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Slackを用いた授業外ライティング活動の便利ワザ[Google Spreadsheet編③]

はじめに

下記の2つの記事の続きで,おまけ的なものですが自分の備忘録のためにも残しておきます(R編がなかなかスタートしないw)。

Slackを用いた授業外ライティング活動の便利ワザ [Google Spreadsheet編①]

Slackを用いた授業外ライティング活動の便利ワザ[Google Spreadsheet編②]

簡単に何をやっているのかをまとめます。Slack上で授業外ライティング活動をさせ,そこで書かれたものをGoogle Apps Scriptを使ってGoogle Spreadsheetに記録し,そこで個人の1週間あたりの産出語数を学生と共有するということをやっています。大まかな枠組みについては,上記の記事でカバーされていますが,今回は,「ちょっとかゆいところに手が届くといいな」くらいのお話です。

問題の所在

https://twitter.com/tam07pb915/status/1118157873219948545

学生の書いたものを読んでいると,カンマやピリオドの後に半角スペースを入れないで書いているものが頻繁にありました。

Yesterday,I went to the zoo with my family.After that,we went to an Italian restaurant.It was delicious.

みたいな感じのものを想像していただければいいかなと思います。見る人が見たら気持ち悪くてたまらないと思うのですが,おそらくデジタル環境で英語を書くという経験の少なさからこのような英文になってしまうのだと思います。もちろん,タイポのようなことはありうるのですが,それでも一つの投稿で頻発していたり,ある特定の学習者が連続して誤りを犯しているとどうもこれは半角スペースを入れることを知らないのではないか?と考えるようになりました。

手書きでスペースをあける行為と,キーボードやスマートフォン上でスペースバーを押したり,フリック入力時に「空白」と書かれた部分をタップしたりという行為が関連付けられていないのかもしれません。また,日本語では句読点の後にスペースを入れるというルールはありません。

だからといって,彼らの今後の英語使用場面として手書き以外で英語を書くことがないと想定することはできませんし、スペース入れるということも身につけて欲しい(そうじゃない文見たときの気持ち悪さもわかって欲しい)ことではあるのでしつこく言っていかないといけない気がしています。もちろん,気づいたときにはメインのチャンネルにも共有する形でスペースを入れるようにコメントを出してもいます。ただ,そういうことよりもむしろ「リアルなコミュニケーション」の道具として英語を使って教員ともやりとりしてほしいというところもありますので,あまり半角スペース警察にはなりたくありません。

また,授業運営上でも問題はあります。それは,語数のカウントです。語数のカウントは,1語ずつを単語だと認識して数え上げているわけではなく,単語と単語の間に生まれるスペースを基準にして数えています(詳細は上記の過去記事か,「エクセル 単語数える」とかでググって見てください)。つまり,”Yesterday, I”は2語と認識されても,”Yesterday,I”は1語になってしまうというわけです。ピリオドのあとに半角スペースがなく次の文が始まる場合も同様です。私は,「1週間で○○語を書き込むこと」を課題としていますので,あまりにもこのミスが多いと語数のカウントが通常より少なく計算されてしまいます。

解決方法

私が考えつく解決方法は以下のとおりです。一番土方っぽいものから順に,

  1. Googlespreadsheetの書き込みを1セルずつ確認して,ピリオドやカンマのあとにスペースがなければ手作業で足す
  2. Googlespreadsheetの「検索と置換」でピリオドやカンマを探し,ヒットしたものを目視で確認して半角スペースがなければ足す
  3. Googlespreadsheetの「検索と置換」で正規表現を使ってピリオドやカンマのあとにスペースがないものを一括で修正する
  4. Googlespreadsheetでsubstitute関数を使って置換する

1や2はありえないとして,3も問題があります。それは定期的に作業をしないといけないという点です。Googlespreadsheetを使う利点は,一度作業をしたらしばらくの間は放置しておいても勝手に語数が記録されて学生が確認できるという点です。したがって,できれば4で考えたいところです。しかしながら問題は,substitute関数では置換したい対象をうまく持ってこれないという点です。もしも,「すべてのカンマまたはピリオドについて,ピリオドまたはカンマと半角スペースに入れ替える」とすると,正しく使われているところに余計にスペースを入れてしまうことになります。そうなると,スペースの数を基準とする語数カウントがうまくいきません。そこで,正規表現を使う必要が出てきます。なんと,Googlespraedsheetには正規表現が使える次のような関数があります。

  • REGEXEXTRACT(正規表現で一致する文字列を抽出)
  • REGEXMATCH(正規表現で一致する文字列があるか検索して真偽値を返す)
  • REGEXREPLACE(正規表現で一致する文字列を別の文字列に置き換える)

今回の場合は,置き換えが必要なので3番目のREGEXREPLACE関数を使います。正規表現についての詳しい説明はウェブ上にごろごろ転がっているので,以下では詳しい説明はしませんのでご了承ください(注1)。REGEXREPLACE関数は,REGEXREPLACE(検索対象テキスト, 正規表現, 置換)という引数を取ります。最初の検索対象は学生が書き込んだテキストの入っているセルをしていすることになります。では,正規表現の部分はどうすればよいでしょうか。置換したい対象の文字列は,「ピリオドまたはカンマのあとに単語列が続くもの」でした。これを正規表現で表すと次のようにできます。

“(\.|\,)(\w+)”

ここで,カッコでくくってグループ化しているのは,置換するときに元の文字列を使いたいからです。置換は,ピリオドとカンマ,その後に続く単語列はそのままで間にスペースを挟むので,

“$1 $2”

$1は最初にグループ化したものなので,ピリオドまたはカンマ,$2は次にグループ化したものなので,任意の単語列になります。その間に半角スペースが入っています。つまり,次のような関数が完成形になります。

=regexreplace(テキストのあるセル, “(\.|\,)(\w+)”, “$1 $2”)

これで,ピリオドまたはカンマのあとに単語列が続くときは半角スペースを挟む」という作業ができるようになりました。あとは,この関数のセルに対して語数カウントをする数式を適用すればよいわけです。

新たな問題

さて,うまくいったかのようにみえたのですが,実は先程の例を使うと別の問題が発生することに気づきました。それは,半角スペースはあるけれど,それがピリオドやカンマの前にあるという場合でした。例えば,下記のようなものです。

Yesterday ,I went to the zoo with my family .After that ,we went to an Italian restaurant .It was delicious.

このような用例に対して先程のREGEXREPLACE関数を適用してしまうと,新しく得られるものは次のようになります。

Yesterday , I went to the zoo with my family . After that, we went to an Italian restaurant . It was delicious.

これでは,カンマやピリオドが1つの単語として認識されてしまい,語数のカウントが逆に多くなってしまいます。これを避けるには,「文字列の直後にあるカンマやピリオドの場合には」という条件を加えれば良さそうです(注2)。ということで,改良版は次のようなものです。

=regrexreplace(テキストのあるセル, “(\w+)(\.|\,)(\w+)”, “$1$2 $3”

Googlespreadsheet上で見ると下記画像のようになります。

置換前と置換後のテキストと,それぞれの語数カウントの比較

 

おまけ(絵文字タグの削除)

slackといえば,絵文字も使えます。絵文字も文字コミュニケーションにおいては重要だという部分もありますし,一切絵文字は使うなというのもおかしな話です。slackから書き出される絵文字は,半角のコロン(:)に挟まれたタグになってテキスト化されます。”:heart:”や”rolling_on_the_floor_laughing”と言った感じです。これが文字列にくっついている場合は特に問題ありません(注3)。しかし,文字列から独立した状態で使われると,絵文字1つが1単語と認識されてしまいます。このことに気づくと,すべての文に絵文字をつけたり,あるいは半角スペースを挟んで絵文字を連続させたりという学生が現れます。昨年度は口頭注意でそれなりにケアしていましたが,どうせREGEXREPLACE関数を使うのだから,絵文字タグも取ってしまえばいいということに気づきました。下記のようにしてあげると,絵文字タグが取れます(注4)。

=regexreplace(テキストのあるセル,“\:.*?\:”,“”)

