をする人間として,〆切を守る。守ろうとする。そういう「オトナ」になりたいと私は思う。そうして初めて,誰かに〆切を守ってもらえると思うから。

なにをゆう たむらゆう

おしまい。

味噌漬け鶏肉とゴボウのバターペッパー炒め

思いつきで作った料理が意外とヒットしたので備忘録も兼ねて書いておきます。タイトルのお料理。以下レシピ的なものを記しますが,分量は適当にやりました。ザ・男の料理。ただしそれでは再現性がないので,僕の感覚に基づいてまぁこの程度だろうという感じで書きます。もしこれ見て作られる際はご了承ください。まぁそんなに外れるものでもないでしょうけどね。

味噌漬け鶏肉とゴボウのバターペッパー炒め

味噌漬け鶏肉とゴボウのバターペッパー炒め

 

材料(2人前)

  • 鶏もも肉               1/2枚
  • ゴボウ                    1/2本
  • エリンギ                中くらいの1本←冷蔵庫にあったので入れましたが,なくても全然OK
  • 味噌                         大さじ1と1/2
  • 酒                大さじ2と大さじ1(炒めるときに使います)
  • みりん                        大さじ2
  • さとう                     小さじ2
  • おろしニンニク    小さじ2
  • おろししょうが     小さじ2
  • バター                      10グラム
  • 塩        少々
  • ブラックペッパー 少々

作り方

  1. 下ごしらえで,鶏肉を味噌漬けにします。まずは,鶏肉を一口サイズにカットして,ビニール袋の中に。
  2. 味噌,酒,みりん,さとう,おろしニンニクとおろしショウガを袋の中に入れて,揉み込みます。
  3. 僕は冷蔵庫で一晩寝かせましたが,まぁ時間がない時は30分から1時間とかでもいいでしょう(たぶん
  4. ゴボウは洗ってささがきにします。千切りでもいいかもしれませんが,ささがきにしたほうが少ししんなりするので,食べるときに鶏肉と一緒に食べやすくなると思います。
  5. ごぼうには本当はアク抜きは必要ないらしいですが,僕は酢水に少しつけておきました。数分さらしたら,水気を切っておきましょう。
  6. エリンギは横半分に切ってから縦半分に割って,5mmくらいでスライスしていきます。下準備はここまで。
  7. さて,炒める作業に入ります。フライパンを熱し,バターを溶かします。バターをフライパンになじませたら,漬けてあった鶏肉を投入。袋の中に漬け汁が残ったのは残しておいてください。
  8. 焦げないように注意しながら,弱火-中火で鶏肉を炒めます。その間に,さきほど鶏肉を取り出した袋に水気を切ったゴボウを入れて,残ったつけ汁にゴボウをなじませます。
  9. 鶏肉に8割ほど火が通ったら,袋に入れたゴボウを投入して一緒に中火で炒めます。1-2分ほど炒めて鶏肉となじんだら,エリンギも投入。
  10. フライパンを何回かあおったら,酒大さじ1を投入して蓋をします。こうすることでゴボウがしんなりと仕上がります。
  11. 30秒くらい様子を見て,蓋を取ったら全体を混ぜます。
  12. 最後に塩少々を振り,全体にブラックペッパーをふりかけます。
  13. ブラックペッパーが全体になじむようにフライパンを煽って完成。最後に青ネギなんか載せると見た目もいいかもしれませんね。

僕の悪い癖なんですがどうもこう料理の仕方を記述しようとすると感覚的なことが多くて難しいですね。かなり暗示的知識に頼って料理してることがわかりますw

さて,この料理のポイントは,肉にしっかりと味付けしておくことです。作り方を見てもわかるように,炒める段階ではほとんど味付けをしていません。つまり,肉にしっかりと味がついていて,それをゴボウやエリンギにもまとわせることで全体がほどよい塩加減になるようになっています。ですから,肉を漬ける際の調味料の分量は適宜加減してください。少なすぎるとゴボウに味がつかなくなってしまいますので。

