『ことばの科学』第 31 号，2017 年，pp. 39-58

韓国人日本語学習者の語彙知識と漢字の読み書き能力との因果関係の検討1
大和 祐子2
玉岡 賀津雄3
熊 可欣4
金 志宣5
DOI: 10.18999/stul.31.39

要約： 本研究では，韓国人日本語学習者31名を対象に，語彙テスト36問および漢字読み
取り・書き取りテスト各 24 問（合計 48 問）の結果から，韓国人日本語学習者の語彙知識と漢字の読み書き能力との因果関係を検討した。日本語の語彙知識が漢字の読みと書きに同時に貢献する並列モデルと日本語の語彙知識がまず漢字読み取り能力に貢献し，読み取り能力を介して漢字書き取り能力に貢献するとする逐次モデルを想定して，それぞれのデータとモデルの適合度を構造方程式モデリングの手法で調べた。その結果，逐次モデル
テストの結果を最もよく反映していることが分かった。韓国人日本語学習者は，日本語の基本的な語彙知識から漢字語の読み（音韻的表象群の形成）を習得し，その記憶の蓄積から，漢字語の書き取り能力（書字的表象群の形成）を向上させるという因果関係をみいだした。

キーワード： 韓国人日本語学習者 語彙知識 漢字の読み書き能力 因果関係 構造方
程式モデリング（SEM）

1

Investigating a causal relation between Japanese lexical ability and kanji reading/writing by native Korean speakers
learning Japanese
2
YAMATO, Yuko (Associate Professor, Center for Japanese Language and Culture, Osaka University, Osaka, Japan,
E-mail: y.yamato@cjlc.osaka-u.ac.jp)
3
TAMAOKA, Katsuo (Professor, Graduate School of Humanities, Nagoya University, Nagoya, Japan, E-mail:tamaoka@nagoya-u.jp)
4
XIONG, Kexin (Graduate School of Languages and Cultures, Nagoya University, Nagoya, Japan, E-mail:
xiongkexinkuma@gmail.com)
5
KIM, Jeeseon (Graduate School of Humanities, Nagoya University, Nagoya, Japan, E-mail:skyish24@gmail.com)

39

『ことばの科学』第 31 号（2017 年 12 月）

１．はじめに日本語を学習するにあたり，漢字の学習は避けられない。加納（2014）では，日本語学習者に対して漢字の Can-do Statements を実施しているが，国内外問わず非漢字圏・漢字圏
問わず漢字の読みや意味に対する自己評価が高いのに対して，海外在住の韓国語母語
話者は非漢字圏学習者ほどではないが漢字の書きに対する自己評価が低いことが報告されている。これらはあくまでも漢字に対する学習者の自己評価で，実際の能力をどの程度反映しているかは明らかではない。しかし，これらの結果から，学習者の漢字能力を考える
とき，韓国人日本語学習者は非漢字圏学習者と異なる特徴がみられる可能性があること，
韓国人日本語学習者の漢字の書きの能力と読みの能力が不均衡に発達している可能性があることが示唆される。また，漢字の読み書きができるかどうかということは，単純に漢字を多く知っているかということだけではなく，日本語の語彙知識の豊富さにも関わってくると予想される。そこで，本研究では韓国人日本語学習者を対象に，日本語の語彙知識と漢字の読み書き能力に関する因果関係モデルを 2 つ想定し，構造方程式モデリング（SEM;
structural equation modeling）の手法でモデルの妥当性を検討することにした。

２．因果関係モデルの背景
韓国人日本語学習者の母語である韓国語と目標言語である日本語は類似性が高い。韓国語には漢字由来の語が多数ある。その中でも，韓国語と日本語では，両言語に共通する
同形二字漢字語が多数ある（남기탁, 2015）。実際，『日本語能力試験出題基準－改訂版』（国際交流基金・日本国際教育支援協会, 2007）の 4 級，3 級，2 級レベルの語彙として掲載
された二字漢字語の総数は 2,058 語であり，日本語と韓国語の同形二字漢字語は，そのう
ち，1,872 語で 90.96%と多数を占めた（朴・熊・玉岡, 2014）。その中には，「준비（準備）」のように，同形で音韻的にも類似した語も多い。音韻的にまったく同じであるとは言えないまでも，両言語には，漢字の読みに一定の対応関係があるとの指摘もある（이동훈, 2015）。
そう考えると，韓国人日本語学習者は，漢字を読むという点においては，非漢字圏日本語学習者に比べ有利に学習が進められると予想される。ただし，現在の韓国では日常的には漢字由来の語であってもハングルが使用されており，漢字が使用されることは稀である（曺,1994; 鄭, 2010）。そのため，韓国人日本語学習者にとって，日本語の漢字語と漢字由来の40