実際にGooglespreadsheet上で使うときには,スペースが入っていないことで生じる問題を解決する関数を使った上で,その結果の出力に対してさらに別の列で絵文字タグを取る関数を使うのもありです。むしろ,プログラミング的には良いのだと思います。なぜなら,なにか問題があったときにその問題の原因を探りやすいからです。ただ,入れ子にすれば1列で済みます。

=regexreplace(regexreplace(テキストのあるセル,“\:.*?\:”,“”),“(\w+)(\.|\,)(\w+)”,“$1$2 $3”)

さらに,語数をカウントする数式にこのREGEXREPLACE関数も入れ込むと…

=(LEN(regexreplace(regexreplace(テキストのあるセル,“\:.*?\:”,“”),“(\w+)(\.|\,)(\w+)”,“$1$2 $3”))LEN(SUBSTITUTE(regexreplace(regexreplace(テキストのあるセル,“\:.*?\:”,“”),“(\w+)(\.|\,)(\w+)”,“$1$2 $3”),” “,“”)))+1

もうなんだかわけがわからなくなってきましたが,この最後の数式を使えば,新しく列を増やしたりすることなしに語数カウントができるようになっています。

おわりに

この記事では,Googlespreadsheetで正規表現を使って学習者が犯すパンクチュエーションの誤りを直すということの例を示しました。他の媒体(R,Python,サクラエディタ)等で正規表現を使った経験があるのでなんとかなりました。一応ざっと確認して特に問題ないとは思っていますが,正規表現にはあまり自信がないので間違いを見つけた方はどうかコメント欄等でご指摘ください。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

注1: 記号類をそのまま使うときになんでもかんでもエスケープ記号つけるのは私の癖です(そして一貫性もないですたまに忘れるので)

注2: この方法の一つの問題は,”I ate lunch ,and took a nap.”のようなものが残ってしまうという点です。「半角スペースの直後にピリオドやカンマがあり,その直後に文字列が続く場合には,半角スペースを消して文字列とピリオドやカンマの後に挿入する」のようにすれば解決されます。ただし,関数の入れ子が複雑になる上に単語数カウントには関係ないので今回は無視しています。REGEXREPLACE関数でやるとすれば,次のようなものになるかなと思います。

=regexreplace(対象文字列のセル,“\s(\.|\,)(\w+)”,“$1 $2”)

注3: もしも,単語リストを作ったり,コロケーションを見たりのようにテキスト分析にいこうとすると,この絵文字タグは外してあげないと絵文字タグと隣接する文字列が認識されなくなってしまいます。

注4: 17:10:29のように時間をコロン区切りで書き込むような例があると,これも引っかかってしまうのですが,まあほとんどないと言っていいと思うので木にしていません。

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タスクタイプとengagementの関係

久しぶりに論文の簡単なレビュー的なものを残しておきます。下記の論文です。

書誌情報
Dao, P. (2019) Effects of task goal orientation on learner engagement in task performance. International Review of Applied Linguistics in Language Teaching. Advance Online Publication doi: doi.org/10.1515/iral-2018-0188

ざっくりとした概要

独立変数

convergent task (意思決定タスク)とdivergent task (意見交換タスク)の2種類
 

従属変数

  • cognitive engagement: idea unitとLanguage Related Episode (LRE)
  • emotional engagement: タスク遂行中に楽しんでるかどうか(笑ったりしていると1とカウントされる)
  • social engagement: 相手の発話への貢献(acknowledging, repeating, commenting, developing each other’s idea, or providing backchannels)
 
これら3つの変数は,全体のターン数で割って比率として分析しています。この他にもemotional engagementについては質問紙調査を実施しています。(5項目で10ポイントのリカートスケール)
 
例:
  • I felt enjoyable when interacting and doing the task
  • I felt interested when interacting and doing the task
  • I felt bored when interacting and doing the task (おそらく逆転項目)

詳細に見たかった部分

 
どんなタスクをやったのかというのが一番気になるところでしたが2つのタスクはそれぞれ次のようなものです。
 
 
意思決定タスク
自分たちの通う大学の問題点をいくつか挙げ,それに対する解決策を提示する。タスクの最後に,問題点と解決策をリストアップしてレポートを書く。問題点と解決策については合意が必要。

意見交換タスク
ペアの相手と共同経営することになった新しいビジネスについて,オンラインショッピングのシステムを作るか,実店舗での店頭販売をベースにするかについてのディベートタスク。タスクの最後に自分の主張の根拠となる理由と,相手の主張に対する反論をリストアップし,それをもとにしてどちらが良いかについてのレポートを書く。論文中には記されていないが,おそらく学習者はランダムにどちらかの立場に立って議論するように求められ,最終的なレポートについても決められた立場から主張を述べなければならないことになっている。2つのタスクの比較については下記の表参照。

 

 
 
Outcome optionの”opened outcome”というのは,答えが決まっていない(学校の問題点や,オンラインショッピングのほうが良いと主張する理由等については学習者の考え次第)という意味で,「誰が犯人かを推測する」,「バラバラの物語の一部を正しい順序に並び替える」といった答えが決まっている問題解決型のタスクとは異なるという意味(だと思われます)。
意思決定タスクは合意に向かう議論になりすが,意見交換型タスクは自分の立場を主張し,相手に反論するだけで,合意形成は求められないというのが大きな違いです。この2つのタスクについて言いたいことがあるのですが,とりあえずそれは後で述べるとして,結果のまとめとして下記の表を見てください。
 
 
 
 
2つのタスクを比較して,統計的な有意差が認められたのはcognitiveとsocialのみでした。emotionalについては,タスク中の発話に基づく分析も,質問紙に基づく分析(本文中のTable 3)もともに統計的な有意差は認められず。この結果は,goal orientationがdivergentかconvergentかでタスク中のやりとりに違いが認められるということを示すとともに,Pica et al. (1993)で言われているように,divergent型の意見交換型タスクは学習者のインタラクションを促進するかという観点において”least effective”であるということを示していると著者は結論づけています。
 
 
LREについては,意思決定タスクのほうが高いという結果が出ていますが,そもそもの回数が少ないので結果の解釈には注意が必要だと述べられています。意思決定タスクでも,1回のタスク中(10分)で平均して2.44回しかLREは出現していません(しかもSDが平均値に近いくらいの値なので,0回というペアもかなりあったことが推測されます)。
 
 
Emotional engagementについては,goal orientationが違うことはあまり影響しないという結果でした。意見交換型のタスクでも,質問紙の結果では10段階で平均8.2(意思決定タスクは8.45)ですから,どちらのタスクもemotional engagementは高いのだろうと思われます。ただし,どちらもSDが5を超えている点には注意が必要になります。
 

タスクの問題点

意見交換型タスクが意思決定タスクに劣ったというのは,予め立場が決められていたことが問題なのではないかと思います。自分が与えられた立場に同意できればともかく,ディベートの場合必ずしも自分の意見と一致する立場で主張を述べなければならないことも多く(コレ自体はcritical thinking的な意味で言えばそこまで問題とも思わないが),それがengagementを低くしてしまったという点もあるように思います。ディベートはどちらの立場からも意見を述べられるようなトピックを扱うのだと言われたらそれはそうかなと思いますが。
 
 
また,意思決定タスクが自分たちの学校についての問題であるのでトピックに対する親密度も関係があったのではないかという点も指摘ができるかもしれません。モノローグタイプのタスクではありますが,トピックの親密度が高いほうが発話が豊かになるという指摘もあります(Qiu, 2019)。
 
 
意見交換型はビジネスの問題で,普段からこの問題に関心がある学生だったのかどうかがわかりません。ビジネス系の学生であれば背景知識も豊富でたくさんのidea unitが出てきたでしょうけれど,そうではない場合にこの問題を語るのは難しい気もしますし,英語の熟達度的にもこちらのほうが専門的な用語が多く必要となってくるのではないでしょうか。もっとも,p.7のセクション2.4のすぐ上のパラグラフで
 
With regard to practical reasons, both tasks were included in the learners’ syllabus and course materials, and the teachers of the participants reported to have used them frequently in their previous teaching activities. The two task topics (university issues and shopping) matched the themes covered in the learners’ theme-based course materials. To reduce a possibility that task topic might have impacted learner engagement, the two topics were selected based on the informal survey that reported university and shopping topics as the learners’ two most favorite topics.
 