このレシピは,実はバリエーションが豊富に考えられます。例えば,味噌漬け肉は,豚肉(豚バラがいいですかね?)でやってもおいしくできると思います。また,バターとブラックペッパーではなく,豆板醤を使えばピリ辛味噌炒めになります。野菜も,ゴボウではなくピーマンを使ってもいいと思いますし,もちろんナスも味噌と相性がいいでしょう。あるいは,しめじやまいたけを使ってキノコ炒めにしてもいいと思います。

肉を漬けておくのは時間がかかりますが,その一手間でグッと料理も美味しくなります。今日の夜ご飯には間に合わないかもしれませんが,明日のお昼や夜ご飯に向けて,味噌漬け鶏肉とゴボウのバターペッパー炒め。いかがでしょうか?

なにをゆう たむらゆう

おしまい。

 

LET全国とJASELEの旅

先週末から学会の旅でした。4日から6日は福岡で外国語教育メディア学会の全国大会,9日から10日は徳島で全国英語教育学会でした。九州も四国も初上陸。観光という観光をすることはできませんでしたが,美味しいラーメンや美味しいラーメンを食べることができたのでとても満足しています。

福岡から徳島行く前に香川県高松市でうどん三昧してきました。いや高松市いいですね。僕の住みたい街ベスト5に食い込んでくる素晴らしい街でした。商店街を歩いているだけでも楽しくて,うどん美味しくて,美味しそうな居酒屋もたくさんありました。今回は1人居酒屋できませんでしたが。高松で行ったうどん屋さんは,黒田屋,竹清,さか枝,バカ一代の4店舗でした。

黒田屋の野菜天うどん

黒田屋の野菜天うどん大

竹清のかけうどん1.5玉,ちくわ天,たまご天

竹清のかけうどん1.5玉,ちくわ天,たまご天

さか枝のぶっかけ小

さか枝のぶっかけ小

バカ一代の冷ぶっかけ大(3玉)とかき揚げ

バカ一代の冷ぶっかけ大(3玉)とかき揚げ

あったかいうどんもいいですが,やはり冷たいぶっかけうどんが暑い夏にはいいですね。うどんのコシもすごいですし。でも,その店ごとにどんなうどんをチョイスしたらいいのかというのはとても難しい問題でした。それもつきつめていくとジャスティス大会なんでしょうけれど。またいつかうどん三昧しに行きたいですね。

徳島は台風11号が直撃して雨と風がすごく,宿泊していたホテルの前の川も増水して溢れそうでした(というかちょっと低くなってるところはあふれてました)。避難勧告の緊急速報も飛び込んできましたが,時間を短縮したりプログラムを同時進行にするなどの対応がとられ,なんとか学会は無事に終了しました。大会運営にあたった先生方,本当にお疲れ様でした。

ブログでも宣伝しましたが,私は1日目に,“Countability of Normal / Material Nouns in Japasene EFL Learners’ Explicit and Implicit Knowledge”というタイトルで口頭発表がありました。日本人英語学習者の名詞の可算性に関する知識のうち,とくに普通名詞と物質名詞に焦点をあてた研究です。名詞周りでは,冠詞や可算性の習得困難性の研究はこれまでにもかなり行われてきています。しかしながら,「困難」というのは実際には明示的知識(簡単にいえば「知っている」知識)としてなのか,あるいは暗示的知識(簡単にいえば「使える」知識)としてなのか,という枠組みでは議論されてきていませんでした。そこで,時間制限のない文法性判断課題(untimed GJT)と,「読み直しせず早く解答してください」という指示をした文法性判断課題(speeded GJT)の2種類を用いてそれぞれの名詞に関する知識がどのように表象されているのかを検証した,というのが研究の概要です。

