Proceedings of the 42nd Annual Meeting of the English Language Education Society of Japan 日本英語教育学会第 42 回年次研究集会論文集 コーパスの英語教育への実践利用に向けて 中條 清美 日本大学生産工学部 〒275-8576 千葉県習志野市新栄 2-11-1 E-mail: chuujou.kiyomi@nihon-u.ac.jp 概要 コーパスの英語教育への利用方法として，コーパスの言語分析結果を教材やシラバスに応用する間接的利 用と，コーパス検索から得られた用例を見て学習者自身が言語の規則性を発見するデータ駆動型学習（data-driven learning: DDL）と呼ばれる直接的利用が考えられる。本稿では，コーパスを教育現場に取り入れるために，これま で筆者が行った間接的利用の例としてコーパスの語彙分析について，直接的利用の例としてコーパスを直接的に教 室で利用する DDL 実践例について報告する。また，コーパスの教室利用を促進するために共同開発したパラレル コーパス検索ツール AntWebConc-Parallel，WebParaNews，AntPConc を紹介する。 Towards Better Corpus Applications in the Japanese EFL Classroom Kiyomi Chujo College of Industrial Technology, Nihon University 2-11-1 Shin’ei, Narashino-shi, Chiba 275-8576 Japan E-mail: chuujou.kiyomi@nihon-u.ac.jp Abstract In L2 classrooms, the use of corpora can be indirect, such as developing materials based on corpora analyses, or direct, such as using data-driven learning (DDL) which involves student-centered discovery learning through the observation of regularities from a large number of authentic examples. In this paper, in order to incorporate the use of corpora into L2 teaching, the author reports the results of EFL vocabulary analyses of various educational corpora as an example of indirect corpus application, and the results of EFL DDL case studies as an example of direct corpus application. Pilot versions of parallel concordancers, AntWebConc-Parallel, WebParaNews, and AntPConc, will be introduced to promote direct corpus applications to create an effective environment for teachers and students. 1. は じ め に コーパスとは「言語研究に利用できるコンピュータ 処理可能な言語データの集合体」 をさし， 一般的に， 指導に役立つよう共同開発してきたフリーウェアのパ ラ レ ル コ ー パ ス 検 索 ツ ー ル AntWebConc-Parallel, WebParaNews, AntPConc を 紹 介 す る 。 幅広いジャンルの言語 資料から言語テキストを体系的 にサンプリングして大量に集められて構築される。 2. コ ー パ ス の間 接 的 利用 ： 教育 用 語 彙分 析 1990 年 代 に な っ て ， １ 億 語 の British National Corpus 2.1. 実 用 英 語 に必 要 な 基本 語 彙数 （ BNC） が 完 成 し ， コ ー パ ス 言 語 学 は 飛 躍 的 に 発 展 し た。 基本語彙は ，どの分野にも広く出現する語彙であり， 一 般 目 的 型 の 英 語 教 育 （ EGP: English for General コーパスの外国語教育への実践利用には，コーパス Purposes）の 基 盤 を な す 重 要 な 語 彙 と 考 え ら れ る 。2000 の言語分析結果を教材やシラバスに応用する間接的利 年 代 に 入 っ て ，大 規 模 コ ー パ ス に 基 づ い た JACET8000 用と，コーパス検索から得られた用例を見て学習者自 等の基本語彙が選定された 。本節では，4 種の大型基 身が言語の規則性を発見する直接的利用が考えられる 。 本 語 彙 表 ， COCA5000, JACET8000, SVL12000, BNC 本稿では，コーパスを教育現場に取り入れるため に HFWL の 比 較 調 査 に よ っ て 明 ら か に な っ た ， 実 用 英 語 筆者が行ってきた 研究と実践の歩みについて述べる。 以下，2 節ではコーパスを 間接的に教育に役立てる教 に必要な基本語彙数について報告する。 The Corpus of Contemporary American English 育用語彙分析に関する 研究，3 節ではデータ駆動型学 （ COCA） は 世 界 最 大 級 の ア メ リ カ 英 語 の コ ー パ ス で 習 （ data-driven learning: DDL） と 呼 ば れ る コ ー パ ス の あ る 。 2010 年 に は COCA の 4 億 語 か ら ，「 よ り 多 く ， 直 接 的 利 用 の 指 導 実 践 例 に つ い て 報 告 す る 。4 節 で は ， より広く出現する語は重要である」という明解な基準 中條清美, "コーパスの英語教育への実践利用に向けて" 日本英語教育学会第 42 回年次研究集会論文集, pp. 45-52, 日本英語教育学会編集委員会編集, 早稲田大学情報教育研究所発行, 2013 年 3 月 31 日. This proceedings compilation published by the Institute for Digital Enhancement of Cognitive Development, Waseda University. Copyright © 2012 by Kiyomi Chujo. All rights reserved. に 基 づ い て 5,000 語 （ COCA5000） が 選 定 さ れ た [ 1] 。 幅広い分野においてある程度のカバー率を得られるよ JACET8000 は 大 学 英 語 教 育 学 会 基 本 語 改 訂 委 員 会 うに作成されている。 