大和祐子・玉岡賀津雄・熊可欣・金志宣
韓国人日本語学習者の語彙知識と漢字の読み書き能力との因果関係の検討

ハングル表記の語を同定することは容易ではなく，同形語であることを判断するためには，
目標言語である日本語の語彙知識の蓄積がある程度まで必要であると考えられる。
同形語の判断に関連して，因果関係モデルを想定する上で，韓国人日本語学習者の持つ漢字語のメンタルレキシコンが特殊である点も考慮すべきである。漢字知識には，読み（音韻表象），形態（書字表象），意味および用法（意味表象）が含まれる。しかし，韓国語の漢字語の場合，語の音韻表象と意味表象は互いに連結しているが，それらの語は漢字表記されることがほとんどない。そのため，漢字の書字表象は存在しないと想定される。漢字由来の語彙が聴覚提示された場合あるいはハングルで表記された場合は，その語の意味は想起できたとしても，それらの語彙の漢字を想起するのは極めて難しいと考えられる。
梶原（2016）は，韓国の中等教育を終えたばかりの日本語学習歴 1 年未満の学習者を対象に，ハングル表記の漢字由来の語（たとえば，「가족 （家族）」）を構成する漢字（「家」）を同音異義の漢字から選択させる課題を実施した。その結果，正答率は 50％程度であり，30
問中 5 問は，正答率 30％以下であった。このことから，韓国人日本語学習者にとって，少な
くとも日本語学習開始段階では，ハングル表記される漢字由来の語彙と日本語の同形の漢字語を対応させることは容易ではないと考えられる。また，梶原（2016）によると，誤答には形状が似ている同音異義の漢字を誤って選択する例が見られたとも報告されており，漢字語を構成する各漢字の意味表象も形成されていないことがうかがえる。このように，韓国人
日本語学習者は，日本語の学習を開始した段階では，韓国語と日本語の漢字由来の語彙の対応について気づくことが難しいことから，韓国語と音韻的類似性の高い同形漢字語が視覚的に提示され，その読みを問われたとしても，正しく日本語の漢字語を読むことは難し
いと予想される。
さらに，漢字を書く場合には，たとえ母語の韓国語でかつて漢字が使われていたとしても，その知識は現代韓国語話者には存在しないので，漢字の知識そのものを援用するのは難しい。朴（2001）は，韓国語を母語とする学生に漢字の筆記能力テストを実施し正答率を調べた。その結果，両親の名前が漢字で書けたのは 31％，学校名は 27％，専攻学科名は17％，国名（大韓民国）は 25％，自宅の住所は 5％であったと報告している。母語の韓国語で使用頻度が高く，漢字で表記される頻度も比較的高いと思われる語彙であっても，漢字由来の語彙を漢字で書くことはほとんどできない。つまり，母語が漢字表記されないということは，韓国人日本語学習者のメンタルレキシコンに漢字の書字的表象群が形成されておらず，日本語で漢字の書き取りを達成するためには，新たに日本語の漢字語の書字的表象
41

『ことばの科学』第 31 号（2017 年 12 月）

群を学習により形成しなくてはならないことを意味している。
最後に，漢字の読み書きに対する基本的な語彙知識の重要性についても考慮すべきであると考える。玉岡・高橋（1999）は，日本語母語話者に対して，音声提示された二字漢字
語の書字行動を調べている。この研究では，音声提示された漢字語を，コンピューターに接続されたタブレットにタッチペンを置くまでを，漢字の書字表象の想起時間として測定している。玉岡・高橋（1999）は，同じ漢字（たとえば，「消」）であっても，使用頻度の高い語（たとえば，「消化」）に含まれた場合は，使用頻度の低い語（たとえば，「消失」）に含まれた
場合よりも，発音から漢字を想起して書字行動を始めるまでの時間が短いことを明らかにしている。つまり，これは日本語母語話者が漢字を個々の文字単位で記憶・想起しているのではなく，語の単位で記憶・想起していることを示している。この調査は日本語母語話者に対して行われたものであるが，日本語学習者にも同様のことが言えるのであるとすれば，漢字の読み書きに日本語の語彙知識は欠かせないということになろう。
宮岡・玉岡・林・池（2009）は，日本語学習者の語彙能力と語の使用頻度の漢字の書き取り能力への影響を調べている。その結果，韓国人日本語学習者の漢字の書き取り能力は，
語彙知識の豊富さに強い関連性があることが示されている。漢字の読みに関しても，日本
語の漢字の場合，1 つの漢字に音読みと訓読みがあるなど複数の読み方が存在することを考えると，漢字の書き取り同様，漢字の読みを，語の単位で記憶する必要があろう。つまり，韓国人日本語学習者による日本語の漢字の読み書きには，日本語の一般的な語彙知識の蓄積が十分にあることが，強く影響すると考えられる。

３．2 つの因果関係モデル
先行研究を踏まえると，2 つの因果関係モデルが想定される。まず，図1 に記したように，
語彙知識から漢字読み取り能力と漢字書き取り能力が並行して習得されるとする並列モデルである。並列モデルを想定した理由は，韓国語と日本語には，漢字表記した場合に，同形になる二字漢字語が多いためである。実際，朴・熊・玉岡（2014）は，国際交流基金・日本
国際教育支援協会（2007）の『日本語能力試験出題基準－改訂版』の〈文字・語彙〉の 4 級，
3 級，2 級の語彙から漢字二字で構成される語を全ての語彙にあたる 2,058 語のうち，日本
語と韓国語の同形二字漢字語は，1,872 語（90.96％）であったと報告している。両言語の語
彙の共有性が非常に高いことが分かる。このことから，基本的な語彙知識が漢字の読み取
42

大和祐子・玉岡賀津雄・熊可欣・金志宣
韓国人日本語学習者の語彙知識と漢字の読み書き能力との因果関係の検討

りと漢字の書き取りに並行的に貢献する可能性があると考えられる。
また，日本語母語話者・韓国人日本語学習者・非漢字圏日本語学習者の視覚提示される漢字二字熟語の処理過程を調べた邱（2002）の研究では，韓国人日本語学習者は提示される語の音韻類似性の有無に関係なく，形態が類似している語は類似していない語よりも処理に時間がかかったと報告している。この結果より，漢字二字熟語の意味へアクセスする際に，音韻処理を経由せず直接形態情報にアクセスする可能性を示唆していると結論づけている。邱（2002）によると，これは中国語を母語とする漢字圏学習者の傾向と類似しているという。邱（2002）の研究は視覚提示した語の意味アクセスに関する研究であるが，漢字の書き取りでも同様の処理過程を経るのだとすれば，韓国人日本語学習者についても，漢字の読み取りである音韻処理を介さずに，直接漢字の書き取りができるかもしれない。そう考えると，基本的な語彙知識は，漢字の読み取りと漢字の書き取りの両方に同時に貢献する可能性があると考えられよう。

