The investigation of interactions among components of L2 writing ability

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本研究は、近年のAIを活用した自動採点システムの開発や誤用自動検出システムの開発など自然言語処理分野の急速的な技術革新や、大規模な学習者コーパスの整備が進んでいることを背景に、大量のデータに基づいたネットワーク分析を活用し、英語ライティング能力の構成要素間の相互作用を解明することによって、英語ライティング能力の表象プロセスを明らかにすることを目的としている。2022年度も2021年度と同様に、先行研究の渉猟をさらに行い、重要文献の確認及び検討を行い、概ね終わらせることができた。データの分析に関しては、英語学習者の英作文を対象に、統語的複雑性、語彙的複雑性、正確性、流暢性、文法的結束性、語彙的結束性の指標値を自然言語処理技術を活用して算出した。また、2022年度は分析手順についても一通り確立する予定であったが、2022年11月にChatGPTが登場したことにより、正確性指標の算出方法にも新たな可能性が見出された。これまでは、英語母語話者による添削文と英語学習者の英作文の比較によって正確性指標を算出することを計画していたが、ChatGPTを活用した正確性指標の算出も急遽パイロット実験として行った。具体的には、英語母語話者による添削文とChatGPTによる添削文の比較を行い、人力とAIの添削文の類似点と相違点について比較を行った。2022年度内に終わらせることを計画していたネットワーク分析の手順のまとめについては、すべてが終わらなかったため、最終年度に行うこととした。