いずれも大型コーパスの頻度上 が BNC に 基 づ い て ，「 日 本 の 英 語 教 育 の 現 状 を 配 慮 し 位語を基盤としながらもそれぞれ独自の選定基準を適 て 」 選 定 し た 8,000 語 で あ る [ 2] 。 SVL12000（ 標 準 語 彙 用しているため，カバー率に多少の差異がみられた。 水 準 12000） は 出 版 社 の ア ル ク が ネ イ テ ィ ブ ス ピ ー カ 1,000 語 サ イ ズ の 語 彙 表 で は JACET が 14 分 野 中 5 分 野 ーの使用頻度をベースにしながら ，日本人学習者にと に お い て 1 位 を 占 め ， 2,000 語 と 3,000 語 サ イ ズ で は っ て の 有 用 性 や 重 要 性 を 考 慮 し て 選 定 し た 12,000 語 BNC が 5 分 野 に お い て 1 位 ，そ し て 4,000 語 サ イ ズ の である [ 3] 。 BNC HFWL は Chujo（ 2004） で 作 成 さ れ た 語 彙 表 で は ， COCA が 7 分 野 に お い て 1 位 を 占 め て い BNC の 頻 度 100 以 上 の BNC High Frequency Word List る。 の 13,956 語 で あ る [ 4] 。 続 い て ， 4 種 の 語 彙 表 の 1,000 語 ご と の カ バ ー 率 の 4 種の語彙 表は「カバー率」という指標に基づいて 累計を，音声英語と文字英語別に 7 分野の言語活動の 比較された。カバー率とは，各語彙表が，ある分野の 平均カバー率を算出して，表 2 と表 3 に示した。一般 英 文 資 料 で 使 用 さ れ る 総 語 彙 数 の 何 %を カ バ ー す る の に ，カ バ ー 率 95%が 理 解 の 閾 値 と さ れ て い る 。 し た が かを表わすもので，語彙表の実用性を示す指標の 1 つ っ て ，実 用 に な る 英 語 力 を 目 指 す に は 95%の カ バ ー 率 と考えられている。 が達成目標ということにな る。 調査は，実用英語を音声英語と文字英語に分けて行 表 2 音声英語の言語資料のカバー率 っ た 。音 声 英 語 か ら 1) ク ラ ス 対 話（ 大 学 生 ），2) サ バ 上位語数（累計） 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 5) VOA（ ラ ジ オ レ ポ ー ト ），6) TOEIC Listening Section, COCA5000 85.4% 91.5% 94.0% 95.4% 7) TOEFL Listening Section の ７ 分 野 ， 文 字 英 語 か ら 1) JACET8000 86.0% 91.5% 94.0% 95.3% 96.0% 96.6% 97.0% 小 説（ ハ リ ー ポ ッ タ ー ），2) 生 活 案 内 ，3) News for You SVL12000 82.3% 89.6% 93.4% 95.1% 96.0% 96.7% 97.0% 97.4% 97.7% 97.8% 97.9% イ バ ル 会 話 ， 3) 映 画 ， 4) PBS News（ TV ニ ュ ー ス ）， （ ESL 英 字 新 聞 ）, 4) 大 学 案 内 ，5) TIME（ 英 文 雑 誌 ）， BNC HFWL 85.3% 91.6% 94.0% 95.3% 96.1% 96.7% 97.1% 97.5% 97.8% 97.9% 98.0% 98.1% 98.2% 6) TOEIC Reading Section, 7) TOEFL Reading Section の 7 分野，以上の言語資料の語彙に対する 4 種語彙表の 表 3 文字英語の言語資料のカバー率 上 位 1,000 語 ず つ の カ バ ー 率 を 算 出 し て 行 わ れ た 。 ど 上位語数（累計） 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 COCA5000 77.0% 86.1% 90.0% 92.4% JACET8000 76.5% 85.0% 89.2% 92.2% 93.7% 94.7% 95.4% SVL12000 70.5% 81.6% 87.6% 91.0% 93.0% 94.2% 95.1% 95.8% 96.3% 96.5% 96.8% の分野の言語活動で他の語彙表より高いカバー率を得 て い る か を 表 1 に ○ で 示 し た 。（ 同 順 位 も あ る 。） 表 1 言語活動 4 種語彙表のカバー率順位 上位1,000語 C J ○ ○ TOEIC Reading 3 5 2 4 4 ○ ○ 3 2 5 BNC HFWL 77.4% 85.9% 89.9% 92.2% 93.7% 94.8% 95.4% 95.9% 96.3% 96.6% 96.8% 97.0% 97.2% ○ ○ 4 種 の 語 彙 表 と も 4,000 語 で 音 声 英 語 の 言 語 活 動 資 料 の カ バ ー 率 が 95%を 超 え る 。興 味 深 い こ と に ，文 字 言 語 活 動 の 言 語 資 料 の 語 彙 に 対 す る カ バ ー 率 が 95%を ○ 超 え る の は 3 種 と も 7,000 語 で あ る 。 ○ ○ ○ ○ ○ TOEFL Reading ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 文字英語 大学案内 1位の合計回数 ○ ○ ○ ○ News for You S B ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 生活案内 TIME ○ ○ ハリーポッター J ○ ○ ○ ○ ○ TOEFL Listening 上位4,000語 S B C ○ ○ ○ ○ TOEIC Listening J ○ ○ 映画 上位3,000語 S B C ○ ○ サバイバル会話 VOA J ○ クラス対話 音声英語 PBS News 上位2,000語 S B C ○ ○ ○ ○ ○ 4 以上から， どの分野にも広く出現する 「一般語彙」 ○ 2 を学習してさまざまな分野において実用となる語彙 ○ レ ベ ル に 達 す る に は ，音 声 言 語 活 動 で は 一 般 語 彙 の 頻 2 度 上 位 4,000 語 ， 文 字 言 語 活 動 で は 7,000 語 が 最 低 限 ○ 3 5 7 1 4 必 要 で あ る こ と が わ か る 。こ れ は ，以 前 か ら の 研 究 に C: COCA5000, J: JACET8000, S: SVL12000, B: BNC HFWL な お ，4 種 の 語 彙 表 は そ れ ぞ れ 異 な る「 語 の 数 え 方 」 お い て ，「 成 人 の 実 用 の コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン に は ， 最 によって作成されているため，他の語彙表との比較を 低 7,000 か ら 8,000 語 ， ま た は そ れ 以 上 の 語 彙 力 が 必 可 能 に す る た め ， 語 の 数 え 方 を BNC HFWL と 同 一 の 要 で あ る 」 と い う 推 定 値 と 合 致 す る も の で あ る [ 5] 。 