図 1 語彙知識から漢字の読み取りと書き取りが並行して習得される並列モデル

一方，図 2 に示したように，語彙知識がまず漢字読み取り能力に影響し，それを介して漢字書き取り能力に影響を与えるとする逐次モデルを想定することも妥当であると思われる。
逐次モデルを想定した理由は，若い世代の韓国語母語話者は，母語の韓国語の漢字をほとんど知らないと考えられるためである。L1 韓国語のハングルと L2 日本語の漢字では，表記がまったく異なる。たとえ両言語で同じ起源の漢字語が多数を占めていたとしても，韓国
語母語話者の韓国語での漢字知識では，日本語の語彙を漢字で正しく書くのは難しいだ43

『ことばの科学』第 31 号（2017 年 12 月）

ろうと考えられる。その意味で，韓国人日本語学習者のメンタルレキシコンは，韓国語の漢字語の音韻的表象群を日本語の音韻的表象群と対応させることができたとしても，日本語の書字的表象群（漢字表記の語彙群）と韓国語の書字的表象群（基本的にハングル表記の語彙群）に対応させるのは困難であると思われる（詳細は，玉岡, 印刷中，2017 年 12 月に出版予定を参照）。そのため，日本語の漢字を学習して，漢字表記の書字的表象群を形成するには時間がかかると思われる。このことから，語彙知識がまず漢字語の読み取りに貢献し，さらにそれを介して漢字の書き取りができるようになるという逐次的な因果関係が想定される。

図 2 語彙知識から漢字の読み取りを介して書き取りが習得される逐次モデル

両モデルは，共に日本語の語彙知識が漢字の読み書きに貢献すると考えている点では同じであるが，その後の漢字の読み取りと書き取りへの因果関係が異なっている。本研究では，2 つの因果関係モデルの妥当性を SEM の解析法で検討することにした。

４．方法
SEM で因果関係を検討するにあたり，和語・漢語・外来語の 3 つの観測変数からなる語
彙知識（潜在変数）と漢字の読み取り能力，漢字の書き取り能力の 2 つの観測変数を設定した。以下に詳細を説明する。

44

大和祐子・玉岡賀津雄・熊可欣・金志宣
韓国人日本語学習者の語彙知識と漢字の読み書き能力との因果関係の検討

4.1 調査協力者
本研究の調査協力者は，韓国在住の韓国人日本語学習者 31 名である。平均年齢は21.87 歳（SD=1.70 歳）であり，全員が大学で日本語を学習した経験がある。そのうち，既に大学を卒業した者は 3 名，4 年生は 16 名，3 年生は 9 名，2 年生は 3 名であった。留学等で日本に滞在した経験があるのは 11 名（最長滞在期間 3 年，最短滞在期間 10 ヶ月）であった。また，調査協力者のうち日本語能力試験を受験した経験があるのは 24 名で，そのう
ち N1 合格者が 12 名，N2 合格者が 11 名，N3 合格者が 1 名であった。

4.2 語彙テスト
本研究の調査協力者には，日本語の語彙知識を測るテストを実施した。本研究で使用した日本語語彙テストは，宮岡・玉岡・酒井（2011）のテストの一部である。宮岡・玉岡・酒井（2011）は，語種は和語・漢語・外来語・機能語の 4 種，品詞は名詞・形容詞・動詞の 3 種，
語彙レベルは国際交流基金・日本国際教育支援協会（2007）の旧 JLPT 出題基準級 1 級・2級の 2 レベルの 3 つの条件でターゲット語を統制した計 48 項目からなるテストである。たとえば，「彼女はどんなに大変なときでも，（）ひとつ言わずに病人の世話をしている。」という文の括弧内に入れるのに適切な単語を，「語句」「苦難」「不評」「愚痴」の 4 つの選択肢
から 1 つ選択するという，多肢選択式の問題である。ここでは，「愚痴」が正解である。本研
究では，宮岡・玉岡・酒井（2011）の中から，和語（たとえば，「てっぺん」「さかさま」）・漢語（たとえば，「不況」「趣味」）・外来語（たとえば，「サイズ」「スタート」）をターゲット語とする 36問を使用した。これを 1 問 1 点，36 点満点で採点した。

4.3 漢字読み取りテスト
4.3.1 ターゲット語の選定
漢字読み取りテストでは，24 語をターゲット語として選定し，ターゲット語の漢字の読みを問うた。具体的な出題語は表 1 に示したとおりである。24 語のターゲット語は語彙および漢字の難易度，書字的複雑性を統制して作成した。語彙および漢字の難易度は，国際交流基金・日本国際教育支援協会（2007）の旧 JLPT 出題基準級を参照し，語彙級・漢字級共に1 級または 2 級のものを難しい語，語彙級・漢字級共に 3 級または 4 級のものを易しい語とした。書字的複雑性は，漢字の画数に基づき，二字熟語に関しては二字の合計画数が 16画以上のものを複雑な漢字，15 画以下のものを単純な漢字とした。単漢字に関しては画数
45