という記述はあります。査読者に指摘されたのか,あるいは最初から書いてあるのかは定かではありませんがトピックの親密度という観点についてはディフェンスしてあります(つまり,著者もそういうことを言われるだろうという認識はある)。
 
 
とはいえ,あえてトピックを変えなくとも学校の問題点と解決策というトピックに固定して,意思決定型は合意を求め,意見交換型はおのおのが思う問題点と解決策をペアでシェアするという構成でもよかったように思います。というか,そちらのほうが「意見交換型」としては個人的には問題なく受け入れられます。ただし,debateという相手への反論が要求されるようなものでなければ,今回観察された以上に意思決定型との差が大きくなってしまうかもしれないとも思います。debateという形式を取ることで,相手の言ったことに対してただ単に「へー」で終わらせることができなくなっているという点はあるでしょう。そうした点で,合意を求めずともインタラクションが活発になるように仕組むための工夫がdebateを持ち込むという結果になったのかもしれません。
もう一つ個人的なことを言えば,ディベートという形式を取らない私が考えているような意見交換型タスクであれば,多様な意見がかわされればかわされるほど盛り上がることが見込まれるので,2人よりは3人,3人よりは4人というグループ構成で行ったほうが議論が盛り上がるのではないかと思います。1人で様々な角度から物事を分析的に考えて意見を提示できるような学習者同士のやりとりであれば2人でも議論は大いに盛り上がるでしょうけれど,大学生1年生や2年生でもそうしたことが2人で成立することがそこまで一般的に当然として考えられるとは言えないと思うからです。
 
 

この論文のポジティブな点

とまあいろいろ言いましたが,この論文の著者の狙いとは違うかもしれませんが,この論文を自分がポジティブに受け止めている点もあります。それは,タスクに関わる変数ではなく,タスクのタイプを主題として取り上げていることです。もちろん,上のTable 1のようにタスクをある観点(変数)で見たときに違いがあるということではあるのですが,実際にはdivergent-convergentという2つの異なるタイプのタスクを比較しています。これまでのタスク研究は,良くも悪くもタスクを操作する際の要因に着目して細かく検証することが多かったように思います。それも意味のあることで,準備時間の有る無しであったり,タスクの難易度を操作してみたり,というのは教育的示唆という観点でも有益でしょう。これらの要因は教師が操作することができるわけですから。一方で,現実的にタスク・ベースのコースを作ろうとシラバスを考え始めたとき,そのベースになるのはタスクを調整する変数ではなく,どのようなタイプのタスクにどのような順番で取り組ませるべきなのかということになるのではないかと思います。直感的に,意思決定タスクと情報伝達タスクを比較したら前者のほうが難しいから情報伝達が先にくるべきだろうのようなことは考えられます。ただし,タスクタイプの観点から見て,タスクの難しさやその要因を整理するということについていえば知見の蓄積がまだまだ乏しいように思います。

私が今関わって作っている教材もタスクタイプごとに整理していますが,タスクタイプという切り口は直感的に捉えやすく,異なるタスクの比較が見えやすくなります。そういうタスクのタイプという要因を正面から取り扱っているという点で,この後に続く研究が楽しみになってくるかなと思っています。ただし,従属変数のengagementについてはもう少し何か他の変数がないのかなということを思ったりしています。

おわりに

タスク系に正面からタックルした研究というのをなかなかできていないので,こういう論文を参考に何かできないかなと考えたりしています。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

 

参考文献
 
Pica, T., R. Kanagy and J. Falodun. 1993. Choosing and using communication tasks for second language instruction and research. In G. Crookes and S. M. Gass (eds.), Tasks and language learning: Integrating theory and practice, 9–34. Clevedon: Multilingual Matters.

 

Qiu, X. (2019). Functions of oral monologic tasks: Effects of topic familiarity on L2 speaking performance. Language Teaching Research. Advance Online Publication. doi:10.1177/1362168819829021

 

雑誌『英語教育』3月号に記事が載りました

大修館書店から出ている『英語教育』という雑誌の3月号に,「言語における数(number)の不思議」というタイトルの短い記事が載りました。英語教育研究最前線(Cutting-edge research)というリレー連載のセクションで,私が博士論文研究で扱ったテーマについて書いています。「英語教育研究」というセクションでありながら,英語教育とはあまり関係のない文処理の話です。

自分で言うのもあれなんですが,私の対象としているものは非常にマニアックであまりウケがいいものではないのですが,そういう研究でもこういう媒体でできる限りわかりやすく書くことも自分の仕事だという思いで書きました。

普段は『英語教育』を買わないという方も,お手にとって読んでいただければ幸いです。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

The Writing Mentorを使ってみた

Twitterで下のツイートを見かけました。

 

Google Docsで使える無料のライティング・フィードバックツールだと!?ライティングの授業を担当している私としてはこれは試してみるしかありません。というわけで,どのような機能がついているのかと,私の感想を書いておこうと思います。

はじめ方

  1. https://mentormywriting.org/に飛んで,”Download”をクリックします。
  2. Google Chromeのウェブストアに飛ぶので,インストールします(Googleアカウントの認証があります)
  3. Google Docsにアクセスしましょう。
  4. 下の画像のように,アドオン->Writing Mentor->Startをクリックします。

  1. 右側に,Writing Mentorが出てきます。下の画像の前の段階で,何の目的でライティングすることが多いかと,自分のレベルがどれくらいかを自己申告するものがあります(Grammarlyにもありますよね確か)。

  1. あとは,Google Docs上で何か書いて(またはどこかからコピペして),”Get Feedback”という緑のボタンをクリックすれば,フィードバックがもらえます。

どのような機能があるのか

フィードバックをもらいたいライティングプロダクトを入力して,緑のボタンを押すと,下のような画面が現れます。今回は,私が修士課程にいたときの授業の1つで,”Explain Bourdieu’s three kinds of capital.  Give some examples and tell how they are related.”というお題で書いた短い文章を使ってみました(他にパッと使えるものが思い浮かばなかったので)。

語数カウントと類義語検索

この画面では,左下に全体の語数のカウントが出ます。その隣には,目標語数が入力可能です。真ん中下の緑の”I’m finished”の右にある”Unfamiliar Words”は,単語を入力するとその類義語を表示してくれる機能のようです。テキスト中に含まれていない単語でもOKです。語数カウントは別にGoogle Docsの標準機能にありますし,類義語検索はGrammarlyのChrome拡張機能が入っていればダブルクリックで表示してくれるので,そちらのほうが便利ではないかなと思います。文中にないような類義語が知りたいという場面がどういうときに発生するかはわかりませんが,そういう用途があれば使えるということでしょうか。この2つは特にメインの機能ではないと思います。ただ,一ついいかなと思うのは,類義語検索した語とそのリストをテキストファイルで出力して保存できる点です。

includeは文書に含まれていたもの,insane(なぜこの単語)は文書に含まれていないものでした

フィードバック機能

フィードバックはConvincing, Well-developed, Coherent, Well-editedの4つの観点から提供されます。順番に見ていきます。

Convincing

Convincingはさらに”Claims”と”Sources”の2つに分かれています。要するに,書き手の主張はちゃんとサポートされているのかをチェックするよということのようです。”Claims”をクリックすると,”Hedge”, “Boosters”, “Standard”の3つの種類の表現がハイライトされます(全部一度にハイライトもできますし,個別にハイライトも可能)。

例えば,”Headges”では,can, could, tend toなどの表現がハイライトされます。ハイライト部分をクリックすると,下の画像のような文章が現れます。

ヘッジ表現を使っているけれども,ちゃんとこの主張はサポートされているのかい?ということですね。

“Booster”は逆に強めの主張で,willなどの助動詞や,Especiallyなどの副詞がハイライトされ,クリックすると上の画像と似たような感じで「これは強めの主張だけど,ちゃんとサポートされているのかい?」というメッセージが出てきます。

“Standard”はheadgeでもboosterでもないニュートラルなものと書いてありますが,ハイライトされたものを見てもどういう基準でハイライトが入るのかはちょっとよくわかりませんでした。