本番の発表後の質疑では,反応時間の分析手法に関して,ex-gaussian分布へのフィッティングという手法を用いた理由についての質問がありました。この研究では,反応時間の平均値を比較してどっちが有意に早かったとかそういう議論はしませんでした。そもそも,反応時間は正規分布をしないため,正規性を仮定した平均値の比較検定に適さないから,というのがその理由のひとつです。もうひとつの理由は,反応時間データをあくまで分布の確認として使ったというのもあります。ex-gaussian分布は反応時間の分布に近似すると言われているため(参考: RT分布のex-Gaussianによる分析 ―データ解析演習―),ex-gaussian分布にフィットさせて,各条件間の反応時間分布の違いを見たかったという感じでしょうか。反応時間データの分析と図示に関しては,広島大学の阪上先生の発表資料もweb上で見つけました。

反応時間データをどう分析し図示するか

この中では,一般化線形混合モデルを用いた反応時間データ分析の提案がされています。

というわけで,1週間ぶりに名古屋に帰ってきました。もう大学は夏休みではありますが,明日から通常営業に戻ります。

なにをゆう たむらゆう

 

 

JASELE徳島発表資料

8/9-10に徳島大学にて行われる第40回全国英語教育学会(JASELE)にて口頭発表があります。私が第1著者で第2著者は同じ名古屋大学大学院の草薙さんです。発表資料をslideshareにアップしました(発表直前まで変更される可能性があります)。研究の概要としては,2種類の文法性判断課題を用いて,学習者(日本人大学院生)の普通名詞と物質名詞の知識を測定し,それぞれの項目に対してどのように知識が表象されているのかの記述を試みたというところでしょうか。

slideshareからもDLできると思いますが,google driveのリンクも貼っておきます。

https://drive.google.com/file/d/0BzA9X1kZX185SUh6VFA1Wk1TRFE/edit?usp=sharing

発表はなんと1日目の1番目で9:30から第11室です。台風も近づいているようで心配ですが,よろしくお願いいたします。

「英語教育の今―理論と実践の統合」第7章の記述の誤りを指摘する

週末だけ実家に戻り,ようやく私も例の本を手にとった。全国英語教育学会から先日発行された「全国英語教育学会第40回研究大会紀要特別誌 英語教育の今―理論と実践の統合」という雑誌(というより本?)である。自分の専門に関わるところで気になる記述があったので,ここでいくつか指摘をしたい。無論,この書物自体にケチをつけるつもりは毛頭ないのだが,間違った記述が正しいものだとして広く普及することは避けるべきであるという認識のもと,筆をとった次第。具体的には第7章の2.3の「気づき」の箇所について。以下,pp.184-185にある記述の間違いを指摘しながら,第二言語習得研究でいわれるところのnoticingという概念について説明していく。もちろん,私の理解が間違いであるということも十分に考えられるので,その際にはコメント欄にてご指摘願いたい。

この節の著者は,まず気づき(noticing)や気づき仮説(the Noticing Hypothesis)の定義の確認として,Schmidt (1990)で言及されているconsciousnessの3分類に言及している。ここで,「Schmidt (1990)は,意識を3つのレベルに分けている」という記述がある。これが,この部分の記述の根幹にかかわる決定的な間違いである。Schmidt (1990)では,確かにconsciousnessをawareness, intention, knowledgeという3つにわけて論じているが,これは意識の「レベル」の話では全くない。consciousnessという語を使って議論する場合には,それをawareness (意識),intention(意図),knowledge(知識)の3つの意味で使い分けなければならず,どの意味でconsciousnessを使っているのかを明確にすべきであるという指摘である。つまり,consciousnessという語が包括しうる概念の整理といったところであろう。
よって,このあとの議論において,consciousness as awareness, consciousness as intention, consciousness as knowledgeを意識のレベルとして議論をすることは間違いである。これらはconsciousnessの機能であるというほうが適切だろう。図7.2も完全にconsciousnessの議論を誤って解釈しており,Schmidtをはじめ,第二言語習得研究において気づきや意識といった問題をこのような図で捉えている研究者はいないのではないだろうか。ちなみに,この7.2の図の引用元は未出版の博士論文である。
awarenessのレベルが3つに分けられるというのは,Schmidt(1990)でも言及されていることであり,この記述は正しい。perception(知覚)は常にconsciuosnessを伴うわけではなく,サブリミナルであることもあるというのがSchmidtの主張だ。