レ マ 規 準 に 再 編 成 し た 。そ の 結 果 ，た と え ば COCA5000 は 固 有 名 詞 等 を 除 い て 再 編 成 し た の で ， 元 の 5,000 語 2.2. 教 科 書 語 彙の 現 状 か ら 4,079 語 に 縮 小 し た 。 そ の た め ， 表 1 で は 4 種 語 本節では学習者が小中高で使用する教科書語彙 を 彙 表 の 上 位 4,000 語 ま で の カ バ ー 率 を 比 較 し た 。 通じてどの程度の 数の語彙が学習可能 であるかをみて 4 種の語彙表はそれぞれ独自の目標を持ちながらも いきたい。 46 [9] 学 習 指 導 要 領 が 約 10 年 ご と に 改 訂 さ れ る た び に ， ，中 国 ，韓 国 ，台 湾 で は 小 中 高 で 学 習 す る 語 彙 数 は ， 教科書語彙 の語彙数は減少の一途をたどってきた。平 「 6,000 語 か 7,000 語 前 後 が 多 い が ，日 本 は 3,000 語 程 成 10・11 年 告 示 ま で の 中・高 学 習 指 導 要 領 に 示 さ れ た 度」と大きな差があることを知っておく必要がある。 新 語 数 合 計 の 上 限 は ， 昭 和 26 年 の 6,800 語 か ら 平 成 表 5 10・ 11 年 の 2,700 語 ま で ， 教 科 書 で 学 習 で き る 異 語 数 1 人の学習者が出会う可能性のある語彙 数 小学校 表 4 に は ，「 ゆ と り 」 路 線 を 歩 み 始 め た 1988 年 の 高 One World Kids （498語） 校 用 教 科 書 40 シ リ ー ズ 計 100 冊 と ，「 ゆ と り 」 の 集 大 成 で あ る 2006 年 の 教 科 書 35 シ リ ー ズ 計 95 冊 の 教 科 書 Junior Columbus 21 コ ー パ ス を 分 析 し た 結 果 を 示 し た [ 6] 。 高 校 教 科 書 1 シ （954語） リ ー ズ の 平 均 異 語 数 は 2,028 語 か ら 1,775 語 へ と 12.5％ 減少した。 表 4 Let's Have Fun! 1988 New Horizon （993語） 1988 年 度 と 2006 年 度 の 高 校 教 科 書 の 語 彙 数 （728語） 2006 Junior Horizon Hi, English! シリーズ数と冊数 40シリーズ100冊 全シリーズでの延べ語数 993,879語 （1,149語） 35シリーズ95冊 607,407語 Kids Crown 全シリーズでの異語数 10,595語 9,904語 1シリーズの平均延べ語数 24,847語 16,950語 高校 中学校 の減少が長期的に起き てきた。 （2,084語） 小中高単純合計異語数 （1,917語） 3,143 2,184 31 Pro-vision （2,200語） 3,426 2,458 28 Crown （2,602語） 3,828 2,822 26 Unicorn （3,161語） 4,387 3,348 24 Vivid （1,917語） 3,599 2,412 33 Pro-vision （2,200語） 3,882 2,677 31 Crown （2,602語） 4,284 3,043 29 Unicorn （3,161語） 4,843 3,514 27 Vivid （1,917語） 3,638 2,438 33 Pro-vision （2,200語） 3,921 2,702 31 Crown （2,602語） 4,323 3,060 29 Unicorn （3,161語） 4,882 3,554 27 Vivid （1,917語） 3,794 2,520 34 Pro-vision （2,200語） 4,077 2,784 32 Crown （2,602語） 4,479 3,142 30 Unicorn （3,161語） 5,038 3,626 28 Vivid （1,917語） 4,729 3,144 34 Pro-vision （2,200語） 5,012 3,417 32 Crown （2,602語） 5,414 3,702 32 Unicorn （3,161語） 5,973 4,155 30 4,334 3,035 30 平 均 1シリーズの平均異語数 2,028語 1,775語 小中高累計異語数 重複異語数％ Vivid 表中（ ）内の語数は異語数を示す 次に，1 人の学習者が使用する教科書は各学校段階 2.3. 入 試 の 語 彙 で 1 シリーズずつであるので， 小中高の教科書から 1 日本人学習者の語彙を考える上で， 現実的には入 シリーズを選び， 1 人の学 習者が教科書を通じて出会 試の準備の際に学習する語彙も無視できないと 思われ う 語 彙 数 は ど の 程 度 で あ る か を 見 た （ 表 5） [ 7] 。 こ の る。大学入試のために膨大な時間と労力をかけて学習 調査の時点では，小学校「英語ノート」はまだ 公表さ した語彙が，大学入学後いかに有効活用できるかを見 れていなかったので， 「 英 語 ノ ー ト 」の 前 段 階 と し て 5 る た め に ， 2.1 節 で 実 用 性 の 指 標 と し た 音 声 英 語 と 文 つの出版社から出された英語活動 用のテキスト の分析 字英語各 7 分野の言語活動で使用される語彙に対する 結果を左端に載せた。 ちなみに「英語ノート」の異語 カ バ ー 率 を 調 査 し た [ 1 0] 。 1980 年 代 ， 1990 年 代 ， 2000 数 は 386 語 と 推 定 さ れ [ 8] ，この 5 つのどれよりも少な 年代という年代ごとに ，中高英語教科書語彙のみを学 い。 習した場合，中高英語教科書語彙に当該年代の難関 表 5 の右端には小中高の教科書に繰り返し出現する 16 大 学 の 入 試 問 題 語 彙 を 加 え て 学 習 し た 場 合 に 分 け 重 複 異 語 数 の 割 合 を 示 し た 。約 30%は 小 中 高 と 繰 り 返 て，7 分野の言語活動の平均カバー率を算出して表 6 し教科書に出現する語彙であり，最終的に習得される に 示 し た 。 ｢中 高 英 語 教 科 書 語 彙 ＋ 16 大 学 入 試 問 題 語 語 彙 数 は 約 3,000 語 程 度 に と ど ま る こ と が 明 ら か に な 彙 ｣の 異 語 数 は ， 1988 年 ： 4,170 語 ， 1998 年 ： 4,664 語 ， った。 2009 年 ： 4,940 語 で あ っ た 。 