Development and Analysis of Evaluation Dataset for Learner Corpus Studies

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【背景】現在の英語教育においては、学習者が参考にすべき「良い作文・発話」の具体的なモデルや、ELF（非母語話者間交渉手段としての英語）環境下において目指すべき目標水準の指針は存在せず、現場の取り組みも方向性を欠いたものになっている。この一因は、学習者コーパス研究が進む中で学習者の作文や発話の収集は広くなされたものの、それらに対する人手による評価データがほとんど集められていないことにある。【目的】そこで、本研究課題では、筆者が構築してきた「アジア圏国際英語学習者コーパスICNALE」に含まれる1万件の作文・発話から選んだサンプルに対して、非母語話者を含む世界の英語話者で組織された国際評価パネルによる体系的評価を行わせ、①世界最大級の「学習者作文・発話評価データセット（ICNALE Global Rating Archives）」を構築・公開するとともに、その分析を通して、②指導現場で共有できるアジア圏英語学習者のための「良い作文・発話」の具体的事例の抽出と、③ELF環境下での国際的通用性（global intelligibility）を担保する具体的言語要件の科学的解明を行うことを目指す。【進捗】プロジェクトの2年目となる2021年度においては、3年間の収集目標としていた評価者数100人を確保し、100人を超える評価者から評価サンプルを収集することができた。また、100人の評価データを根拠として、書き言葉・話し言葉別に、レベルマーカーサンプルを仮に決定した。あわせて、研究の進捗を内外の学会で報告した。