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

易

難

46

単純

複雑

単純

複雑

単漢字

二字熟語

単漢字

二字熟語

単漢字

二字熟語

単漢字

二字熟語

廃棄
率直
執筆
癖
頼る
蓄える
反省
抵抗
対応
束ねる
示す
改める
家族
質問
教室
集まる
遠い
悪い
出発
地図
牛肉
乗る
重い
赤い

項目 難易 画数 漢字構成 ターゲット語
漢語
漢語
漢語
和語
和語
和語
漢語
漢語
漢語
和語
和語
和語
漢語
漢語
漢語
和語
和語
和語
漢語
漢語
漢語
和語
和語
和語

語種
1
2
2
2
2
2
2
2
1
1
2
2
4
3
4
3
4
3
3
4
4
3
4
4

1,1
2,2
1,2
1
2
1
2,2
1,1
2,2
2
2
2
3,3
3,4
3,3
3
3
3
4,3
3,3
3,3
3
3
3

設問文

12+13
だれのものかわからないものは（廃棄）します。
16画以上
11+8
彼は（率直）にものを言う人だ。
11+12
これをだれが（執筆）したかはわからないそうです。
18
彼にはへんな（癖）がある。
11画以上
16
他人に（頼）ってばかりではいけません。
13
ここにエネルギーが（蓄）えられています。
4+9
彼は今回のことをとても（反省）しているようだ。
15画以下
8+7
この考えには（抵抗）がある人も多いだろう。
7+7
さっそく（対応）してくださり、ありがとうございます。
7
紙を（束）ねておきましょう。
10画以下
5
グラフに（示）すとよく分かります。
7
考えを（改）めたほうがいいと思います。
10+11（家族）は何人ですか。
16画以上
15+11
（質問）があれば、言ってください。
11+9（教室）はどこですか。
12
みんな（集）まりましたね。
11画以上
13
ここから駅まで（遠）いですか。
11
山田さんに（悪）いことをしました。
5+9（出発）はいつですか。
15画以下
6+7
（地図）をかいてもらえませんか。
4+6（牛肉）が食べられますか。
9
先に（乗）って待っていてください。
10画以下9（重）そうなかばんを持っていますね。
7（赤）い傘はだれのですか。

語彙級 漢字級 画数 画数条件

表1 漢字読み取りテストの構成『ことばの科学』第 31 号（2017 年 12 月）

大和祐子・玉岡賀津雄・熊可欣・金志宣
韓国人日本語学習者の語彙知識と漢字の読み書き能力との因果関係の検討が 11 画以上のものを複雑な漢字，10 画以下のものを単純な漢字とした。なお，24 語のター
ゲット語の半数の 12 語は二字熟語の漢字の読みを問うもので，12 語は単漢字の漢字の読みを問うものであった。

4.3.2 設問文
漢字読み取りテストでは，調査協力者は，ターゲット語を含む設問文を提示し，ターゲット
語の漢字読みをひらがなで書くよう指示した。設問文は漢字仮名交じり文で表記され，ター
ゲット語以外の漢字表記の語には全てふりがながふられた。設問文は単文で，設問文の内容がターゲット語の漢字の読みのヒントにならないよう留意した。

4.4 漢字書き取りテスト
4.4.1 ターゲット語の選定
漢字書き取りテストでは，24 語をターゲット語として選定し，ターゲット語の漢字の書きを問うた。具体的な出題語は表 2 に示すとおりである。24 語のターゲット語は語彙および漢字の難易度，書字的複雑性を統制して作成した。語彙および漢字の難易度は，国際交流基
金・日本国際教育支援協会（2007）の旧 JLPT 出題基準級を参照し，語彙級・漢字級共に 1
級または 2 級のものを難しい語，語彙級・漢字級共に 3 級または 4 級のものを易しい語とした。書字的複雑性は，漢字の画数に基づき，二字熟語に関しては二字の合計画数が 16 画以上のものを複雑な漢字，15 画以下のものを単純な漢字とした。単漢字に関しては画数が11 画以上のものを複雑な漢字，10 画以下のものを単純な漢字とした。なお，24 語のターゲ
ット語のうち 12 語は二字熟語の漢字の書きを問うもので，12 語は単漢字の漢字の書きを問うものであった。

4.4.2 設問文
漢字書き取りテストでは，調査協力者は，ターゲット語を含む設問文を提示し，ひらがな表記されたターゲット語を漢字で書くよう指示した。設問文は漢字仮名交じり文で表記した。
ターゲット語以外の漢字表記の語には全てふりがながふられた。設問文は単文で，設問文に含まれる漢字がターゲット語を漢字で書き取る際にヒントにならないよう留意した。

47

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

易

難

48

単純

複雑

単純

複雑

単漢字

二字熟語

単漢字

二字熟語

単漢字

二字熟語

単漢字

二字熟語

燃焼
比較
悲劇
詳しい
暮らす
勧める
存在
欠席
没収
炊く
互いに
悔しい
病院
産業
帰国
答え
暑い
終わる
写真
夕方
兄弟
使う
走る
弱い

項目 難易 画数 漢字構成 ターゲット語
漢語
漢語
漢語
和語
和語
和語
漢語
漢語
漢語
和語
和語
和語
漢語
漢語
漢語
和語
和語
和語
漢語
和語
漢語
和語
和語
和語

