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科目一覧へ戻る/Return to the Course List | 2022/08/26 現在/As of 2022/08/26 |
開講科目名 /Course |
言語情報処理Ⅰb/COMPUTER AND LANGUAGE I(B) |
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開講所属 /Course Offered by |
外国語学部英語学科/FOREIGN LANGUAGES ENGLISH |
ターム?学期 /Term?Semester |
2022年度/2022 Academic Year 秋学期/FALL SEMESTER |
曜限 /Day, Period |
木2/Thu 2 |
開講区分 /semester offered |
秋学期/Fall |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
2,3,4 |
主担当教員 /Main Instructor |
羽山 恵 |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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羽山 恵 | 英語学科/ENGLISH |
授業の目的?内容 /Course Objectives |
この授業は、英語学科のDPにおいて求めている「言語学や言語教育に関する専門知識を修得し、言語データを分析し、論証する能力を身に付ける」ことを目的としている。また、CPに記述している通り、「言語学や言語教育に関する専門知識を修得し、言語データを分析し、論証する能力を養成するため」、コーパスの分析を行っていく。 今学期は、日本人が書いた、または話した英語を集めた学習者コーパスを分析する。既存のコーパス(JEFLL Corpus、NICT JLE Corpus、ICLE)を知り、さらには各受講生がデータを収集し、独自コーパスを作成する。それにより、学習者英語に対する理解を深める。演習として行う分析では、流暢さ、語彙の豊富さ、構文の複雑さ、正確性など、第二言語習得研究で一般的に用いられている分析観点を網羅する。最後には、独自のテーマを考え、分析を実行し、得られた結果を教室内プレゼンテーションおよびレポートにより発表する。 |
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授業の形式?方法と履修上の注意 /Teaching method and Attention the course |
この授業はコンピューター教室で実施する。 授業資料の配付や課題のやり取りではmanabaを活用する。 毎回の授業では分析の観点を設定し、受講生によるコンピューターを用いた演習を中心として進める。(ただし、コンピューターに関しては特別な知識や技能は必要ない。)また、毎回の分析の観点についての演習後、課題が出される。学習したことを応用し課題を完成させ、manabaを介して提出する。 ※授業担当者(羽山)の学外研修のため、2023年度は休講となる。履修を希望?予定している場合は、2022年度の受講を勧める。 |
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事前?事後学修の内容 /Before After Study |
授業後は、引き続き課題に取り組む。期日までに仕上げ、manabaを介して提出する。(60?90分) | ||||||||||
テキスト1 /Textbooks1 |
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テキスト2 /Textbooks2 |
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テキスト3 /Textbooks3 |
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参考文献等1 /References1 |
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参考文献等2 /References2 |
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参考文献等3 /References3 |
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評価方法 /Evaluation |
毎回の授業で出題されるレポート(70%)、最終課題?プレゼンテーション(30%) | ||||||||||
関連科目 /Related Subjects |
コーパス言語学aを授業していなくても受講可能。 | ||||||||||
備考 /Notes |
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到達目標 /Learning Goal |
コーパス言語学に関して専門知識を習得し、各種ソフトを用いて言語情報を分析?論証できるようにする。 |
回 /Time |
授業計画(主題の設定) /Class schedule |
授業の内容 /Contents of class |
事前?事後学修の内容 /Before After Study |
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1 | オリエンテーション | 授業の目的、概要、課題の説明 | |
2 | 学習者コーパスとは | 既存の学習者コーパスの紹介と演習 | 課題が授業時間内に終わらない場合は、期日までに仕上げ、オンラインで提出する |
3 | 学習者データの収集 | 身近な日本人英語学習者からwritten dataとspoken dataを収集する | 2?4名の友人?知人に英作文と英語によるインタビューを実施し、その発話データを次回授業に持参する |
4 | 学習者データの入力と加工 | 集めたデータを入力し、必要なタグを付与する | データ入力とタグ付与を完成させ、manabaに提出する |
5 | 学習者データの分析(1) | 基礎情報の求め方 | 課題が授業時間内に終わらない場合は、期日までに仕上げ、オンラインで提出する |
6 | 学習者データの分析(2) | 流暢さ分析 | 課題が授業時間内に終わらない場合は、期日までに仕上げ、オンラインで提出する |
7 | 学習者データの分析(3) | 語彙的複雑さの分析 | 課題が授業時間内に終わらない場合は、期日までに仕上げ、オンラインで提出する |
8 | 学習者データの分析(4) | 文法的複雑さの分析 | 課題が授業時間内に終わらない場合は、期日までに仕上げ、オンラインで提出する |
9 | 学習者データの分析(5) | 誤り分析 | 課題が授業時間内に終わらない場合は、期日までに仕上げ、オンラインで提出する |
10 | 学習者データの分析(6) | 母語による違いを探る | 課題が授業時間内に終わらない場合は、期日までに仕上げ、オンラインで提出する |
11 | 発展活動(1) | 受講生個々人が、最終課題?プレゼンテーションの分析テーマについて検討する | 最終課題の分析テーマを考え、教員のチェックを受ける |
12 | 発展活動(2) | 受講生個々人が、最終課題?プレゼンテーションのデータ分析を行う | 最終課題の分析を進める |
13 | 発展活動(3) | 受講生個々人が、最終課題?プレゼンテーションの分析結果とその解釈について検討する。発表資料を作成する | 最終課題のプレゼンテーション資料を作成する |
14 | プレゼンテーション | 最終課題のプレゼンテーション | 発表当日前の期日までにプレゼンテーション資料をmanabaへ提出する |