第84回大会研究発表第3室 
概要
研究グループは、これまでに、科学技術論文コーパスの分析に基づいた英文作成支援ツールを開発してきた。従来のn-gram分析方法では、ターゲットとする語連鎖の間に副詞や形容詞が入っていた場合、該当例として拾い上げることができなかったため、先行研究においても、さまざまな構文情報を加味して分析する方法が試みられてきた。本研究では、英語の5文型に関する情報を加えることで、より精度の高い類似度を割り出す、「チャンキング」解析法を提案する。会場からは、辞書で提示する情報や、KWICからの情報よりも、優れた情報提示ができるだろうか、という質問があった。本研究では、5文型の情報のみを追加しているが、今後は、約500点の文法項目を取り込む計画であり、より精度の高い類似度の検出により、適切な文例の表示を行う予定であるという答えがあった。研究の発展による今後の支援ツールの開発が大いに期待される。
概要
これまでに名古屋大学で開発しているPCおよびスマホからの語彙学習システムに加えて、新たに、教員が自由にコンテンツを追加できるシステムが開発され、本発表では、新システムの紹介が行われた。このシステムでは、教員は、エクセルを用いて、容易に授業に関連した語彙学習教材が準備できる。さらに、Web APIが組み込まれており、Javascriptによるtext-to-speechをもちた音声教材も使用可能となっている。音声は、英語、日本語、フランス語での語彙学習に対応している。本語彙学習システムを授業で用いた場合の配信例の紹介や、実演も交えての発表に、質疑時間終了後にも、多くの質問者による質問の列ができた。
概要
発表者の持ち込んだ投影機器を用いて，スマートホンによる高校英語の授業用アプリ開発と授業実践について報告があった．アプリ使用中に電話，メール来た場合の対処法や，今後本アプリケーションを授業で使うのか，個別に使うのか，Blendedで使うのか，などについての質問が寄せられた．発表者の準備が遅れたため，発表開始時刻が5分程度遅れた．
概要
BIC情報量規準を用いて，CALL態度尺度を中学生・高校生に適用したところ，強測定不変モデルが採択され，いずれにおいても大学生におけるモデルと同様の因子構造を持っていることが示された．質問には，AICとBICの間における情報量規準の本研究における相違，中学生が"態度"という漠然とした評価ができることの妥当性，発表中の"コンピュータ"という用語の語義の広さなどについての質疑が交わされた．