教科書を執筆する際に，機能語等の語彙の重複は必 表 6 大 学 入 試 問 題 語 彙 の カ バ ー 率 （ 単 位 ： %） 要としても，語彙の種類数をしぼって小中高をとおし 1980年代 て同じ語を繰り返し学習するのがよいのか，小中高 と 言語活動 新 し い 中 ・ 高 の 学 習 指 導 要 領 が 2008 年 ， 2009 年 に 告 示 さ れ ， ｢ゆ と り 教 育 ｣か ら の 転 換 が 明 確 に さ れ た 。 2000年代 中高 教科書 語彙 中高 +入試 語彙 中高 教科書 語彙 中高 +入試 語彙 中高 教科書 語彙 中高 +入試 語彙 音声英語カバー率平均 91.4 94.1 92.4 95.0 92.6 95.3 文字英語カバー率平均 83.2 88.8 85.3 90.3 85.8 91.0 重なりが多くならないようにして新しい語彙を積み上 げていくのがよいのかは意見が分かれるところである。 1990年代 指 導 す る 語 彙 数 が ，中 学 校 で は 900 語 か ら 1,200 語 へ ， 音声英語では，それぞれの年代の中高英語教科書 高 校 で は 1,300 語 か ら 1,800 語 程 度 へ と 増 加 し ， 中 高 語 彙 に 16 大 学 入 試 問 題 語 彙 を 加 え る と ， 平 均 カ バ ー の 合 計 で 3,000 語 と な る 。1951 年 告 示 の 学 習 指 導 要 領 率 は ， 94.1%→ 95.0%→ 95.3%と い う よ う に 約 3 ポ イ ン から，一貫して減少してきた指導語彙の語数が，初め ト ず つ 上 昇 す る 。 90 年 代 と 2000 年 代 で は 実 用 音 声 英 て増加に転じたことになる。 語 7 分 野 の う ち 5 分 野 で 95%を 超 え る 。 し か し な が ら ，小 池（ 2006: 297） が 指 摘 す る よ う に 一方，文字英語では，それぞれの年代の中高英語 47 教 科 書 語 彙 に 16 大 学 入 試 問 題 語 彙 を 加 え る と ， 平 均 ると考えられている。 カ バ ー 率 は ， 88.8%→ 90.3%→ 91.0%と い う よ う に 約 5 最 近 で は 多 く の 大 学 で TOEIC ス コ ア の 向 上 が 英 語 ポイントずつ上昇する。しかし，実用的なレベルとさ 教 育 の 目 標 の 1 つ に あ げ ら れ て い る こ と か ら ，ESP の れ る 95%か ら は か な り 遠 い 。 文 字 英 語 に 対 し て は ， 中 具 体 例 と し て ，TOEIC に 目 標 を 限 定 し た「 TOEIC 語 彙 」 高 英 語 教 科 書 語 彙 に 難 関 16 大 学 の 英 語 入 試 問 題 語 彙 の選定と効率推定 について述べる。 中 條 他 （ 2004） は [ 11] ， 公 開 さ れ て い る TOEIC 試 験 を加えてもこの程度であることを認識する必要があ る。 問 題 と 市 販 の TOEIC 練 習 問 題 か ら 約 11 万 語 の TOEIC コ ー パ ス を 作 成 し ，補 習・初 級 レ ベ ル「 TOEIC 語 彙 1 ・ 2」の 各 200 語 と そ れ に 対 応 す る 用 例 各 400 種 ，お よ び 2.4. 検 定 試 験 の語 彙 中 級 レ ベ ル 「 TOEIC 語 彙 3」 の 240 語 と 用 例 480 種 を 大学入学後の英語教育の目標の 1 つとして，就職活 選定した。 動や生涯教育の観点から検定試験が考えられる 。各種 の検定試験の語彙レベルを 比較するため， それぞれの 次 に ，TOEIC 試 験 を 学 習 目 標 と 設 定 し た 場 合 ，実 際 検 定 試 験 問 題 の 語 彙 を 95%満 た す た め に 必 要 な BNC の大学一般英語教育の現場で使われている英語教材と， 頻 度 上 位 語 の 語 数 を「 語 彙 レ ベ ル 」と 定 義 し て（ Chujo, 選 定 し た 「 TOEIC 語 彙 1・ 2・ 3」 の 語 彙 ・ 用 例 を 併 用 2004） [4] した場合，学習効果が どの程度期待できるかを，語彙 ，調査 結果を図 1 に示した。 効率の観点から試算した。 英 検 2 級 は ほ ぼ 3,000 語 レ ベ ル で あ っ た 。 す な わ ち BNC の 頻 度 上 位 の 3,000 語 で 英 検 2 級 試 験 問 題 の 語 彙 試算の結果，一般英語教育用教材のみを使い，大学 の 95%を カ バ ー す る こ と が 可 能 で あ ろ う と 推 定 さ れ る 1・2 年 生 の 2 年 間 で 計 8 単 位 分 の 英 語 教 材 に 出 現 す る こ と を 示 す 。TOEIC の 場 合 ，2002 年 は 4,000 語 レ ベ ル ， 語 彙 を す べ て 習 得 し た と し て も ，１ 回 の TOEIC 試 験 に 2005 年 は 3,400 語 レ ベ ル で あ っ た 。2005 年 に 実 施 さ れ 出 現 す る 語 彙 に 対 す る カ バ ー 率 は 94.2%で あ り ， 英 文 た 英 検 準 1 級 お よ び 1 級 ，TOEIC，TOEFL の 語 彙 レ ベ 理 解 に 必 要 と さ れ る 95%の カ バ ー 率 に 及 ば な い こ と が ル は ，そ れ ぞ れ の 2000 年 前 後 の 試 験 と 比 較 す る と ，大 判 明 し た 。一 方 ，一 般 英 語 教 育 用 教 材 と「 TOEIC 語 彙 幅に下がっていることが判明した。レベルの推移につ 1・ 2・ 3」 を 併 用 し た 場 合 ， カ バ ー 率 は 96.9%に な り ， いては今後継続して調査したい。 目標とする 実用語彙レベルに到達する ことが明らかに なった。 この結果から，高校卒業程度の目標とされる英検 2 級 が 3,000 語 レ ベ ル ， TOEIC は 3,400 語 な い し は 4,000 この結果から，大学一般英語教育 で語彙力を実用レ 語程度であり，語彙レベルの観点から見ると，高校教 ベ ル に ま で 引 き 上 げ る に は ，目 的 限 定 型 の ESP コ ー パ 科書を終えた学習者が受験する検定試験としては，両 スから客観的手法によって選定された 語彙に基づいて ， 者は妥当な レベル設定 となっている。 いわゆる直接的学習（リスト学習）をさせるような語 彙教材を作成し，偶発的学習が期待される 一般英語教 材と併用する必要があることが示された。 2.6. 教 育 用 語 彙調 査 の まと め これまでの語彙調査の結果から，いわゆる一般目的 型 の 英 語（ EGP）で は 7,000 語 の 学 習 が 必 要 で あ る こ と，学習者の語彙は主に教科書から習得されると考え れ ば ，た と え 入 試 で 学 習 す る 語 彙 を 追 加 し た と し て も ， その語彙数は実用的な言語活動に必要な語彙数には程 遠いことが判明した。 図 1 英語検定試験の語彙レベル 換言すれば ，小中高教科書語彙は日本人学習者にと って「貴重な語彙 源」であ るので，完全に習得する必 要がある。