語種
1
2
2
1
2
2
2
2
1
1
2
2
4
3
3
3
4
4
4
4
4
4
4
4

2,2
2,2
2,2
1
2
1
2,2
2,1
1,2
2
2
1
3,3
3,3
3,4
3
3
3
3,3
3,3
3,3
3
3
3

設問文

16+12
ガスが（ねんしょう）するしくみを説明します。
4+13 16画以上 ＡとＢを（ひかく）すると、Ａのほうがいいようだ。
12+15
もうこんな（ひげき）が起こらないように祈っています。
13
山田さんはコンピューターに（くわ）しいです。
14 11画以上 父は東京で（く）らしています。
13
先生が留学を（すす）めてくださいました。
6+6
あたらしい生物の（そんざい）が確認された。
4+10 15画以下 山田さんはかぜで（けっせき）するそうです。
7+4
かばんの中に入れたナイフは（ぼっしゅう）されます。
8
米は（た）いて食べます。
10画以下 これからも（たが）いに連絡しましょう。
4
9
試合に負けて（くや）しかった。
10+10
足をけがしたので、（びょういん）に行きました。
11+13 16画以上 この国はＩＴ（さんぎょう）がさかんです。
10+8（きこく）したら、すぐに母に会いたいです。
12（こた）えがわかった人は、手をあげてください。
12 11画以上 ここはとても（あつ）いですね。
11
もう（お）わりましたか。
5＋10（しゃしん）をとるのが上手ですね。
3+4 15画以下 （ゆうがた）、スーパーへ行くつもりです。
5+7
私には2人の（きょうだい）がいます。
8
このペンを（つか）ってもいいですか。
10画以下
7
時間がありませんから、（はし）りましょう。
10
妹はからだが（よわ）いです。

語彙級 漢字級 画数 画数条件

表2 漢字書き取りテストの構成『ことばの科学』第 31 号（2017 年 12 月）

大和祐子・玉岡賀津雄・熊可欣・金志宣
韓国人日本語学習者の語彙知識と漢字の読み書き能力との因果関係の検討

4.5 各種テストの得点と信頼性
本研究で調査対象とした韓国人日本語学習者 31 名の各種テストの満点，平均点，標準偏差およびテストの信頼性を表すクロンバックのα係数を表 3 に示した。クロンバックのα係数は，テストの信頼性を調べる際に一般的に使用されている推定法であり，0 から 1 の間の数値で表される。α係数が 0.8 以上であることが望ましいとされている（中村，2002）。表 3に示したとおり，語彙テスト（α=0.82），漢字読み取りテスト（α=0.87），漢字書き取りテスト（α=0.90）のα係数は被験者数，項目数が少ないにもかかわらず，中村（2002）で望ましいとする 0.8 を超える値が出ていることから，極めて高い信頼性が確保されていることが分かる。
以上の結果から，これらのテストが本研究の因果関係の検証の使用に適切なテストである
ことが証明された。

表 3 語彙テストおよび漢字読み・書き取りテストの平均点，標準偏差，信頼度係数
潜在変数
観測変数
語彙テスト (α=0.82)
和語
漢語
外来語
漢字読み取りテスト (α=0.87)
漢字書き取りテスト (α=0.90)

満点
36
12
12
12
24
24

平均点
24.61
5.97
8.90
9.55
14.94
8.55

標準偏差
5.19
3.16
1.53
1.41
4.43
5.12

注：αはクロンバックの信頼度係数を示す。

5．分析
5.1 語彙テスト，漢字読み取りテスト，書き取りテストの結果の比較と相関関係
漢字読み取りテストと漢字書き取りテストは，各 24 問からなる。両テストを 3 つの条件で同じになるよう統制した。条件 1 は，語彙の出題基準級（国際交流基金・日本国際教育支援協会, 2007）である。漢字読み取りと書き取りの問題各 24 問について独立したサンプルのｔ検定で検討した。漢字読み取りテストの出題基準級の平均は 2.67（標準偏差は 1.05）で，漢字書き取りテストの出題基準級の平均は 2.71（標準偏差は 1.16）で，両テストの語彙の難易度には違いはなかった[ｔ（46）=0.15, p=.90, ns]。条件 2 は，漢字の出題基準級（国際交流基
金・日本国際教育支援協会, 2007）である。なお，漢字が 2 つある場合は 2 つを足して平均49

『ことばの科学』第 31 号（2017 年 12 月）

した値を使った。漢字読み取りと書き取りの問題各 24 問を独立したサンプルのｔ検定で検討した。漢字読み取りテストの出題基準級の平均は 2.35（標準偏差は 0.83）で，漢字書き取
りテストの出題基準級の平均は 2.35（標準偏差は 0.77）で，両テストの漢字の難易度には違いはなかった[ｔ（46）=0.00, p=1.00, ns]。条件3は，漢字の画数である。これも漢字が 2 つの場合は，平均の値を使った。独立したサンプルのｔ検定で検討した結果，漢字読み取りテス
トの平均は 9.73 画（標準偏差は 3.34 画）で，漢字書き取りテストの平均は 9.31 画（標準偏差は 3.10 画）で，両テストに違いはなかった[ｔ（46）=0.42, p=.66, ns]。以上のように，3 条件で漢字読み取りと書き取りに差がないことが分かった。
漢字読み取りと漢字書き取りテストの語彙については，3 つの条件で統制した。しかし，漢字読み取りテストと漢字書き取りテストの 24問は，異なる語彙である。そのため，同じ被験者が両テストを受けたものの，類似した特性を持つ異なる 2 つのテストであると想定される。
そこで，韓国人日本語学習者 31 名の両テストの得点を独立したサンプルのｔ検定で比較した。その結果，漢字読み取りテストの平均は 14.94 点（標準偏差は 4.43 点），漢字書き取りテ
ストの平均は 8.55 点（標準偏差は 5.12 点）で，読み取りテストの得点のほうが有意に高かった[ｔ（60）=5.26, p<.001]。漢字の読み取りテストの平均と書き取りテストの平均には6.39点もの得点差があることを考えると，韓国人日本語学習者にとって，漢字書き取りは漢字読み取りと比較してかなり難しいことが分かる。