”Standard”でハイライトされた単語

おそらくですが,価値判断や主観が入るような単語や表現がハイライトされるのかなと思いました。クリックすると出てくるメッセージは「これはclaimかい?ちゃんとサポートされているのかい?」というものでした。

今回試しに入力した文章ではレファレンスがなかったのですが,レファレンスがあると”Sources”で確認できるようです。つまり,レファレンスに書いてあるものが本文中に書いてあればハイライトされるというような機能なのかなと思います。長めのレポートのチェックにかなり便利でしょうね。

Well-developed

この機能は,入力した文章の中で最も高頻度で現れた”main topic”と呼ばれるキーワード(多分名詞か形容詞に絞られていると思います)が示されるとともに,”topic keywords”と呼ばれるその他の重要そうな単語がハイライトされます。”topic keywords”は自分で追加・削除が可能で,変更するたびに”Apply Changes”をクリックすると変更が反映されます。

これは正直このフィードバック受けたあとにどうしたらいいかが先ほどのConvincingの部分よりもわかりにくいかなと思いました。入力した文章のせいかもしれませんが,文章のメインのトピックとそれに関連したサブトピックスのつながりとかそれぞれのサブトピックスについてちゃんと書けているのかといったことを確認していくことになるのかなという感じでしょうか。つまり,キーワードの周りを注意して読みましょうね,という。

Coherent

この下位分類として,Flow of ideas, Transition Terms, Long Sentences, Title&Section Headers, Pronoun useの5つがあります。Title&Sectiobn Headersはヘッダー入れようねということなので,長めのペーパーを意識したフィードバックかなと思います。今回は短い文章なので,それ以外の4つを見ていきます。

Flow of Ideasは,前のWell-developedとほぼ同様ですが,トピックが複数ある場合に有効なようです。今回は短めだったからかメイントピックは1つと認識されましたが,メイントピックが複数ある場合はそれに関連したキーワードのみを表示することが可能なので,複数のメイントピックがごちゃごちゃになっていないのかを確認することができるのだと思います。つまり,メイントピック1を書いている部分にメイントピック2のtopic keywordsが混ざっちゃってるよ!というようなことが視覚的にチェックできるということなのでしょう。このあたりは未確認なので,もっと長い文章で試してみる必要がありそうです。

Transition Termsはおなじみのやつですね。いわゆる接続語句で,Howeverなどの逆接や,for exampleなどの例示,first, secondなどの順序を表す語句などがハイライト表示されます。ハイライトされた語句をクリックすると,その単語の機能(As a resultをクリックすると,”Consequence”と出てきます)と類義語がリストで表示され,リストのうちの一つをクリックすると元の語句と入れ替わります。注意が必要なのは,この段階では文法のチェックはされないということです。よって,例えば文頭の”In contrast”の類義語として”in stead of”が出てきますが,それをそのまま使うと誤りになってしまうというようなことが起こるので,接続語句の使い方をわかっていなければいけません(in contrastとin stead ofはなんか違うような…)。

Long Sentencesは文字通り一文が長いものをハイライトしてくれて,2文以上に分割したら?と言ってくれます。これは一文に含まれる節の数で判断しているようですが,単純にそれだけではないようで,割と単純そうに見えるものでもハイライトされたり,逆にthat節の中に関係節が埋め込まれているというようなものはハイライトされなかったりしています。

 

Pronoun useは,文章中の代名詞をすべてハイライト表示し,

Do pronouns in your assignment refer to one clear noun referent? Read aloud the sentences containing pronouns to make sure that the references are clear to you!

という指示を出してくれます。さすがに代名詞の照応ができているかとかそんなことは見てくれませんが,「この代名詞なに指してんねん!」みたいなのは学生のプロダクトを見ているとしょっちゅうあるので,そこに意識を向けさせるだけでも良いでしょう。

Well-edited

最後に,文法などの誤りへのフィードバックです。下位分類として,Errors in Grammar, Usage & Mechanics, Claim verbs, Word choice, Contractionsがあります。

Errors in Grammar, Usage & Mechanicsは,文法の誤り,綴りの誤りなどを訂正してくれます。冠詞や数の一致はしっかり拾ってくれますが,統語的な誤りについては難しいようです。例えば,次の文(もとの文から関係詞を削除したもの)は誤りとして検出されませんでした。

it is obvious that children (who) have cultural and linguistic capital which is considered to be valuable would be able to achieve high social status, symbolic capital.

Grammarlyでも誤りにならなかったのでこういうのは機械では難しいのですかね。

Claim verbsはthinkなどをハイライトしてくれます。自分の主張をするときには有効だけど同じ単語を繰り返し使っちゃうこともあるから,見直して言い換えてみようというようなアドバイスがあります。ハイライトされた単語をクリックすると類義語が見れて,リストの単語をクリックすると入れ替わります。

ただし,文脈と関係なしにハイライトされることには注意が必要でしょう。例えば,上の画像の”thinkは”the ability to think”という名詞句の一部であり,書き手の主張を表すthinkではありません。

Word choiceは,主に余計な副詞がハイライトされるようです。very, really, absolutelyなど,おそらくですが主観に基づく強意副詞等について,「これ本当に必要なの?」とサジェストしてくれます。

Contractionは,省略形(don’tなど)がある部分をハイライトして,それを直すように言われます。これはワンクリックで直してくれたらありがたいですが,自分でタイプして修正しなければいけないようです。

感想

まずはじめにものすごくプラクティカルな問題なんですが,ウィンドウを大きくしてもWriting Mentorの部分は大きくならず,左右のスクロールをしないと本文とフィードバック部分を同時に見れないというのはかなり使い勝手が悪いです。これはフィードバック機能そのものとか以前の問題です。

 

私の環境の問題かもしれませんが,せっかくの42.5インチディスプレイがこのざまですよ。

というのはさておき,肝心なフィードバックの部分についてですが,教師が手とり足取りそれぞれのフィードバックの意味や改善方法を教えないと無理だろうなというのが率直な感想です。もちろん,何が問題か,どう直すべきかは英語で書いてあります。「英語で書かれている時点で厳しい」というレベルの学習者にとってはそこすらハードルになりえるかもしれませんが,そうではなかったとしても,「直し方」についての具体的なフィードバックはありません。私のような英語教師(高熟達度で自律的な英語学習者)だからこそ,「あーヘッジ表現ね」とか,「んーたしかにここはちょっと強く言ってる割には根拠レスだな」とか,「キーワードがぐちゃぐちゃってことはいろんなアイデアが混ぜこぜになってるわ」というようなことがわかるわけで,そのレベルにないほとんどの学習者にとっては教師のヘルプなしにこのツールを導入することは逆に大きな混乱を招きかねないと思いました。

また,文法チェックについては,上に書いたようにGrammarlyのGoogle Chrome拡張機能がGoogle Docsに対応しているので,そちらで対応するほうがシンプルだと思いました。もちろん,GrammarlyはCoherenceの部分は対応していないので,そこについてはWriting Mentorのフィードバックが活きてくるでしょう。

自分の授業に取り入れるかどうかはまだわかりません。Writing Mentorの導入段階でどのような指導が必要になるかをよく練った上で,上手にツールを組み合わせれば教師の仕事が減ることは間違いないだろうということは言えますが,問題は使い手次第ですね。「どう使わせるか」がかなり大事になってくると思います。繰り返しになりますが,ライティングで大事なことは何かがわかっている段階でないと,Writing Mentorがくれるフィードバックを活かしてよりよい英文を書くというのは難しいです。私が受け持つ外国語学部1回生のことを思い浮かべてみても,彼らですら使いこなせるかわからないと思ってしまうくらいです。エッセイライティングにフォーカスした授業だとしたら,カリキュラムのその後半部分や学年があがった段階で導入するのはありかもしれません。

最後に,私の印象ですが,これはタームペーパーのようなものが課題として想定されているのかなと思いました(最初の設定で変わるのかもしれません)。パラグラフ・ライティングや短めのエッセイだと,Writing Mentorのフィードバックのいくつか(例えばreferenceの部分やトピックのことなど)はそこまで有益なものにならないかもしれません。そのあたりの見極めも,実際にどのようなものを入力すればどのようなフィードバックが返されるのか,いろいろなタイプの文章で試してみる必要がありそうです。