また，大学入試の準備 の際に学習する語彙 2.5. 目 標 限 定 型語 彙 教育に使える限られた時間を考えると，目標とする も，実用英語に向けての語彙の補完となる 。大学卒業 言語活動に使われる語彙のカバー率をいかに効率的に 時には実用的な英語を習得していることが期待されて あげていくかを考える必要がある。現状の学習者の語 いるが，英語教育に使える 時数は限られて いる。これ 彙と実用の語彙の間にあるギャップを効率的に埋める らのことを勘案すれば ，教育目標を具体的に定め，目 手 段 の １ つ と し て ，目 的 限 定 型 の 英 語（ ESP: English for 標とする言語活動 の語彙のカバー率を 向上させる語彙 Specific Purposes）の 語 彙 に 指 導 を 絞 る こ と が 有 効 で あ を教材として使用することで，効率よく語彙増強を図 48 る必要があ る。 教師が与える明示的説明を組み合わせて，仮説形成か 3. コ ー パ ス の直 接 的 利用 ら 仮 説 検 証 を 経 て プ ロ ダ ク シ ョ ン に 向 け た DDL を 実 践してきた 。 コーパスを直接的に利用した学習はデータ駆動型 学 習（ data-driven learning: DDL）と 呼 ば れ る 。コ ー 実 践 で 用 い ら れ た DDL シ ラ バ ス は ，大 学 の 英 語 教 育 パスを検索した結果得られる多数の用例を学習者自身 の 1 つ の 目 標 と さ れ る こ と が 多 い TOEIC に 頻 出 す る が 観 察 し て 一 定 の 言 語 パ タ ー ン を 発 見 す る 。DDL は 帰 文法項目の習得の向上にむけてデザインされた。 納的な学習に有効であるため，教育への直接的利用が Uchibori, et al. (2006) は ， TOEIC に 出 題 さ れ た 文 法 項 期待されている。しかしながら，インターフェースや 目 を 調 査 し ， 名 詞 句 （ 24.4％ ）， 動 詞 句 （ 13.0 ％ ）， 前 コーパステキストの難易度 などいくつかの壁が あるた 置 詞 句（ 10.7％ ），動 詞（ 一 致 等 ）（ 10.5％ ），副 詞（ 6.5％ ） め，教育への直接的利用は あまり進展していない 。 について出題が多いこと，特に「句構造」 に関する出 題比率が高いことを明らかにした 最 近 で は ，Web 上 の 大 規 模 コ ー パ ス サ イ ト を 利 用 し [ 1 4] 。さ ら に 高 等 学 校 ま で の 英 語 教 科 書 に は ，TOEIC 頻 出 項 目 で あ る「 名 た理系の科学技術論文の作文指導など にコーパスの直 。一方，こ 詞 句 」，「 動 詞 句 」，ま た ，そ れ ら の 内 部 構 造 と し て の「 句 れ ら の Web サ イ ト で 検 索 用 に 使 わ れ る BNC， COCA 構造」といった文法知識に関する明示的記述はほとん 等のコーパスは，成人母語話者の 言語資料 に基づいて ど な い こ と も 明 ら か に し た 。そ こ で ，DDL 実 践 に お い 言語研究用に作成され たものであ るため，英語上級者 ては，名詞句構造 と動詞句構造に重点を置 いて指導す 向けである。そのまま英語初級者や英語中級者を対象 る こ と に し た 。ま た ，TOEIC レ ベ ル の 文 法 の 用 例 を 理 とした教育現場で利用しようとすると，検索結果の コ 解 す る に は 語 彙 量 も 増 や す 必 要 が あ る た め ，DDL 文 法 ンコーダンスラインの 英文テキストが難しすぎ ること 学 習 と TOEIC 語 彙 学 習（ 前 述 2.5.の TOEIC 語 彙 1・2） が指摘されている。 を 組 み 合 わ せ た 全 20 回 の シ ラ バ ス（ 表 7）を 作 成 し た 。 接的利用の例も見られるようになった [12 ] 表 7 英語初級者向けの外国語教育におけるコーパスの 直 接 利 用 に 向 け た 解 決 策 の 1 例 と し て ，図 2 の よ う に ， 語 彙・文 法 指 導 を 組 み 合 わ せ た DDL シ ラ バ ス 例 前期 週 英語のコンコーダンスラインに対応する日本語訳が表 語彙（1） 文法（動詞句） 語彙（2） ＿ access, decline など20語 ＿ company, corporateなど20語 1 示される日英パラレルコーパスを活用するという方法 品詞の区別 audit, equipment… VP: 自動詞・他動詞 accept, benefit… 3 派生と屈折 applicant, apply… VP: SVOO engineer, force… 4 可算・不可算名詞 accountant, architect… VP: gerunds, to-infinitives attend, prepare, consider, suggest, 5 NP: Art + Adj + N confirm, convention.. VP: gerunds, to-infinitives affect, prefer, analyze, predict… NP: Adj + N arrangement, arrival… VP: that clause announcement, application… 2 がある。日本語訳によって英文の難易度を下げること が可能であり，加えて，文脈の中で英語の実際の使用 例を日本語の訳とともに観察できるという利点があ る。 本節では，大学英語初級学習者を対象として，日英 後期 文法（名詞句） 6 パラレルコーパスを教室で 直接利用した実践例につい 7 NP: Art + Adj + N coverage, credit… VP: Passive bill, budget… て報告する。 8 NP: Art + Adj + N assure, brochure… VP: Adverb brand, clothing… 9 NP : followed by PP current, due… VP: Adjective appointment, contain… 10 NP: followed by toInfinitive appliance, beverage… VP: Adjective (remain …) available, concern… 11 NP: followed by -ed, -ing ＿ VP: Agreement ＿ 表 7 に示すように，語彙学習を 1 週分先行させるこ とによって，コーパス検索の対象語には，前週の学習 語 彙 の 一 部 を 使 用 す る よ う に し て ， DDL に よ る 句 構 造に関する学習と 語彙学習とを効果的に連携させ た。 指導の留意点として，図 2 のような学習者による コ ーパス検索を開始する時点では，特に文法に関する明 示 的 解 説 を 行 わ な い よ う に し た 。