表 4 語彙知識，漢字読み・書き取りテスト得点の相関

語彙知識
漢字読み取り漢字書き取り語彙知識－
0.66***
0.41***

漢字読み取り 漢字書き取り－
0.73***－

注： p<.001 ***. p<.01 **. p<.05 *.
それでは，漢字の読み取りテストの結果と書き取りテストの結果の間には相関関係があるのだろうか。語彙テスト，漢字の読み取りテスト，書き取りテストのそれぞれのピアソンの積率相関係数を表 4 に示した。語彙知識と読み取り（r=0.66, p<.001），語彙知識と書き取り（r=0.41, p<.001），読み取りと書き取り（r=0.73, p<.001）には，いずれも強い相関があることが確認された。ただし，以上のように両者の相関関係が強いことは方向性を持つ因果関係50

大和祐子・玉岡賀津雄・熊可欣・金志宣
韓国人日本語学習者の語彙知識と漢字の読み書き能力との因果関係の検討があることを意味するわけではない。そこで，より詳細な分析を行うために，SEM を用いて本研究で想定した 2 つの因果関係モデルの検討を行う。

5.2 並列モデルと逐次モデルの適合度比較
本研究では，日本語の語彙知識が漢字の読み書きの能力にどのように貢献しているかを検討するにあたり，並列モデルと逐次モデルの 2 つのモデルを想定した。モデルの検証には SEM を用い，その解析には PASW （SPSS） Statistics Version 18 の Amos の統計ソフトを使用した（Arbuckle, 2009）。

表 5 並列モデルと逐次モデルの適合度比較
モデル

カイ二乗適合度検定

モデル適合度の比較指標
AIC
BCC
BIC
CAIC

並列モデル

χ 2 (5)=10.60, p =.06

30.62

35.6

44.94

54.94

23.27

28.27

37.61

47.61

飽和モデル

χ (5)=3.27, p =.66
―

30.00

37.50

51.51

66.51

独立モデル

―

77.23

79.73

84.40

89.40

逐次モデル

2

まず，表 5 に並列モデルと逐次モデルの両モデルの適合度を比較した結果を示す。並列モデルと逐次モデルの適合のよさについてカイ二乗適合度検定を行った。その結果，両モデルとも有意ではない，つまりいずれのモデルも実際のデータとよく適合していることを示していた。次に，どちらのモデルがよりよく実際のデータに適合しているかを検討するために，両モデルの AIC（Akaike’s information criterion; Akaike, 1987）, BCC（Browne-Cudeck
criterion; Browne & Cudeck, 1989）, BIC（Bayes information criterion; Schwarz, 1978）, CAIC
（consistent Akaike’s information criterion; Bozdogan, 1987）の諸指標を比較した。4つの適合度指標は，いずれも飽和モデルより小さいほうが，データにより適合したモデルであると解釈される。2 つのモデルで適合度指標が最も小さい値をとったものを灰色で示した。その結果，いずれの値も逐次モデルのほうが並列モデルより小さい値を示していることから，逐次モデルがより良好なモデルであることが分かった。

5.3 逐次モデルの適合度指標と因果関係
SEM の分析結果により，本研究で想定した並列モデルと逐次モデルでは，逐次モデル
51

『ことばの科学』第 31 号（2017 年 12 月）

がより実際のデータに適合していることが分かった。図 3 に示すのは，逐次モデルの SEM
での分析結果である。
SEM では， カ イ二乗適合度検定の χ2 値と RMSEA（root mean square error of
approximation）, GFI（goodness of fit index）, AGFI（adjusted goodness of fit index）のそれぞれの値からモデルの適合度を検証することができる。以下，順に結果を示す。まず，すでに述べたようにデータの適合のよさを調べるためにカイ二乗検定を行ったところ，図 3 のモデルは χ2 値が有意ではなかった[N=31, χ2(5)=3.27, ns]。次に，RMSEA は 0.001 であった。
RMSEAの指標は，Browne & Cudeck（1993）によれば，0.05 以下であれば良好な適合を示すとされているため，本モデルは適合していると言える。また，本モデルの GFI は 0.96，
AGFI は 0.87 であった。Marsh & Grayson（1995）によると，GFI の指標は 1 に近いほどよいとされ，0.95 以上であれば良好な適合を，0.90 以上であれば許容できる程度の適合を示す
ことから，本モデルの GFI の値は良好な適合度を示していると言える。さらに，GFI を補正した指標である AGFI は GFI より常に小さい値になり，0.90 以上であれば良好であるとされる（Schermelleh-Engel, Moosbrugger & Müller, 2003）。本モデルは AGFI が 0.87 であったことから，ほぼ良好な適合度を示していると判断できる。以上のように，本モデルと実際のデータはよく適合していることが確認された。そこで，さらにモデルの因果関係について検討し
た。

***

***

***

***

***

N=31, χ2(5)=3.27, p=.66, ns.
GFI=0.96. AGFI=0.87. RMSEA=0.001.