おわりに

というわけで,Writing Mentorをちょっと使ってみたレビュー記事を書いてみました。機械の限界はあれど,こういうツールをどう使いこなせばいいライティングの授業ができそうかを考えるのは楽しいですね。みなさんもいろいろな文章で試してみてください!そして,ぜひぜひそれを共有してください。

なにをゆう たむらゆう

おしまい。

 

 

 

「意思決定タスク」の難しさ

ライティングの話が多かったので,今回はスピーキングの話。

タスクのタイプには情報伝達・ナレーション・情報合成・問題解決・意思決定などがありますよね。といってもわかりにくいかもしれませんが,一言でタスクと言ってもそれが求めることによっていくつかのタイプに分類できるのではないかなという話です。タスク・タイプの詳しい解説については,下記の論文をご参照ください。

松村昌紀(2017)「タスク・タイプの理論的基盤と学習者の言語使用」『中部地区英語教育学会紀要』46, 55–62. doi:10.20713/celes.46.0_55

意思決定タスクとして有名なのは「無人島タスク」で,「無人島に持っていくものをみんなで相談して決める」というもの。これが大筋で、どういう経緯で無人島に行くことになったのか,何個まで無人島に持っていくことができるか,その無人島は一体どんな場所なのか,などのコンテクストをうまく設定することで,リアリティを持たせるとともに議論に一定の方向性を持たせたり,持ち物を決める際のリーズニングのベースとして機能させたりします。

意思決定タスクのゴールは「合意」で,話し合いの中で意見を1つに集約することが求められます。無人島タスクなら,「1つだけ持っていける」という制限だとしたらその持ち物を1つに決めることができればタスクが達成できたと判断することになります。

私も授業でよく意思決定タスクをやることがあります。授業で使っているテキストに関連させた内容にすることが多いのですが,実際にタスクをやらせると,「合意する」というのは結構ハードルが高いのだなということを思い知らされます。だからこそ,タスクを配列することになった時には意思決定タスクは後ろの方にすることになるんですけどね(余談ですが,実際にゼロからタスクを構想したとき,1番作りやすいのは意思決定タスクだと個人的には思っています)。

例えば,「4人の教員採用候補者の中から1人選ぶ」というタスクをやるとします(R.Ellis, 2003に例が載っています)。この時,目の付け所って色んなところにあるんですよね。というかそうしないとそもそもタスクとして盛り上がらないわけです。みんながみんな「絶対この人でしょ」みたいになってしまえば,議論した上で合意形成するというプロセスが必要ないわけですから。ところが,そうやって意見が割れるように仕組むところまではうまくいっても,それをすり合わせるのはなかなか難しい。教員側としては、たくさん議論してほしいわけですから,簡単に誰かの意見に同意して議論を終わらせるみたいなことだけはどうしても避けたいと考えます。そうすると,「誰かの意見に簡単に同意できないからとにかく自分の意見を貫き通す」ことになってしまいます。しかし時間内にどこかで合意しないとタスク達成にならないので,どこかで誰かが折れて1つの意見を最終的に採用することになります。この「折れる」とき,採用される意見に納得していて,その意見を出した人がみんなを(または2人で取り組んでいるのなら会話相手を)説得したというのならそれでいいなと思います。ただし,やり取りを聞いていると,その議論がかみ合わずに平行線になって止まってしまい、埒があかないからどちらかが折れて合意するという流れが圧倒的に多いように感じています。

もちろんタスクの設定の仕方の問題もあるでしょうし,学生の言語的なレベルの問題もあるでしょうし,言語に関わらず議論するスキルの問題もあるかもしれません。原因が1つに絞られるとは思っていませんが,とにかくこの意思決定タスクというのは難しいということが,この1年間スピーキングの授業をやっていて思ったことです。合議によって意思を決定するというゴールに到達するためには,どのようなサブゴール(cf. タスクにおける”sub-goal”という概念)があるのかなというのも考えなくてはいけないかもしれません。それが明らかになれば,ある程度誘導が可能だからです。ただ,それを事前に教えるというのはタスクっぽくなくなってしまうので,それもやりながら徐々に浸透させていくような工夫が必要になるかなと思います。

授業で「意思決定タスク」をやるときに,気をつけているポイントはありますか?ということをみなさんにぜひ聞いてみたいです。

なにをゆう たむらゆう

おしまい。

タスクにおける”sub-goal”という概念

はじめに

下記の本を月例の研究会で1章ずつ読んでいます。

Recent Perspectives on Task-Based Language Learning and Teaching

Ed. by Ahmadian, Mohammad / García Mayo, María del Pilar

この本全体については,Cognitive-Interactionist, Sociocultural Theory, Complexity Theory, Pedagogic and Educationalという4つのperspectivesからなる12章の本で,個人的には通読するよりも気になった章だけつまみ食いするという読み方がいいかなと思います。正直言ってあまりおもしろくない(質があまり高くない)チャプターも結構ありますので。

 

第7章がおすすめ

この本の第7章は,Martin Bygateが書いた”Dynamic Systems Theory and the Issue of Predictability in Task-Based Language: Some Implications for Research Practice in TBLT”という論文です。タイトルにDynamic Systemsと書いてありますが,そこまでDSTを推しているということではなく,「タスクってさ,何かやらせてみてもどんなことが起こるかわからないしリアクティブに教えるのがいいっていうけどやっぱそういうの不安だもん」みたいな言説について,predictabilityが一応ありますよっていうことを言うための理論的基盤としてDSTを持ってきているという印象です。それをベースにして,ケーススタディ的にデータを見てみるというようなのがこの論文の流れです。

この章を読むまでは,「この本は失敗だったかもしれない」と思うほどがっかりさせられるようなものが多かったのですが,この第7章は面白いなと久しぶりにワクワクしました。もちろん,ちょっとそれはどうなのと思うところもあるにはありました。ただ,それを差し引いても面白かったです。

 

何がそんなに面白かったか

一言で言えば,この記事のタイトルにもしている”sub-goal”という概念を導入している点が個人的にはこの論文で一番inspringだと思ったところです。示しているデータはおそらく過去の研究のものでしたし,特に分析をしっかりしているということではないのですが,それでもこの”sub-goal”というものはTBLTの研究でいろんなことができそうだなと思えた,そう思わせてくれるような内容でした。もちろん,実践においても示唆があることだと思いました。

sub-goalとはなにか

TBLTをご存知の方には馴染みのあることだと思いますが,タスクにはゴールがあります。spot-the-difference taskなら2つの絵の間にある違いをすべて見つけ出すことがゴールですし,picture description taskなら絵(または写真)を見ずに口頭で描写し,もとの絵(や写真)にできるだけ近いものを完成させるというのがゴールになります。この章で例として用いられているタスクは,6コマ漫画を6人で分割して1人が1コマずつ持ち,見せ合わずに正しい順番に並び替えるというものです。この場合,「正しい順番に並び替える」というのがゴールになります(注1)。

Bygateが言っているのは,このゴールに向かう前の段階にいくつかのphaseがあるということです。どんなphaseかというのを説明する際にBygateは,pragmaticとかdiscourseとかいう言葉を説明の際に使っています。少し長いですが,このphaseについて説明している箇所を本文から引用します。

A phase was defined in terms of the pragmatic coherence of a stretch of discourse which while not in itself achieving the overall task goal, likely contributed to achieving a useful enabling sub-goal. For instance, descriptions of the individual pictures in random order would contribute to the sub-goal of sharing information about the pictures, but would not themselves achieve the overall goal of sorting out the sequence and telling the story (even if by chance the students did actually provide the descriptions in the exact sequence of the narrative). Similarly, discourse during which students exchanged information about what they thought was going on in their respective pictures could not be interpreted as ‘telling the story’ either. Where students spent time suggesting potential sequencing of the pictures (still without seeing them), possibly accompanied by brief justifications, this kind of talk too contributes to a potentially useful subgoal, but still does not constitute the ‘telling of the story’. Hence the macro-purposes of the different discourse phases were inferred in relation to the pragmatic criterion: what are the speakers jointly trying to do at this point? Identification of phases enabled an assessment of the trajectories that the groups followed (p.155).

