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Natural language processing (NLP) technologies are becoming increasingly accessible to a wider audience. In this workshop, I will introduce the Engagement Analyzer, an NLP tool designed to automatically identify and annotate epistemic stance-taking in texts. Following an overview of recent developments in NLP, I will briefly discuss the tool's development (Eguchi & Kyle, 2023), focusing on corpus annotation, machine-learning experiments, and dissemination. The workshop will offer a hands-on activity, allowing participants to apply the Engagement Analyzer in both research and educational contexts.

本ワークショップでは、現代ドイツ語の学問的研究の拠点であるライプニッツ・ドイツ語研究所がインターネット上に公開しているコーパスデータバンクDGDの中から、話し言葉研究と教育コーパスFOLKを紹介する。このコーパスが出来た背景、ドイツにおける外国人のためのドイツ語教育の状況などについても触れる。非常にシステマティックに構築されたコーパスシステムであるが、表記などに用いられる主な言語がドイツ語であるため、ワークショップでは説明を丁寧に行い、実際にコーパスをいくつか選んで提示する。

このシンポジウムでは、英語教育におけるジェンダー問題を多角的に取り上げ、教育現場におけるジェンダー教育の取り組みを検討する。

英語教科書に描かれる女性像は、学習者のジェンダー意識に影響を与える。そのため、教育の場においてどのような女性の表象がなされているかを分析することは、男女共同参画社会の実現に向けた重要な課題である。英語教科書における女性の役割や描かれ方が学習者の意識にどのように作用しうるのか、現行の教材を通じて考察する必要がある。

一方、過去の英語教科書に反映されたジェンダー観は、当時の社会構造や文化的背景を反映していた。過去の教科書分析を通じて、ジェンダーに対する歴史的な意識やその変遷を明らかにすることは、現代の教育におけるジェンダー課題を再考する上で有益である。過去の教育資料から学ぶことで、現在の教育における課題を新たな視点から捉えることができる。

またデータ駆動型学習（data-driven learning: DDL）の手法を活用したジェンダー関連語彙学習についても考えてみたい。コーパスを参照して真正な英語表現に多量に触れることで、学習者が自らジェンダーに関連する語彙や文化的理解を深めることが可能となる。単なる知識の習得に留まらず、学習者がジェンダーに対する認識をより深く、批判的に考察する力を、DDLが養成する可能性が考えられるだろう。

本シンポジウムではこれらの視点を通じて英語教育におけるジェンダーの問題を総合的に考察し、議論を深める予定である。ジェンダーに関わる英語教育の在り方を再確認し、実際の教育活動について模索する場となることを期待している。

学習者言語の集積である学習者コーパスを用いた研究が始まり三十余年が経ち、数多くの学習者コーパスが構築され、近年では、教育、研究においてその参照データとして必須のものとなり、大規模言語モデルの有用性が示されてもなお大きな期待が寄せられている。第二言語習得において発達段階の解明を目的とした研究、また、言語テストにおいては項目の作成、評価基準の策定において、学習者コーパスはこれまでも重要な役割を果たしてきた。しかしながら、話し言葉を対象としたものは十分とは言えず、さらに、縦断的なものは数少ない。これらへのニーズは研究、教育において高く、拡充と発展が望まれている。特に外国語として言語を学ぶ環境において学習者の発話を収集することは困難であることから、日本国内において、話し言葉を対象とした学習者コーパスの構築は大きく進展してこなかった。

本シンポジウムでは、日本の中学校、高校、大学のそれぞれにおいて学習者コーパスを構築した3人の登壇者が、構築理念とともにそれぞれの英語学習者コーパスの構築過程、利点、今後の課題などを発表し、司会者、参加者を含め、今後の学習者コーパス研究について議論する。

Abstract

How does the language knowledge system change as it develops? Almost certainly, it becomes more complex. A corpus-based measure of language complexity would be a valuable dependent variable for language development research, allowing researchers to take a large data approach to the study of language development capable of revealing relationships between language growth and the maturation of other cognitive abilities. Indeed, a corpus-based measure of developmental complexity might establish benchmarks that could help identify and understand atypical language development and enable the comparison of developmental profiles from different social contexts and under different educational styles. Despite the substantial complexity literature produced in some subfields of linguistics, there is no pursuit of a measure of developmental complexity. This seems to be due to a discomfort with the level of coarse graining required to measure language complexity. That is, like proficiency and readability measures, any practical language complexity measure will be unable to count all the entities that constitute a linguistic theory of language structure and so appear atheoretic. Some hold that this prevents any corpus-based complexity measures from being sufficiently comprehensive (Miestamo, 2006) and theoretically meaningful (DeGraff, 2001). The studies summarized in this presentation show that the description of language in the Construction Grammar framework (Goldberg, 1995; Croft, 2001) shows three affordances that enable the definition of a corpus-based complexity measure that meets both these requirements. These affordances are (1) comprehensiveness (i.e., full representation of the language and extensibility to new forms), (2) enumerability (i.e., representing language as a set of countable elements), and (3) surface availability (i.e., no hidden derivations or abstract constraints). Together, it is argued (and shown) here that these affordances enable a measure that shows how complexity changes in both first and second language development while matching public and institutional expectations about how a complexity measure should function.

(The talk is related to an open access paper that was recently published online in Cognitive Linguistics: https://doi.org/10.1515/cog-2023-0062)