次に,Schmidt(1990)を批判的に取り上げた論文として知られる,Tomlin and Villa(1994)に関する記述が見られる。Tomlin and Villa(1994)は,attention(注意)という概念からこの問題に取り組んでいる。この論文の主張の根幹は,attentionの構成要素としてalertness, orientation, detectionという3つを取り上げている点である。さらに,彼らの主張によると,alertness,orientation,detectionのいずれもawarenessがなくとも起こりうるとしている点である。Tomlin and Villa (1994)の重要な指摘は,言語習得にとって必要になるのはdetectionであるが,それはawarenessを必要としないという点である。つまりdetectionにはawarenessが伴うこともあるが,awarenessは言語習得に必須ではないということだ。

著者はここで,Schmidtのいうperceptionと,Tomlin & Villa のいうdetectionは「同義であると考えて問題ない」と述べている。しかしながら,これは大問題である。noticingについて語るとき,絶対にしてはならない誤りをおかしている。つまり,attentionとawarenessという2つの概念をごちゃ混ぜにしているのである。これはSchmidtの提唱したnoticingという概念や,認知科学ではあまり用いられないconsciousnessという言葉を用いたSchmidtが招いたことであるのかもしれないが,attentionは人間のもつ認知資源の方向性(意味に向けるか形式に向けるかなど)のことであり,awarenessはその意識の程度の話である。例えば,同じように言語の形式的側面に注意を向けていても,その際の意識レベルはSchmidtの分類に則るならばperception, noticing, understandingというものが有り得るということである。noticingを測定したという研究でも,実際に測っているのはnoticing as attentionか,noticing as awarenessかのどちらかであろう。

オンラインの測定法に限っていえば,前者の注意の程度(あるいは量)を測る方法として,(a)読解中に下線を引かせる(Izumi & Bigelow, 1999; Izumi, Bigelow, Fujiwara, and Fearnow, 1999; Uggen, 2012),(b)ノートを取らせる(Hanaoka, 2007; Izumi, 2002)(c)視線計測装置(Godfroid, Boers, and Housen, 2013; Godfroid and Uggen, 2013; Winke, 2013; Smith, 2012)などの手法が用いられている。これらの手法だけでは,学習者の注意を分析することはできるが,意識の程度を観察することはできない。一方で,例えば学習者のタスク遂行中の思考を実際に声に出してもらい,それを録音して書き起こして分析するような思考発話法(think-aloud protocol)という手法がある。この手法は,学習者の意識のレベルを測るものとして用いられる。言語形式に関するエピソードがあるかないか,あるいはあったとしてそれがnoticingレベルなのかunderstandingレベルなのかといったように学習者の意識レベルを切り分けていくのである(e.g., Hama and Leow, 2010; Leow, 1997, 2000; Rosa and Leow, 2004; Rosa and O’Neill, 1999)。

このように,attentionとawarenessというのは密接に関連してはいても研究するときには慎重に分けて考えなくてはいけないものなのである。そうであるのにもかかわらず,awarenessとして議論しているSchmidtのperceptionを,attentionで議論しているTomlin & Villaのdetectionと同義と考えるのは,「問題ない」どころか大問題なのである。

p.185の最終段落においては,実践的な活動における気づきに関する記述があり,ここで2種類の気づき「穴への気づき(noticing a hole)」と,「形式への気づき(noticing a form)」の関係が述べられている。自分の伝えたい意味内容を自分のもつ言語知識によって表現できないというnoticing a holeが起こったあとに,その穴を埋めるためのインプットが与えられるとnoticing a formが起こるということのようである。しかしながら,この記述はいわゆるアウトプットが気づきを促進するかを測定する研究(e.g., Izumi and Bigelow, 2000; Izumi et al,1999; Uggen, 2012)でよく見られる気づきの発生に関するものである。よって,noticing a holeがなければnoticing a formが発生することはないともとれるこの記述は誤りであろう。インプット中の言語形式への気づきは,どのような状況においても起こりうるものである(例えばインプットに含まれる未学習の語彙や文法項目への気づきなど)。教師側の働きかけとしては,上記のようなアウトプット→noticing a hole→インプット→noticing a formの指導は一例にすぎないということは最後に指摘しておきたい。