上の引用中では,”(sorting out the sequence and) telling a story”というのがタスクの最終的なゴールで,そこに到達するために有効なやりとりや言語行為をphaseとしています。複数コマ漫画の並び替えならば,まずは個々人の持っている写真を描写することからスタートすると予測されるので,それが一つのphaseになるというわけです。そして,自分の写真とグループメンバーの写真についての情報を全員が持った状態で,それぞれの写真に描かれている情報の違いを見つけることになります。そして,「いったいどんなストーリーなのだろうか」という話をしながら前後関係を特定していくことになると予想されます。これらの段階もすべてphaseであると。そして学習者はこういった複数のphaseを経て,最終的なゴールに辿り着くというわけです。

Bygateは,複数コマ漫画並び替えタスクでは次の5つのphaseがあるとしています。

  1. Description
  2. Comparison
  3. Interpreting gist
  4. Sequencing
  5. Narrative

ちょっとなんでだろうなと思ったことは,タスクの特性などから予測してこのphaseを導出したのではなく,実際の発話の書き起こしを分類してそれぞれのラベルを貼ったという点です。その後に,結果の解釈として,「複数のグループでタスクをやらせたけど,ほとんどのグループのタスク遂行中の発話に5つのphaseが見られた」みたいな議論に持っていっているのです。そして,このことから学習者たちのやりとりは予測可能なtrajectoryを通ってゴールに向かうという話につなげています。もともと発話データから導出した概念なのだから,導出に用いたものと同じ発話データにphaseが見られるのは,複数グループで見てみたとはいえある程度当たり前なのでは…という話です。さらに,もし仮にそこに違いがあり,違うグループでphaseの種類や用いられた数が異なっていたとすれば,最初に設定した5つのphase自体がそもそも分析に役に立たない枠組みだということになりますよね。この点については謎です。

また,個人的に気になったのは,最終的にタスクを達成できたかどうかと,用いられたphaseの数自体には関連が見られなかったという点です。例えば,分析している5つのグループのうちで3のgetting gistが見られなかったグループが1つ,5のnarratingが見られなかったグループが1つ,2のcomparisonと4のsequencingが見られなかったグループが1つという記述がありますが,この3つのグループはいずれも最終的なゴールである並び替えには成功しているというのです。この部分については,例えばcomparisonがなかったグループはもしかするとズルして絵を見せあっていたのかもしれないというような考察がなされています(このグループは終わるのも早かったらしいです)。しかし,もし仮にタスクの最終的な達成と何も関連がないのであるとすれば,このsub-goalという考え方自体がそんなに大事なものなのか?という疑問も湧いてきます。

さらに,言語使用面についてはphaseによって特徴的な部分が見られなかったと考察しています。つまり,同じphaseなら同じような言語表現が用いられるというようなことはなく,同じcomparisonというphaseでもグループごとに様々な表現を用いて行っていたと書かれています。ただし,”linguistic domains“については予測が可能かもしれないとしています。このdomainの例として,下記のようなものがあがっています。

the language for expressing impressions, inferences and approximations; the language of description and for identifying similarities and differences; the language for expressing motivations and consequences; the language for sequencing; and the language used for checking understandings (p. 160).

素人考えでちょっと微妙だなと思うのは,このdomainというのはほとんどphaseのラベルと同じようなものなのではということです。会話分析みたいなことに明るいわけではないのですが,ここまで抽象度があがってしまうと,それが予測できたことで何に活かされるだろうかということは疑問です。

 

sub-goalという考えのなにがそんなに大事?

さて,なんか,sub-goalってなんか別にそんな大事じゃないじゃんと思っておられる方もいるでしょう。私もここまでは批判的に書いてきています。ここからは,「そうはいっても結構色々なところに通じる概念じゃないかな」ということを書きたいと思います。

先ほど,「タスクの達成とは関係ない」という議論がされていると書きましたが,もし仮にそれがそうだったとしても,教室場面での教育介入を考えた際にはsub-goalという概念は大事だと思います。まずは,授業の準備段階でsub-goalは役に立ちます。

 

タスクの作成・計画段階で有益

これはタスクに限ったことではないのですが,どのような言語活動を仕組むにせよ,教師は活動を考え,その手順を構想し,最終的にどこに辿り着くことを目指すのかを思案しますよね。その際に,活動に取り組ませたときにどのようなことが想定されるかを全く考えない教師はいないと思うのです。「きっとこんなことが起こるだろうな」とか,「こういうことになったらどうしようか」などと考えながら,事前に準備しておいたほうがよいことについては仕込んでおき,指示の与え方や順序を工夫したほうがよさそうならそのように対策を打っておくはずです。このとき,例えば事前にタスクのsub-goalがわかっていれば,学習者が起こす行動の予測がつきやすくなるといえます。冒頭にも書きましたが,タスクは(特にやりなれていないものをやる場合は)出たとこ勝負の部分もあり,何が起こるかわからないから事前にあれこれ教えてこちらの想定内でやってほしいという教師の思いも理解はできます。しかし,今後sub-goalという枠組みで様々なタスク遂行中に発生するsub-goalsが明らかになってくれば,「このタスクをやる際にはおおよそA, B, C, Dのような4つのphaseを通過すると考えられます」みたいな提案ができますよね。これが事前にわかっていれば,自分の教えている学習者との兼ね合いで準備が必要な部分や,そのタスクに取り組む前にやらせたほうが良いことを前時にやっておくというようなことができるのではないでしょうか。もっと言えば,sub-goalが目標になるような”sub tasks” を用意して,それらのタスクに取り組ませた後のもっと大きなチャレンジとしてsub-tasksが複合的に必要となるような別のタスクを用意するというようなことも考えられます。このように,タスクを構想したり,授業の計画を立てたりする際に,sub goalsが明確になっているということは大事だと思っています。

 

タスク遂行中の介入指導で有益

次は,実際に教室場面での指導において,sub-goalがわかっているということが役に立つ場面を考えたいと思います。あるタスクを与えて,学習者がそれに取り組んでいるとき,なかなかうまく言っていないことに教師が気づいたとします。例えば,複数コマ漫画の並び替えタスクで沈黙してしまっているグループがあったとしましょう。このとき,どのように促せばタスクのゴールに向かえるでしょうか。このときも,sub-goalはヒントになり得ると思います。例えば,5つあるphaseの序盤でつまづいているようならば,「まずは全員の持っている絵について描写して,自分の持っているものと他のメンバーの持っている絵の違いがどこにあるかを特定してみよう」という指示ができると思います。つまり,descriptionとcomparisonというsub goalを明示するということです。その先の,みんなの持っている絵の違いはわかったけど,そこから先に進めないというグループがいたら,「全員の絵の情報を統合して,ストーリーを考えてみよう」という指示も可能でしょう。もちろん,phaseは順番にこなさなければいけないということではありませんが,指針としてその場で与える分には問題ないでしょう。

そんなめんどくさいことしなくても,「じゃあ最初から,『まずは描写,そして比較,あらすじの解釈,並び替え,ストーリーの完成』というphaseをすべて提示してそのとおりにやらせればいいではないか」という意見もあるかと思います。学習者のレベルによってはそうした道筋を示すことも必要になってくるかと思いますが,Bygateは,phaseに完全な順序があることや,まったくoverlappingがないということを否定しています。

it is important to note that the phases do not imply total predictability. For one thing, the phases sometimes occur more than once in a single transcript, with students going backwards and forwards between, say, finding the gist and trying out a sequence (p.160).