本 研 究 に お け る DDL は基本的には，学習者が検索対象語彙を含む用例に数 多く触れることによって，何らかのパターンを自ら抽 出するように仕向けた後，教師が明示的に解説 をし， 図 2 “a * opportunity for”の 検 索 結 果（ ParaConc 使 用 ） 学 習 者 が DDL で 自 ら 気 づ い た こ と に 対 し て ，句 構 造 に ついての知識から裏づけを与えようとする 流れをとる。 3.1. コ ー パ ス に 基 づ いた シ ラ バス デ ザイ ン そして，授業中の 一連の指導に対する フォローアップ 中條らは，一般英語授業において，日英新聞パラレ として，宿題とその解説を実施し て，指導 内容に関し ル コ ー パ ス [ 13] を 使 っ た 検 索 作 業 に よ る 帰 納 的 学 習 と ， 49 て授業後に 再度直接の注意を向け させるようにした。 ー ク シ ー ト を 構 成 す る DDL タ ス ク は ，教 師 が ParaConc 3.2. DDL 指 導 実 践 を用いて日英パラレルコーパスを 検索して得られた出 力結果を編集して作成 された。 DDL 指 導 実 践 は ，2004 年 度 に ，コ ー パ ス 検 索 を 利 用 し た 5 週 の 実 践 か ら 開 始 さ れ ， 2007 年 度 か ら は ， 表 7 図 3 の タ ス ク は ，他 動 詞 の 中 に も い く つ か の グ ル ー の シ ラ バ ス に 基 づ い た 通 年 指 導 が 行 わ れ て い る 。 2009 プ が あ り ， そ れ ぞ れ 補 部 と し て ， 名 詞 句 ， 動 名 詞 ， to 年 度 ま で 検 索 ツ ー ル ParaConc を 使 用 し た コ ー パ ス の 不 定 詞 ，that 節 ，さ ら に ，wh 節 も 含 め た 可 能 性 の 中 か 直 接 検 索 に よ る DDL が 実 施 さ れ た 。 2010 年 度 に は ， ら，どれとどれを許すのか，実際の用例に接して気づ コンピュータ設備のない教室でも可能なペーパー版 かせ，学習者の動詞句構造 に関する知識を整理させる DDL タ ス ク を 用 い た 指 導 実 践 が 行 わ れ ，2011 年 度 に は ， ねらいがある。ペーパー版ではスペースの 制約がある Web 検 索 タ ス ク と ペ ー パ ー 版 タ ス ク を 組 み 合 わ せ た 指 ため，日本語訳が 必ずしも必要でない と判断した時に 導実践が実施された。 は 日 本 語 訳 を 省 略 し た 。3.2.1.と の 違 い は ，基 本 的 に は ， 学習者が自分で検索を行うか否かの差 である。ペーパ 次 節 か ら ， 2009 年 度 ， 2010 年 度 ， 2011 年 度 の DDL 実践例について報告する。 ー 版 DDL で は ，授 業 中 に パ ソ コ ン の 準 備 や 検 索 作 業 に 3.2.1. ParaConc を 利 用 し た DDL 要する時間が不要となった。また，プリントのコンコ ーダンスラインにマルや下線を書き込める という利点 2009 年 は standalone の 有 料 検 索 プ ロ グ ラ ム ParaConc を使用した実践を通年で行った [ 15] がある。一方，学習者からは，手を動かして検索しな 。表 8 の よ う な ワ ー いので記憶に残りづらいという点が指摘された。 クシートを使用して，前出の図 2 の検索を通じて，名 詞句の仕組みを理解するとともに，文中に存在するま ＜ f in ish ＞ ＜ de c id e＞ お よ び そ の 後 に 来 て い る 補 部 に 下 線 を 引 き ， そ の 出現状況を見てみよう。 とまりとしての名詞句を認識する能力の向上を図るた めのタスク を行った。 表 8 名 詞 句 DDL ワ ー ク シ ー ト の 例 名詞 名 詞 の 直 後 1 ( ) ( ) opportun ity fo r Japan 2 ( ) ( ) opportun ity fo r a r e view … 3 ( ) ( ) opportun ity fo r f in a lly r eso lvin g … 4 ( ) ( ) opportun ity fo r the go ve rnm en t … 5 ( ) ( ) opportun ity fo r the glob a liz at ion ・ ・・・ ・ ・・・ ・・・ ・・・ 10 ( ) ( ) opp ortun ity fo r Japan es e 11 ( ) ( ) opportun ity fo r se lf - go ve rnm en t 12 ( ) ( ) opportun ity fo r rad ic a l Is lam 動詞 名詞句 動名詞 f in ish dec id e ○ ○ ○ × 図 2 の よ う に 検 索 対 象 を “a * opportunity for”と し て ， 図 3 学習者は検索結果を見ながらワークシート空欄に ( a ) ( good ) ..., ( a ) ( great ) ..., ( a ) ( n ew ) ..., ( a ) 3.2.3. ( unique ) ...な ど と 書 き 込 む 。名 詞 の 左 に 来 る 要 素 を 見 to 不 定 詞 × ○ that 節 × ○ wh 節 × ○ ペ ー パ ー 版 DDL ワ ー ク シ ー ト の 例 Web 検 索 と ペ ー パ ー版 の 組 合せ DDL 2009 年 度 と 2010 年 度 の 学 習 者 に 対 し て ， DDL の 長 つ け さ せ ，「 冠 詞 ＋ 形 容 詞 ＋ 名 詞 ＋ 前 置 詞 」の パ タ ー ン 所 と 短 所 に つ い て ア ン ケ ー ト 調 査 を 行 っ た 。2009 年 度 に 気 づ か せ る 。 学 習 者 は 同 様 の DDL タ ス ク を 5， 6 問 の パ ソ コ ン で コ ー パ ス を 直 接 検 索 す る DDL の 学 習 者 行い，最終的には 教師が明示的な分析による解説を行 に は ，指 導 実 践 の 最 後 の 6 つ の DDL タ ス ク は ，ペ ー パ うことによって，学習者の名詞句に関する意識的な理 ー版タスクを体験して もらい両者を比較してもらった。 解を導くといった 指導を行った。 一 方 ， 2010 年 の ペ ー パ ー 版 DDL の 学 習 者 に は ， 最 後 DDL 指 導 実 践 で 使 用 し た ParaConc は 詳 細 な 検 索 が の 6 つ の DDL タ ス ク は ， コ ー パ ス 直 接 検 索 DDL を 体 可能な優れたツールではあるが，本来は研究者用に開 験してもらい両者を比較してもらった。結果，直接検 発されたものであるため，教室で利用するには毎回数 索 DDL と ペ ー パ ー 版 DDL の そ れ ぞ れ に 長 所 ・ 短 所 が 段階の初期設定が必要であり，また有料であるため， あり，両者を組み合わせて学習すると 単調にならず， 家庭学習で使用できないといった点が，教育における 時間も有効に利用できるであろうという感想が得られ パラレルコーパス直接利用推進の 障壁となっていた。 