以上,「全国英語教育学会第40回研究大会紀要特別誌 英語教育の今ー理論と実践の統合」の第7章2.3の「気づき」に関する論考の間違いを指摘した。具体的には,(1)consciousnessの機能をawarenessのレベルとして捉えること,(2)attentionとawarenessを混同すること,(3)noticing a formはどのような状況においても発生すること,の3点について指摘した。このあたりの議論はややこしく,見開き1ページで説明するのは非常に困難であったであろうことは想像に難くない。しかしながら,間違った認識に基づく議論が広まることは,学問の発展を妨げるものであることは間違いないだろう。最後にもう一度述べておくが,私はこの書籍が刊行されたことを英語教育研究に携わる者として非常に喜んでいる。また,この書籍を執筆された先生方,刊行に携わった先生方への尊敬の念もやまない。この気持ちは,本記事で指摘した箇所を担当された先生に対しても同様である。私の批判は書かれた内容に対するものであり,いかなる人物への批判でもないことは最後に申し添えておきたい。

最後に本記事で引用した文献を以下に記す。

なにをゆう たむらゆう

おしまい

参考文献

Godfroid , A. , Boers , F. , & Housen , A . (2013). An eye for words: Gauging the role of
attention in incidental L2 vocabulary acquisition by means of eye tracking . Studies in
Second Language Acquisition, 35, 483 – 517

Godfroid , A. , & Uggen , M. S . ( 2013 ). Attention to irregular verbs by beginning learners
of German: An eye-movement study . Studies in Second Language Acquisition , 35 , 291 – 322 .

Hama , M. , & Leow , R. P . ( 2010 ). Learning without awareness revisited: Extending Williams
(2005) . Studies in Second Language Acquisition , 32 , 465 – 491 .

Hanaoka , O . ( 2007 ). Output, noticing, and learning: An investigation into the role of spontaneous attention to form in a four-stage writing task . Language Teaching Research ,
11 , 459 – 479 .

Izumi , S . ( 2002 ). Output, input enhancement, and the Noticing Hypothesis: An experimental study on ESL relativization . Studies in Second Language Acquisition , 24 , 541 – 577 .

Izumi , S. , & Bigelow , M . ( 2000 ). Does output promote noticing in second language acquisition? TESOL Quarterly , 34 , 239 – 278 .

Izumi , S. , Bigelow , M. , Fujiwara , M. , & Fearnow , S . ( 1999 ). Testing the output hypothesis:
Effects of output on noticing and second language acquisition . Studies in Second Language Acquisition , 21 , 421 – 452 .

Leow , R. P . ( 1997 ). Attention, awareness, and foreign language behavior . Language Learning47 , 467 – 505 .

Leow , R. P . ( 2000 ). A study of the role of awareness in foreign language behavior: Aware
versus unaware learners . Studies in Second Language Acquisition , 22 , 557 – 584 .

Rosa , E. , & Leow , R. P . ( 2004 ). Awareness, different learning conditions, and L2 development . Applied Psycholinguistics , 25 , 269 – 292 .

Rosa , E. , & O’Neill , M. D . ( 1999 ). Explicitness, intake, and the issue of awareness: Another
piece to the puzzle . Studies in Second Language Acquisition , 21 , 511 – 556 .

Schmidt , R. W . ( 1990 ). The role of consciousness in second language learning . Applied
Linguistics , 11 , 129 – 158 .

Smith , B . ( 2012 ). Eye tracking as a measure of noticing: A study of explicit recasts in
SCMC . Language Learning & Technology , 16 , 53 – 81 .

Tomlin , R. S. , & Villa , V . ( 1994 ). Attention in cognitive science and second language acquisition. Studies in Second Language Acquisition , 16 , 183 – 203 .