また,「たとえsub goalsが明示されなくとも学習者たちは多かれ少なかれphaseを経てゴールに到達する(=予測可能性がある)」ということを言っています。つまり,phaseは与えられなくてもある意味でタスク達成に向かう試行錯誤の中で創発するということですね。それを手助けしてやることはあったとしても,最初からこの通りにやりなさいというのはtoo much interventionかなと個人的には思います。「正しい手順」や「理想的な手順」のようなものがあると学習者が思ってしまい,それに囚われすぎてしまう可能性があるからです。例えば,2. comparisonからいきなり4. sequencingに入ることも十分にありえることです。「まって,私の絵ではりんごは食べかけで,Aくんの絵ではりんごは丸々1つあるから,きっと私の絵はAくんの絵よりあとにくると思う」のような発話が起こることは歓迎されるべきで,「まって順番考えるより先にストーリーをつかもうよ」となってしまっては学習者の自由な発想が抑制されてしまうかもしれません。よって,sub goalを与えてそれに沿ってタスクを行わせることは有効な手立てとは言えません。

つまり,事前に教えてそのとおりにやらせることができるから役に立つというわけではありません。そうではなく,リアクティブな指導がやりやすくなるということです。教師自身がsub goalsを把握した上でタスクを用いれば,そのグループの状況に沿って,またはぶつかっている困難点に合わせてリアクティブに介入を行うことができると個人的には思っています。

事後のフィードバックで有益

sub goalという考えは,事後のフィードバックにとっても有効かもしれません。もしも,時間内にうまく課題を達成できなかったグループがあったとして,そのタスクにおいてsub goalsをいくつ達成できたかという点で見てみると彼らの課題が見つかるかもしれないからです。Bygateの示したデータでは,すべてのグループがタスクを達成したため,「phaseとタスク達成の関係」は完全には明らかになっていません。タスクを達成できなかったグループがいたとして,そのグループがもし仮にすべてのphaseを通過したのにできなかったとすれば,phaseはirrelevantということになります。しかしもしかすると,どこかでつまずいたことが原因でタスクを達成できなかったという学習者がいるかもしれません。絵の微細な点について,描写しなかった(またはできなかった)けれども実はその点が他の絵との違いで,その情報を全員で共有していればタスクが達成できたかもしれないということはありえます。別のケースで,sequencingでつまづいて終了してしまったとします。このときに,follow, precede, come before, come after, first, next, then, before, afterのような前後関係を表す表現がうまく使えなかったので並び替えができなったということがわかれば,その学習者たちに必要なのはこうした前後関係を表現する言語リソースが足りていないということになり,そこがteaching pointになるでしょう。言語面については,varietyが大きすぎて一貫性は見られなかったというのがBygateの結論でしたが,具体的な場面での話に限定すれば指導のヒントにはなるでしょう。

研究への示唆

研究という視点では,このBygateの論文からもう少し発展させた研究が必要だと思います。例えば,他のタスク(意思決定タスクなど)でも同じようにphaseの共通性は高いのかどうかや,同一タスクでタスクの諸条件(複数コマ漫画並び替えタスクにおけるコマの数やグループの人数の組み合わせ)が変わってもphaseに変化はないのか,などが気になっています。

また,Bygateは会話の書き起こしからphaseを導出していますが,そうではなく,教える側があるタスク中に発生すると考えられるphaseを予測し,それがどの程度実際の会話で起こるのかといったこともpracticalな意味で関心があります。

あとは,少し非現実的かもしれませんが,実験的な操作を加えて群間比較するというデザインも思いつきます。たとえば,複数のphaseの中で特定の1つを禁止するような指示を与えてみて,そのグループがどれだけタスク達成に困難を抱えるかを比較することで,タスク達成に寄与しやすい(または必須かもしれない)phaseを特定するというようなこともできるかもしれません。

おわりに

以上,Bygateが提案した,taskのsub-goalという点について,批判的に検討し,その後に,意義があると思われる点についていくつか述べました。やはり,タスクの中身,つまりタスク遂行中に何が起こっているのか,そうしたことを,sub-goalという概念で整理することを試みたことにこの論文の意義があると思います。DSTの枠組みにうまくfitしているかという点についてもやや疑問があったのですが,あまり詳しく批判できるほどの知識を持ち合わせていなかったのでそのあたりはまた別の機会にということにしようと思います。ということで,今回は久しぶりにTBLTに関するお話でした。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

注1. もちろん,仮にオリジナルのストーリーとは違う順番であったとしても,こちらの想定を超えたイマジネーションで別の順序でも筋の通った物語になるということがあれば,そしてそれを説明できれば,「正しい」順番ではなかったとしてもタスクのゴールを達成したと評価することもできると思います。

 

Word Onlineを活用したライティング活動

はじめに

最近ライティングの事ばっかり記事にしていていますが,他の授業もちゃんとやっています。ただ考えた事はとりあえずまとめておこうと思うので,今回はコンピュータ上でライティングさせながら”即時”フィードバックを出してみるというお話です。

前期は普通の教室で,紙ベースでライティングをさせていたのですが,後期は情報処理演習室で授業をやっています。学生の数は20人弱で,多分25を超えるようになってくると,一人一人にできるコメントは限定的になってしまうかなと思います。ただ,これも書く時間をどれくらい設けるか次第ですね。書く時間を学生数で割ったのが単純に一人の学生に費やすことができる時間なので,書く時間が長ければそれだけたくさんの時間を学生の書いたものを読んでコメントを出す時間に使えます。パソコンでやろうが紙でやろうが,人数が多いと厳しいですが,同じ人数で比較した場合には私が以下で説明する方法の方がはるかに効率がいいと思います。つまり,授業外で添削にかける時間をできるだけ減らしながら,授業内で学生にフィードバックを出す時間を最大化できるということです。しかも,授業運営ソフトウエアのようなものが整備されていないパソコン室(学生の画面を監視できない部屋)や,学生が個人のパソコンを持ち込んで行うような形態でもできるというのも重要な点だと思います。

背景

パソコンでライティングさせることにしたのは,パソコンで書かせる方が課題の提出,管理,フィードバックがやりやすいなとなんとなく思っていたということが大きいです。そういう思いで,授業にもだいぶ慣れてきた後期から教室を変えてもらうことにしました。

いわゆるパソコン室での授業で,授業運営ソフトウエアが入っているので,学生一人一人の画面を巡回して回ったり,こちら側から操作をしたりということもある程度は可能です。つまり,学生一人一人がMS Wordを使ってオフラインで書いて,それを提出ということもできます。

ただし,それを提出させたり,というところで色々めんどくさいことが起こりそうだなと感じました。また,授業管理ソフトウエアはライティング活動を念頭に置いてデザインされていないため,ライティングのフィードバックにはあまり向いていない(痒いところに手が届かない)というのも,オンライン上で全部一括管理してしまおうという発想に至った理由の一つです。

環境としては大学がOffice 365の契約を結んでいるので,各学生は自分のアカウントでOne DriveやOffice製品を使うことができるという感じです。そうでない場合には,下に挙げた論文でも使用されているGoogle Docsでも同じような事は可能だと思います。

どちらもやっている事は同じで、オンライン上でドキュメントファイルを教員と学生が共有して,授業の時にコメント欄を使ってフィードバックを出すということです。こうしたオンライン上でのライティング活動でフィードバックを出すという話は,以下の論文からヒントを得ました。

Shintani, N., & Aubrey, S. (2016). The effectiveness of synchronous and asynchronous written corrective feedback on grammatical accuracy in a computer‐mediated environment. The Modern Language Journal100, 296-319.