た。 3.2.2. ペ ー パ ー 版 DDL ま た ，2011 年 に は ，2008 年 よ り ア ン ト ニ を 中 心 に 開 2010 年 の DDL は ， 図 3 の よ う に ， 検 索 結 果 の コ ン 発・改 良 を 進 め て き た ユ ー ザ ー フ レ ン ド リ ー な Web 検 コーダンスラインを印刷したプリント を使用した。ワ 50 索 ツ ー ル AntWebConc-Parallel が 実 用 レ ベ ル に 達 し て いた [ 16] 接することを通じて，英語の句構造の基本的パターン 。 そ こ で ， 2011 年 の DDL 指 導 実 践 で は ， Web に関する知識を積み重ねていくことができるという点 検 索 タ ス ク と ペ ー パ ー 版 タ ス ク を 組 み 合 せ た DDL を は共通である。学習内容（シラバスと指導手順）が適 実施した。 切なものであれば，学習ツールのメディアによる効果 図 4 の Web 版 の 画 面 例 は ，also を 直 接 検 索 し て 得 ら の差はないことがわかる。 れたもので，表 8 と同様のワークシートを使用して文 この結果に基づいて，現在，コンピュータ環境があ の主動詞を 書き出すタスク に用いられた。1 回の授業 まり整っていない日本語教育現場と中学・高校 英語教 中 に お け る DDL タ ス ク は ， also, frequently, sometimes 育 現 場 に お い て は ， 普 及 さ せ や す い ペ ー パ ー 版 DDL な ど の「 副 詞 の 位 置 」を 観 察 す る Web 検 索 タ ス ク 3 問 ， を 推 進 し て い る [ 1 8] [ 19] 。 ペーパー版タスク 3 問の計 6 問からなる。 4. コ ー パ ス の直 接 的 利用 の 推進 に 向 けて 中條らは，過去 8 年間，大学の一般英語授業におい て，英語初級学習者を対象としてパラレルコーパスを 使 っ た DDL を 実 践 し て き た 。こ れ ま で の 実 践 か ら 言 語 教育におけるコーパスの直接的利用の推進 に向けて， 解決すべき課題として，コーパス検索ツールのユーザ ビリティとコーパステキストの難易度等がある ことが わかった。 検 索 ツ ー ル の 問 題 点 に 関 し て は ，3.2.3.に 述 べ た よ う に，アントニを中心にユーザーフレンドリーな 2 言語 Web 検 索 ツ ー ル AntWebConc-Parallel の 開 発 が 2008 年 に開始され，検索スピードやコンコーダンス画面仕様 の 改 善 が 図 ら れ て き た 。2011 年 に は 教 室 お よ び 家 庭 学 図 4 “also” の 検 索 結 果 （ AntWebConc-Parallel） 習 で の DDL に 活 用 で き る 実 用 レ ベ ル に 達 し た 。 2012 年 8 月には，著作権の問題をクリアできた 日英新聞記 事 対 応 付 け デ ー タ [ 13] を AntWebConc-Parallel で 検 索 で 3.3. DDL 指 導 効 果 き る 検 索 サ イ ト WebParaNews（ 図 5） を 無 償 公 開 し た 2009 年 ， 2010 年 ， 2011 年 に ， ほ ぼ 同 じ 英 語 習 熟 度 （ http://www.antlab.sci.waseda.ac.jp/webparanews/ ）。 レ ベ ル の 理 工 系 大 学 1 年 生 22 名 ず つ を 対 象 と し て ，各 年 度 で 少 し ず つ 異 な る DDL 指 導 法 を 使 用 し て ， 前 期 10 回 ，名 詞 句 を 指 導 し た 。後 期 の 動 詞 句 の 指 導 実 践 で も，前期とほぼ同様の結果が得られたので，ここでは 前 期 に つ い て の 検 証 結 果 を 報 告 す る 。 2009 年 度 は ParaConc を 使 用 し た 直 接 検 索 DDL， 2010 年 度 は ペ ー パ ー 版 DDL， 2011 年 度 は Web 検 索 と ペ ー パ ー 版 を 組 み 合 わ せ た DDL で あ る 。 プリ・ポストテストは ，文中の名詞句を把握する問 題 や 名 詞 句 に 関 す る TOEIC 形 式 の 文 法 問 題 等 4 タ イ プ の 名 詞 句 問 題（ 各 タ イ プ 15 問 ，文 長・語 彙 を コ ン ト ロ ール）からなる。プリ・ポストテストは同一問題を使 用し，問題 順序を変え ，試験の予告なしに 4 月と 7 月 に実施した。 図 5 3 種 類 の DDL 指 導 法 の 効 果 を 調 べ る 二 要 因 混 合 計 画 WebParaNews の 画 面 例 の 分 散 分 析 を 行 っ た 結 果 ，3 種 類 の DDL 指 導 法 に よ る また，ダウンロード可能な 2 言語検索ツール 学習効果は有意であるが， 指導法の違いによる 学習効 。もともと 3 AntPConc（ 図 6） も 開 発 が 進 行 中 で あ る 。 こ れ ら の 2 種類の指導法は同様の 指導手順を踏み，同様の検索結 言語検索ツールの開発は， 今後，多様な言語に応用可 果 に 基 づ い て DDL タ ス ク を 遂 行 す る も の で あ り ，い ず 能 で あ り ，多 言 語 DDL の 普 及 に 貢 献 で き る こ と が 期 待 れの指導法においても，学習者は実際の豊富な用例に される。 果には有意な差がない ことが示された [ 1 7] 51 図 6 [7] 中 條 清 美 ・ 西 垣 知 佳 子 ・ 吉 森 智 大 ・ 西 岡 菜 穂 子 ， “小 ， 中 ， 高 一 貫 型 英 語 語 彙 シ ラ バ ス 開 発 の た め の 基 礎 研 究 ,” Language Education & Technology, No. 44, pp. 23-42, 2007. [8] 中 條 清 美 ・ 西 垣 知 佳 子 ， “小 学 校 『 英 語 ノ ー ト 』 の 語 彙 分 析 ,” 英 語 コ ー パ ス 研 究 , 第 17 号 , pp. 115-126， 2010 [9] 小 池 生 夫 ， “第 二 言 語 習 得 研 究 を 基 盤 と す る 小 ， 中 ，高 ，大 の 連 携 を は か る 英 語 教 育 の 先 導 的 基 礎 研 究 ,” 平 成 16 年 度 ～ 平 成 19 年 度 科 学 研 究 費 補 助 金 （ 基 盤 研 究 （ A）） 報 告 書 ， 2008. [10] 長 谷 川 修 治 ・ 中 條 清 美 ・ 西 垣 知 佳 子 ， “ 中 高 英 語 教科書語彙から見た大学入試英語問題語彙の難 易 度 ,” 日 本 実 用 英 語 学 会 論 叢 , 第 17 巻 , pp. 45-53， 2011. [11] 中 條 清 美 ・ 牛 田 貴 啓 ・ 山 﨑 淳 史 ・ M. ジ ナ ン グ ・ 内 堀 朝 子 ・ 西 垣 知 佳 子 ， “ビ ジ ュ ア ル ベ ー