図 3 逐次モデルの SEM 分析結果

本モデル（逐次モデル）は，語彙知識から漢字の読み取り能力への因果関係があり，さらにその漢字読み取り能力から漢字書き取り能力への因果関係があることを想定したもので52

大和祐子・玉岡賀津雄・熊可欣・金志宣
韓国人日本語学習者の語彙知識と漢字の読み書き能力との因果関係の検討ある。まず，語彙知識から漢字の読み取り能力への因果関係は，標準化係数がβ=0.77 と非常に高く，有意であった（p<.001）。さらに，漢字読み取り能力から漢字書き取り能力への因果関係も，標準化係数がβ=0.73 と非常に高く，この値も有意であった（p<.001）。以上のように，本研究の SEM の解析の結果，語彙知識がまず漢字の読み取り能力を促進し，漢字の読み取り能力を介して漢字の書き取り能力に強い影響を与えるという一連の因果関係が明らかになった。

６．考察
本研究の SEM の解析結果から，逐次モデルが最適であることが分かった。韓国人日本語学習者は，まず日本語の語彙知識が豊富になってくると，漢字の読み取りに必要な漢字
語彙の音韻的表象群が第二言語である日本語のメンタルレキシコンに構築されるようになり，その音韻的表象群の十分な蓄積がさらに漢字を書くために必要な書字的表象群を形成して，漢字語彙の書き取りを向上させるという因果関係があることが分かった。宮岡・玉岡・林・池（2009）が指摘しているように，日本語の語彙知識は，やはり漢字の書き取りに強い影響を与えていたことが本研究でも確認できたが，語彙知識が直接漢字の書き取りに必要な書字的表象群の形成に貢献しているのではないことが明らかになった。これは，本研究で実施した日本語の漢字の読み取りテストと書き取りテストの点数の被験者平均には大きな差がみられたことからも分かる。本研究では，漢字の書き取りには，日本語の語彙知識が，そして漢字語彙の音韻的表象群が先に形成されることが必要であることを示した。
韓国語母語話者は，「準漢字圏」または「漢字文化圏」の学習者に分類されることも多く，
母語に漢字由来の語も多数ある。本研究の調査で使用した漢字読み取りテストでは日韓同形漢字語も出題したが，韓国語での発音をそのままひらがな表記するような誤答は見られなかった。あくまで本研究の日本語学習者 31 名およびテストに使用した 24 語についての考察のみではあるが，ハングル表記される漢字由来の語と日本語の同形漢字語を対応させることはしていないようにみえる。つまり，韓国人日本語学習者は母語である韓国語の音韻的表象群と第二言語である日本語の音韻的表象群を強く関連させていないことがうかがえる。韓国人日本語学習者は，日韓同形漢字語を，まずは日本語の語として音韻的に学習し，その後で漢字表記を学習すると考えられる。
本研究の残された課題としては，以下の点があげられる。まず，韓国語の漢字知識の豊53

『ことばの科学』第 31 号（2017 年 12 月）

富さと漢字の読み書きとの因果関係についても今後さらなる考察が必要である。韓国では，近年，韓国語における漢字教育の重要性が見直されてきている。そのため，日本語学習を始める以前に母語の漢字知識が豊富にある学習者が徐々に増えてきているとも言われている。これまでは，日本語学習を通じて韓国語の漢字知識が豊富になること（鄭, 2010），韓国語の漢字知識が豊富になった日本語の習熟度の高い学習者が韓国語と日本語の同根語の処理を迅速に行っていること（松島，2014）などが報告されており，日本語の習熟度が韓国語の漢字知識へ影響を与える可能性が指摘されてきた。しかし，韓国人日本語学習者の韓国語の漢字知識が日本語学習開始以前から豊富であるとすれば，韓国語の語彙知
識および漢字知識が日本語の漢字の読み書きへ貢献するという可能性も考慮する必要が出てくる。本研究では，調査協力者の韓国語の漢字知識の有無は考慮に入れていないた
め，今後この点について検証する必要がある。さらに，本研究では韓国人日本語学習者のみを対象に語彙知識と漢字の読み書き能力との因果関係を検討してきたが，より日本語学
習者の漢字の読み書き能力に影響を与える要因を明らかにするためには，漢字圏学習者
および非漢字圏学習者に対しても同様の調査を行い，結果を比較検討する必要がある。

付記
本稿は，科学研究費補助金・若手研究（B）「非漢字圏学習者の漢字語彙学習の成功に影響する要因の解明：効果的な学習支援のために」（課題番号：16K21145，研究代表者,大和祐子），科学研究費補助金・挑戦的萌芽研究「動詞と共起する名詞群の検索エンジンの構築と読解および聴解に対する共起知識の貢献」（課題番号：16K13242，研究代表者,
玉岡賀津雄）および日本学術振興会特別研究員奨励費（熊可欣：15J03617）の助成を受けた研究成果の一部である。

［参考文献］
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Bozdogan, H. (1987). Model selection and Akaike's information criterion (AIC): The general
theory and its analytical extensions. Psychometrika, 52, 345–370.
Browne, M.W. & Cudeck, R. (1989). Single sample cross-validation indices for covariancestructures. Multivariate Behavioral Research, 24, 445–455.
54大和祐子・玉岡賀津雄・熊可欣・金志宣
韓国人日本語学習者の語彙知識と漢字の読み書き能力との因果関係の検討

Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Boollen& J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models (pp. 136-162). Newbury Park, CA:
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Marsh, H. W., & Grayson, D. (1995). Latent variable models of multitrait-multimethod data. In
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Schwarz, G. E. (1978). Estimating the dimension of a model, Annals of Statistics, 6(2), 461-464,
梶原雄（2016）「韓国人日本語学習者の漢字能力に関する一考察－韓国の日本語学部新入生を対象に－」『同志社大学 日本語・日本文化研究』14, 79-90.
加納千惠子（2014）「漢字に関する Can-do Statements 調査から見えてくるもの－漢字の知識と運用力についての学習者意識－」『筑波大学留学生センター日本語教育論集』 29,
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課題を用いた形態・音韻処理の検討」『教育心理学研究』50, 412-420.
国際交流基金・日本国際教育支援協会（2007）『日本語能力試験出題基準－改訂版』凡人社.
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玉岡賀津雄（印刷中，2017 年 12 月に出版予定）「実験的手法を用いた語彙習得研究」『第二言語としての日本語の習得研究』 20.
曺喜澈（1994）「漢字系学習者のための漢字教育のあり方－韓国人の日本語学習者を中心に－」『世界の日本語教育』4, 61-73.
中村洋一（2002）『テストで言語能力は測れるか～言語テストデータ分析入門～』桐原書店.
朴善婤・熊可欣・玉岡賀津雄（2014）「同形二字漢字語の品詞性に関する日韓中データベース」『ことばの科学』27，53-111.
55

『ことばの科学』第 31 号（2017 年 12 月）

松島弘枝（2014）「韓国人日本語学習者における日本語漢字単語の視覚的認知－韓日 2
言語間の同根語と非同根語の処理過程－」『留学生教育』19, 23-32.
宮岡弥生・玉岡賀津雄・酒井弘（2011）「日本語語彙テストの開発と信頼性: 中国語を母語とする日本語学習者のデータによるテスト評価」『広島経済大学研究論集』34（1），1-18.
宮岡弥生・玉岡賀津雄・林炫情・池映任（2009）「韓国語を母語とする日本語学習者による漢字の書き取りに関する研究 学習者の語彙力と漢字が含まれる単語の使用頻度の影
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남기탁（2015）『韓中日공용한자808자（韓中日共用漢字808字）』한국어문교육연구회
朴慶淑（2001）「대학생漢字能力 實態와 한자교육의 必要性（大学生の漢字能力の実態と漢字教育の必要性）」『語文研究』29(3), 303-324.
이동훈（2015）『일본어한자읽기 3 법칙（日本語漢字読み 3 法則）』다락원

--- 大和 祐子（大阪大学日本語日本文化教育センター・准教授）--- 玉岡 賀津雄（名古屋大学大学院人文学研究科・教授）--- 熊 可欣（名古屋大学大学院国際言語文化研究科・院生）--- 金 志宣（名古屋大学大学院人文学研究科・院生）

56

大和祐子・玉岡賀津雄・熊可欣・金志宣
韓国人日本語学習者の語彙知識と漢字の読み書き能力との因果関係の検討

補 記
かんじ

漢字テスト
なか

【１】(

かんじ

なお

) の中のひらがなのことばを漢字に直して、(てください。
なかい

1. かばんの中に入れたナイフは（ぼっしゅう）されます。
じかん

2. 時間がありませんから、（はし）りましょう。
3. ここはとても（あつ）いですね。
せんせい

りゅうがく

4. 先生が留 学 を（すす）めてくださいました。
こめた

5. 米は（た）いて食べます。
い6. （ゆうがた）、スーパーへ行くつもりです。
やまだ7. 山田さんはコンピューターに（くわ）しいです。
あしい

8. 足をけがしたので、（びょういん）に行きました。
おいの9. もうこんな（ひげき）が起こらないように祈っています。
ひとて10. （こた）えがわかった人は、手をあげてください。
わたし

ふ たり

11. 私 には２人の（きょうだい）がいます。
せつめい

12. ガスが（ねんしょう）するしくみを説明します。
13. もう（お）わりましたか。
しあいま

14. 試合に負けて（くや）しかった。
じょうず

15. （しゃしん）をとるのが上手ですね。
16. このペンを（つか）ってもいいですか。
やまだ17. 山田さんはかぜで（けっせき）するそうです。
いもうと

18. 妹 はからだが（よわ）いです。
ははあ

19. （きこく）したら、すぐに母に会いたいです。
くに20. この国はＩＴ（さんぎょう）がさかんです。
21. ＡとＢを（ひかく）すると、Ａのほうがいいようだ。
せいぶつ

かくにん

22. あたらしい生物の（そんざい）が確認された。
ちち

とうきょう

23. 父は東 京 で（く）らしています。
れんらく

24. これからも（たが）いに連絡しましょう。
57

した

か

) の下に書い

『ことばの科学』第 31 号（2017 年 12 月）

なか

【２】(

かんじ

なお

) の中の漢字のことばをひらがなに直して、(てください。
やまだ

1. 山田さんに（悪）いことをしました。
かれ

こんかい

2. 彼は今回のことをとても（反省）しているようだ。
3. （地図）をかいてもらえませんか。
4. （教室）はどこですか。
かれ

い

ひと

5. 彼は（率直）にものを言う人だ。
かんが

ひと

おお

6. この 考 えには（抵抗）がある人も多いだろう。
たにん

7. 他人に（頼）ってばかりではいけません。
わ8. グラフに（示）すとよく分かります。
9. これをだれが（執筆）したかはわからないそうです。
かさ

10. （赤）い傘はだれのですか。
い11. （質問）があれば、言ってください。
た12. （牛肉）が食べられますか。
13. さっそく（対応）してくださり、ありがとうございます。
14. だれのものかわからないものは（廃棄）します。
かれ

15. 彼にはへんな（癖）がある。
16. みんな（集）まりましたね。
かみ

17. 紙を（束）ねておきましょう。
も18. （重）そうなかばんを持っていますね。
19. ここにエネルギーが（蓄）えられています。
えき20. ここから駅まで（遠）いですか。
かんがおも

21. 考 えを（改）めたほうがいいと思います。
なんにん

22. （家族）は何人ですか。
さきま23. 先に（乗）って待っていてください。
24. （出発）はいつですか。

58

した

か

) の下に書い