この論文では文法のフィードバックを出す際に,Google Docsを使って即時フィードバックを出す場合と,書き終わってから提出されたものにフィードバックを出す場合で比較を行っています。私の場合,どちらかというとフィードバックはorganizationに関わるものがメインです。「はじめに」でも書きましたが,オンラインでやる方が,私個人としてはライティングの授業における教員の負担がはるかに減ると思っていますので,むしろそちらのメリットを重視してこのやり方を採用としています。

授業前の準備

授業が始まる前にやるのは,学生と共有するファイルの準備です。これをせずに,学生にファイルを作らせて教員と共有するようにすることも可能です。その方が準備の手間が省けますが,ファイル共有の手順でつまづくケースがあって貴重な授業時間を浪費してしまいがちです(実際そうなりました)。そういったことを未然に防ぐ意味で、こちらで準備したものを共有する方がいいでしょう。

また,その他にもファイルを準備するメリットは2つあります。一つ目は,学生から共有されたものはフォルダ等にまとめて管理したりしづらいからです。私が使いこなせていないだけかもしれませんが,共有された側は複数のファイルをフォルダにまとめることができません。できることなら,クラスごと,そして課題ごとにフォルダ分けして管理しておきたいので,こちら側でフォルダ分けを行い,そこにファイルを用意するようにしています。二つ目のメリットは,フォルダ分けして学生のファイルがまとめて入ったフォルダごと共有することで,ピアフィードバック活動に簡単につなげることもできるからです。これについては記事の後半でもう少し詳しく紹介します。

というわけで,One Drive上でフォルダを作ったら,そこにファイルを人数分だけ用意します。何も書き込まれていないドキュメントファイルを人数分作って名前つけるみたいな作業は,ルーティン操作なのでシェルスクリプトとかでやると簡単かもしれません(参考:ファイルの連続コピーについて)。Rでもできますので私はRでやっています(過去記事)。

これでフォルダの中に学生の名前のついたファイルを人数分用意できたので,このフォルダごとOne Driveの共有機能で共有します。共有の方法はメールで送ってもいいですし,LMSなどに貼り付けてもいいでしょうし,いろいろなやり方が考えられるかなと思います。

授業でどう利用するか

学生にフィードバックを出す

授業では,One Driveフォルダの共有リンクを使ってフォルダにアクセスし,自分の名前のついたファイルを開くように指示します。フォルダ内のファイルが全員に共有された状態だと,「誰が誰のファイルを開いているかや編集しているのかがわからないのでは?」と思われるかもしれませんが,その心配はいりません。ファイルを開いた人の記録も,誰が編集したかの記録も残るので,そのことを学生に伝えれば問題ありません(少なくとも私の環境では)。他の人のファイルを開くこと自体は禁じられるべきことでもなく,色々な人の書いた作文から学ぶこともあると思いますし。ただ,「誰が開いたか,誰が編集したかはわかるので,くれぐれも他人のファイルでいたずらをしたり,書かれたものを勝手に消したりしないように」と忠告しておけばいいと思います。場合によっては,ファイルにアクセスした人の一覧を見せれば説得力も増すかもしれません。

学生は自分のファイルを開いたら,指示された課題をファイルに書き込んでいくことになります。具体的に何を書くかやどう書くかは,ライティングの授業で扱う課題の種類や授業の目標によって変わってくるでしょう。

教員は,学生全員分のファイルをブラウザ上でタブ表示にします。つまり,20人の学生がいれば,20個のタブを同じウインドウで開いておくということです。もちろん全部違うウィンドウで開いててAlt+Shift等でウィンドウ切り替えの方が楽だという方はそれでいいと思います。私は,Shift+Tabでタブ切り替えしています。学生が書いている間は,教師は教師用のパソコンで,Shift+Tabキーを使いながら書く学生の書いているファイルを”巡回指導”します。

何かコメントしたいことのある学生がいれば,コメント機能でコメントを書いていきます。文法の間違いなど,場所が特定される場合にはその場所を選択して「正しい形だけ」コメントしています。あとは構成や文と文のつながりなどについて,日本語で書き込んだり,いいなと思う箇所があれば,「この部分はみんなにも真似してもらいたいからあとで全体に紹介するね」みたいなことも書いています。

このやり方が、いわゆる「机間巡視」をしながら出すフィードバックより良いなと思うのは,「学生のライティングを邪魔することなくコメントができる」ということです。つまり、オーラルでのやりとりでは学生が今まさに書いている部分以外にコメントを出す場合、学生は当然教師の指摘を「聞く」ことが求められます。一方でオンライン上では,学生は自分のタイミングでコメントを確認することになります。この、「注意を同時に向ける」ことこそがフィードバックの意義なのかもしれませんが,逆にコメントしづらいなと思うこともしばしばあるので,オンラインで即時フィードバックの方がいいなと思っています。

書いて残るという点でも、口頭でフィードバックするよりも良いなと思います。学生からも、そして教師から見ても、「どんなやりとりがあったか」が記録されるわけなので。学生からしても、先生を呼びやすい人と、あまり自分から呼びづらい人がいると思うので,そういう場合はコメント欄でやりとりすれば良いかなと思います。もちろん,上述したように誰でもファイルを開ける状態ですから,コミュニケーションの記録が残るということはそのやりとりを誰かに見られる可能性があるということではあるのですが(誰かどんなコメントされているかをいちいち見て回るほど暇な人はいないでしょうけど)。

また,1人の学生から次の学生に移動するのも,タブの切り替えは1秒以下で済み,文字の視認性も手書きよりはるかに高いので,瞬時に読んでコメントが出せます。これが紙ベースだと,机と机の移動も時間がかかりますし,さらには書いている学生の紙を覗き込むように見る必要があり,場合によっては視認性の低い手書き文字の場合もあって読んでコメントを出すまでに若干の時間がかかります。このロスを20人分積み重ねれば、20分のライティング中に5分くらいは多く学生にコメントを出せる時間が確保できると思います。

ピアフィードバック活動に使う

教師-学生のやりとりだけではなく,学生-学生のやりとりもオンラインでやることができます。例えば,紙ベースでやっていたときには,過去記事で書いたようなピアフィードバックをやっていましたが,同じようなことはオンラインでもできるわけです。ただ,2人1組で第3者の書いたプロダクトにコメントするようなことはPC教室の性質上若干やりづらいというのはあるかもしれません(実際,私は後期はこの形はやらなくなりました)。

上述したように,個々のファイルではなくフォルダごと共有しているので,学生はクラスメイトのファイルを自由に閲覧することができます。この環境を生かして,「隣の人+◯人のエッセイを読んでコメントをつけましょう」というようなピアフィードバック活動をしています。隣の人を指定しているのは,SlackのDonutというボットでペアで席に座るように指定していて,その他にもペアの活動とかを多く取り入れているからその延長線上くらいの意味合いしかありません。

コメントは,「ここは冠詞のaが入るのでは?」とか「andでつないでいるものの形が揃っていないよ」のような文法的なものもありますし,「これはキーワードだと思うので,1文付け足して少し説明したほうがわかりやすくなると思う」のような内容(あるいは構造)に関するコメントもあります。前期はパラグラフ,後期はエッセイをやっているので,後期はとくにイントロの構成であったり,各パラグラフ同士のつながりであったり,ということに注意して読むように指示することが多いです。

ピアフィードバックのあとには,特に出来が良いものを全体で共有して,「この部分がうまく書けているよね。」というようにモデルの提示をするようにしています。もちろん書く前にサンプルのエッセイはいつも提示していますが,やはり「自分のクラスメイトがよくできている」ということのほうが「参考になった」と感じることが多いのかなというのが私が見ていて思うことです。

現時点での課題

もう秋学期も終わりに近づいていますが,半期をOneDriveとMS Word Onlineを使ったライティング活動でやってきて思うことは,ドラフト作りに対するエフォートが減ったかなということです。もちろん,大学1年生の春学期と秋学期を比べれば,出席率や課題の提出率など,割と一般的にどちらも下がると言っていいくらい普遍的な現象のような気もするので,私の授業スタイル変更が影響を与えただけとは言い切れません。ただ,紙の場合は「授業中になんとか終わらせて出す」という感じで一生懸命やっていた学生も,オンラインだと「今終わらなくても宿題でいいや」,「スマホでいつでもできるし」のようになっているのかなと思うことがよくあります。そして,結局後回しになっても,授業期間以外にファイルを開いて書き込むということをやっている学生の割合が低く,「いつでもできる」と思うからこそ逆に取り組みづらくなってしまっているかもしれないなと思っています。一応こちらからも声掛けをするようにはしているのですが,この点についてはなかなか解決策が見つかっていないので,来年度春学期以降の課題かなと思っています。

おわりに

紙には紙の良さもあって,オンラインにはオンラインの良さもあるとはいえ,今回は紙,今回はオンラインのように分けて使うのも混乱の原因になるので,オンラインの良さを活かした上で,欠点を補いながら授業を作っていければいいなと私自身は思っています。やはり,授業外で添削にかかる時間は膨大なので,それを少しでも減らして授業の中でフィードバックを多く出すというのがオンラインでライティングをすることの一番大きな利点でしょう。この利点はライティングを教える側としてのsustainabilityとかquality of lifeにも関わるので,より良い形でオンラインフィードバックを活用した授業を模索していきたいと思っています。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。