シ ッ ク に よ る TOEIC 用 語 彙 力 養 成 ソ フ ト ウ ェ ア の 試 作 Ⅲ ,”日 本 大 学 生 産 工 学 部 研 究 報 告 B， 第 37 巻 ， pp. 29-43， 2004. [12] K. Oghigian & K. Chujo, “Corpus informed writing for science and engineering,” Journal of the College of Industrial Technology, Nihon University , Vol. 45 (in press). [13] M. Utiyama & H. Isahara. “Reliable measures for aligning Japanese -English news articles and sentences,” Proceedings of the 41st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics , pp. 72-79, 2003. [14] A. Uchibori, K. Chujo & S. Hasegawa, “Toward better grammar instruction: Bridging the gap between high school textbooks and TOEIC ,” The Asian EFL Journal, 8(2), pp. 228-253, 2006. [15] K. Oghigian & K. Chujo, “An effective wa y to use corpus exercises to learn grammar basics in English,” Language Education in Asia, Vol. 1, pp. 200-214, 2010. [16] L. Anthony, K. Chujo & K. Oghigian, “A novel, web-based, parallel concordancer for use in the ESL/EFL classroom,” in J. Newman, H. Baayen & S. Rice (Eds.): Corpus-based Studies in Language Use, Language Learning, and Language Documentation, Amsterdam/New York: Rodopi Press, pp. 123-138, 2011. [17] K. Chujo, L. Anthon y & K. Oghigian, “Blended computer-based and paper-based DDL using a parallel web-based concordancer,” AACL 2011, University of Georgia, 10/7/2011. [18] 西 垣 知 佳 子 ・ 天 野 孝 太 郎 ・ 吉 森 智 大 ・ 中 條 清 美 ， “中 ・ 高 生 の た め の コ ン コ ー ダ ン ス ・ ラ イ ン を 利 用 し た デ ー タ 駆 動 型 英 語 学 習 教 材 の 開 発 の 試 み ,” 千 葉 大 学 教 育 学 部 研 究 紀 要 ， 第 59 巻 ，pp. 235-240， 2011. [19] 田 辺 和 子 ・ 中 條 清 美 ， “日 英 パ ラ レ ル コ ー パ ス を 利 用 し た DDL 教 材 開 発 ,” 日 本 女 子 大 学 文 学 部 紀 要 ， 第 60 号 ， pp. 1-20, 2011. [20]中 條 清 美 ・ 赤 瀬 川 史 朗 ・ 西 垣 知 佳 子 ・ 横 田 賢 司 ・ 長 谷 川 修 治 ，“LagoWordProfiler に よ る 英 語 Graded Reader Corpus の Collocation/Colligation 頻 度 分 析 ,” 日 本 大 学 生 産 工 学 部 研 究 報 告 B， 第 45 巻 (in press). AntPConc の 画 面 例 一方，もう 1 つの課題であるコーパステキストの 難 易度等の問題は，言語教育におけるコーパスの直接利 用の普及に避けて通れない 問題であり，自然で平易な パラレルコーパスを構築していくことが直近の 課題と い え る [ 20 ] 。 今後は，こうした問題を 1 つずつ解決して実践を続 け，言語教育におけるコーパスの直接利用の普及に努 めたいと考える。 謝 辞 ： 本 研 究 の 一 部 は 平 成 21-24 年 度 科 学 研 究 費 補 助 金 基 盤 研 究 （ B）（ 課 題 番 号 21320107 研 究 代 表 者 中條清美）を受けて行 われました。 文 献 [1] M. Davies & D. Gardner, A Frequency Dictionary of Contemporary American English: Word Sketches, Collocates, and Thematic Lists, London and New York, Routledge, 2010. [2] 大 学 英 語 教 育 学 会 基 本 語 改 訂 委 員 会 ，「 JACET List of 8000 Basic Words」， 2003. [3] ALC, Standard Vocabulary List 12000, http://www.alc.co.jp/goi/PW_top_all.htm [4] K. Chujo, “Measuring vocabulary levels of English textbooks and tests using a BNC lemmatized high frequency word list,” in J. Nakamura, N. Inoue, & T. Tabata (Eds.): English Corpora under Japanese Eyes, pp. 231-249, Amsterdam: Rodopi, 2004. [5] 中 條 清 美 ・ 竹 蓋 順 子 ・ 高 橋 秀 夫 ・ 竹 蓋 幸 生 ， “ 語 彙 力 と 実 用 コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン 能 力 の 関 係 ,” Language Education & Technology, No. 39, pp. 105-115, 2002. [6] 中 條 清 美 ・ 西 垣 知 佳 子 ・ 長 谷 川 修 治 ・ 内 山 将 夫 ， “「 ゆ と り 教 育 」 時 代 の 高 校 教 科 書 語 彙 を 考 え る － 1980 年 代 と 2000 年 代 の 高 校 英 語 教 科 書 語 彙 の 比 較 分 析 か ら の 考 察 － ,” 英 語 コ ー パ ス 研 究 ， 第 15 号 ， pp. 57-79, 2008. 52
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