Uggen , M. S . ( 2012 ). Reinvestigating the noticing function of output . Language Learning ,
62 , 506 – 640 .

Winke , P. M . ( 2013 ). The effects of input enhancement on grammar learning and comprehension: A modifi ed replication of Lee (2007) with eye-movement data . Studies in Second Language Acquisition , 35 , pp. 323 – 352 .

平均と標準偏差,範囲を指定した乱数発生方法

論文に出てる記述統計からシュミレーションをしてみようと思った。いろいろググってみたのだけれど,なかなかうまい方法がなかったのでメモ。

Rでは,様々な分布に従う乱数を発生させることができる。一番有名なのはrnormというやつ。正規分布に従う乱数を発生させる。平均と標準偏差を指定して,こんなかんじで。

>dat <-rnorm(100, mean=50, sd=5) #平均値が50で標準偏差が5の乱数を100個

> dat
[1] 47.49772 48.21094 56.25741 49.96995 44.78259 48.71722 50.17432 55.17608
[9] 44.92424 46.83734 48.06748 53.36903 46.53421 50.15734 40.72731 48.05790
[17] 55.66313 53.06009 50.12512 46.79404 54.13993 45.70641 45.05168 51.28307
[25] 50.83705 48.71708 48.01274 49.00765 56.62082 49.58216 52.19713 63.85808
[33] 48.90386 56.36748 48.44979 53.96921 43.93527 50.40558 46.51421 48.81157
[41] 39.57205 51.43287 50.73080 52.36210 44.21936 59.07660 52.05478 54.53502
[49] 52.26897 54.84681 45.80431 53.86563 53.97093 55.28294 55.68036 57.21981
[57] 48.21196 42.46615 44.65935 46.11213 52.64849 47.62270 46.36596 52.57540
[65] 47.27981 63.84164 52.44592 43.90385 50.75210 51.00874 57.80445 50.17152
[73] 47.95725 50.36983 46.72289 47.57410 44.48939 53.98110 59.12215 47.21243
[81] 42.14203 40.78201 50.64352 48.90662 53.63576 55.65404 46.23628 48.17049
[89] 51.76097 52.69611 49.41447 53.25395 52.08408 41.06224 53.22397 41.33806
[97] 58.23008 44.21629 53.06959 53.20374

ただしこのやり方では,SDが大きくなると負の数値が出てしまったりする。また,例えばテストの点数とかの乱数を作りたい場合,100より上もいらないのに100を超える数値も出る。

> dat1 <- rnorm(100, mean=60, sd=30)
> dat1
[1] 44.494760 89.170093 27.292283 66.450161 62.407602 66.882294
[7] 61.546427 67.186071 49.042632 63.244362 84.543721 60.576172
[13] 51.848288 83.655269 41.251925 116.468853 64.299882 88.146247
[19] 18.110042 47.436176 56.263604 96.849951 89.739825 23.088249
[25] 34.150477 2.516926 4.948293 56.340174 25.665198 95.580383
[31] 83.448675 113.616310 -3.453262 108.500719 56.467913 100.086726
[37] 66.637288 43.201111 59.247994 45.427133 39.968471 37.975361
[43] 16.056423 22.321241 29.502743 39.415555 68.695397 94.841580
[49] 49.784221 82.842063 53.112870 7.554488 34.891446 38.734127
[55] 105.762073 39.075296 89.386547 56.279559 28.455354 84.684350
[61] 84.719927 86.950250 72.399872 48.875458 73.908410 41.047765
[67] 38.112460 38.006715 25.781026 64.453294 63.488881 62.025456
[73] 88.706781 53.570347 71.571211 37.240862 32.510384 20.557917
[79] 48.065483 94.325533 94.798381 64.708053 108.530045 26.543721
[85] 58.603449 52.491463 85.727697 106.653768 47.484039 102.625380
[91] 49.518054 36.609159 27.157635 59.725756 39.526326 82.433037
[97] 90.007551 97.304846 29.513355 80.113184

これと同じようなことは,Excelを使うと次のような式でできる。

=NORMINV(RAND(),60, 30)

ただしこれでも先ほどのように負の値と100位上の値ができてしまう。うーむ。数学的なことがわからないので困った。Excelを使う場合,ある程度の数値ならばここに書いてあるような方法を使ってできるみたい。

http://www016.upp.so-net.ne.jp/sige-lab/before2002/1995make_rand.pdf

ただしこのやり方もSDが広すぎると対応できない。と,ぐぐっていたらこんなのをみつけた。

R言語について。正規分布に従う疑似乱数を発生させる「rnorm()」関数で、正の値だ… http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q1177484151?fr=pc_tw_share_q #

ここで回答者さんが平均値を指定して,負の値を出さないようにする乱数発生のRスクリプトを書いてくださっている。引用します。

>zz<-rnorm(10000,mean=3.34)

>while(any(zf<-zz<0)){#ひたすら粘る(お勧めできない)#
>zz<-rnorm(10000,mean=3.34)}

>abs(zz)#原点で折り返す#

>zz[zz>=0]#負値は省く#

>(zz>0)*zz#0に圧縮#

>ifelse(zz<0,3.34,zz)*zz#平均を強制#

>while(any(zf<-zz<0)){#正値で上書き#
zz[zf]<-rnorm(sum(zf),mean=3.34)}

これのrnormの引数でSDも指定してやればいいのではないか,と。

>zz<-rnorm(100,mean=60. sd=30)

>while(any(zf<-zz<0)){#ひたすら粘る(お勧めできない)#
zz<-rnorm(100,mean=60, sd=30)}

>abs(zz)#原点で折り返す#

>zz[zz>=0]#負値は省く#

>(zz>0)*zz#0に圧縮#

>ifelse(zz<0,60,zz)*zz#平均を強制#

>while(any(zf<-zz<0)){#正値で上書き#
zz[zf]<-rnorm(sum(zf),mean=60, sd=30)}

ただしこれだけでは100以上の値が含まれるので,

>ifelse(zz>100, 60, zz)

として0以下の値の処理と同じように平均に置き換えてあげる。シュミレーションした平均値と標準偏差を出すと,こんな感じ。

> mean(zz)
[1] 65.13294
> sd(zz)
[1] 29.33622

平均が5点ほど上にずれたけどsdはまあまあ。このやり方は,範囲の外を取る値を平均値で置き換えるやり方だけれど,それらの値を境界の0と100で置き換えるということもありなんじゃないだろうか。やってみる。

> zz<-rnorm(100,mean=60,sd=30)

while(any(zf<-zz<0)){#ひたすら粘る(お勧めできない)#
zz<-rnorm(100,mean=60, sd=30)}

abs(zz)#原点で折り返す#

zz[zz>=0]#負値は省く#

(zz>0)*zz#0に圧縮#

ifelse(zz<0,0,zz)*zz#負の値を0に置き換え#

while(any(zf<-zz<0)){#正値で上書き#
zz[zf]<-rnorm(sum(zf),mean=60,sd=30)}

ifelse(zz>100, 100, zz) #100以上の値を100に置き換え#

> mean(zz)
[1] 60.1755
> sd(zz)
[1] 27.46259

標準偏差は少し小さくなったが平均はさきほどよりも近くなった。もともとこういうやり方では最初に指定したものとぴったり一致することはないにせよ,このやり方だとまあまあの精度でシュミレーションができそう。ただまあサンプルサイズがこれより少なくなると推定の精度は下がる。逆に増やせば上がる。

最後に。ここまでやってきたやり方は勝手に標本分布を正規分布と仮定してやっているのでその点は注意が必要。t検定なんかやってるんだったらまあ正規性を仮定してのことなので良いけれど,ポアソン分布とかカイ二乗分布とかだったらこのやりかたはできない。そういう分布では平均と標準偏差の意味するものが違ってくる。そういう場合も分布のパラメータがわかればシュミレーションはできるのかな。またなにか機会があったらそっちでも遊んでみよう。

そんな感じで昨日の基礎研ではシュミレーションしたデータを使って,論文のRQに答える検定を自分で考えてやってみるということをやろうとしたのでした。バタバタと準備したのでなんかつまらなくなってしまったけれど。もうちょっとちゃんと準備してやればもっと勉強にもなったよなと思うので,また基礎研で僕の番が回ってきたら同じようなことにチャレンジしてみたい。今度は,テキストファイルのデータをExcelにまとめてそれをRでもlangtestでもSPSSでなんでもいいから使って結果を解釈するところまで。

なんかあの準備不足で色々あたふたする感じが僕の普段の授業がどうなっているかを表している気がしないでもなかったり…(遠い目

というわけで,そうちゃんと戯れてこようと思います(じゅるり

なにをゆう たむらゆう

おしまい

 

“研究室リテラシー”

本格的にこの業界でやっていくにあたってとても大事だと思ったのでメモ代わりに。スライド13枚目の「学生は兵隊ではない」に笑った。”研究室リテラシー”と書いてあるけれど、社会人のリテラシーというくらいいろんな人に当てはまることだと思う。時々読み返して自分の生活を振り返る機会を持ちたい。

今学期に授業で読む予定の文献

やらなければいけないことを放置してメモ。

今学期は自分の研究科とお隣の研究科で第二言語習得という名のつく授業を2つ履修する予定です。そのうちの1つで教科書として使用されるのがこれ。

Second Language Acquisition: An Introductory Course Susan M. Gass 

定番ということですが僕はまだ読んだことがないので。これをテキストにして毎週1チャプターずつ進むようです。

もう一つの授業は特にテキストの指定はなくブックチャプターやら学術論文やらを読んでいくもの。以下読む予定の文献を羅列します。

  • Ortega, L. (2009). Understanding second language acquisition. London: Hodder Education. (pp.1-11)
  • Doughty, C. J., & Long, M. H. (2003).  The Scope of Inquiry and Goals of SLA. In Doughty, C. J., & Long, M. H. (Eds.). The Handbook of Second Language Acquisition, Malden, MA. Blackwell. (pp.3-16)
  • Krashen, S. (1982). Principles and Practice in Second Language Acquisition. London. Pergamon. (pp.9-37)
  • Ellis, R. (2008). The Study of Second Language Acquisition (2nd ed.). Oxford: Oxford University Press. (pp.417-434)とCh.13
  • Sonbul, S., & Schmitt, N. (2013). Explicit and implicit lexical knowledge: Acquisition of collocations under different input conditions. Language Learning,63(1), 121-159.
  • Jarvis, S., & Pavlenko, A. (2008). Crosslinguistic Influence in Language and Cognition. New York and London: Routledge.
  • Jeon, E. H., & Yamashita, J. (2014). L2 Reading Comprehension and Its Correlates: A Meta‐Analysis. Language Learning64(1), 160-212.
  • Wolter, B., & Gyllstad, H. (2013). Frequency of input and L2 collocational processing. Studies in Second Language Acquisition35(03), 451-482.
  • Godfroid, A., Boers, F., & Housen, A. (2013). AN EYE FOR WORDS. Studies in Second Language Acquisition35(03), 483-517.
  • Baba, K., & Nitta, R. (2014). Phase Transitions in Development of Writing Fluency From a Complex Dynamic Systems Perspective. Language Learning64(1), 1-35.
  • Sparks, R. L., & Patton, J. (2013). Relationship of L1 Skills and L2 Aptitude to L2 Anxiety on the Foreign Language Classroom Anxiety Scale. Language Learning63(4), 870-895.
  • Lim, J. H., & Christianson, K. (2013). Integrating meaning and structure in L1–L2 and L2–L1 translations. Second Language Research29(3), 233-256.
  • Bell, N., Skalicky, S., & Salsbury, T. (2014). Multicompetence in L2 Language Play: A Longitudinal Case Study. Language Learning64(1), 72-102

一応こんな感じです。後半の論文はレビューできたら…でき…たら…

なにをゆう たむらゆう

おしまい