大学日本語教員養成課程研究協議会論集 17:1-17 （2019）ISSN 2186−5825【論文】

ティーチャートーク学習支援システムを使用した授業における実習生の想定発話文の統語的難易の変容
The Adjustment of the Syntactic Difficulty Level of Assumed Speech in the Classroom
by Teachers in Training Using a Teacher-Talk Learning Support System
歌代

崇史 北海学園大学

UTASHIRO, Takafumi Hokkai-Gakuen University
キーワード：教員養成，ティーチャートーク，自然言語処理，言語調整，文の複雑さ
１．はじめに日本語教員養成課程では，直接法での教授を前提として指導を行うことが多い。直接法では日本語を目標言語としつつ，教師は説明や指導の言語としても日本語を使用する。経験豊富な教員
は日本語学習者（以下，学習者）の能力に応じて，教室で使用する日本語の難易度をコントロール
することが可能であり，それにより円滑な授業運営をすることができる。一方，日本語の教授経験がほとんどない教員養成課程の履修者（以下，実習生）は，そのような能力を有しておらず，学習者の習得段階に応じて言語調整することは重要であると知りつつも，それができない実習生が多い（歌代 2014）。そのため，実際の模擬授業において，対象学習者が理解できない表現を多用した説明や指示が行われ，学習者を混乱させることで授業自体が停滞することもある（丸山 2011）。
教室内の言語調整に関する支援は，教師と学習者のインタラクションに注目した指導の試み（山本 1995）や教授方法の提案（中川 1999）などは見られるが，実習生が個別に言語調整の練習をするための教材または学習システムは少ない。また，教室内の言語調整の練習支援システムを取り入れた教授を行い，実習生の言語使用を定量的に分析することで，実践教育における指導効果を調査した実証研究は非常に少ない。
２．背景
２.１

教室内言語調整とその学習支援

Krashen（1982）はインプット仮説の中で，理解可能なインプットが習得に重要な役割を果たすとしている。また，Long（1985）は理解可能なインプットとして，ティーチャートークの諸特徴を含む調整された言語で実施された授業とそのような調整がない授業を，英語を第二言語として学ぶ学習者を対象に行い，学習者の理解度を調査した。その結果，調整された言語で実施した授業を受けた学習者の方が，そのような調整がない授業を受けた学習者よりも，内容理解テストにおいて有意に成績が良かったことを報告している。
ティーチャートークには，教室内で教育活動を遂行するための道具としての機能と習得のためのインプット資源としての機能という二つの機能がある（Ellis & Shintani, 2014）。Ellis etal. (1994) では調整された教師の指示を受けた学習者の方が，そのような調整がなかった学習者
よりも，多くの新しい語彙を習得していた。一方，Larsen-Freeman & Long (1991) は調整された1

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インプットは学習者の理解の助けになることは認めつつも，能力向上に役立つインプットから，調整により未知の語彙や統語構造が排除されると，調整されたインプット自体が，新しく習得可
能な言語項目の資源として役立たないものとなってしまうと主張している。また，Meara et al.
(1997) は学習者の能力に対してティーチャートークが過剰に簡略化される事例があることを指摘している。このように，ティーチャートークの言語資源的機能に関しては議論が分れている。
また，Ellis & Shintani (2014) はティーチャートークは言語能力が低い学習者には理想的なものであるが，能力の高い学習者にとってはインプット資源としては不十分である可能性を指摘している。これらはティーチャートークのインプット資源としての限界を示すものと言える。一方
で，ティーチャートークの道具的機能に関しては教育実践上有効（Ellis & Shintani, 2014）であり，Larsen-Freeman & Long (1991) においても支持されている。これらのことから，本稿ではティーチャートークは教室での指導上有効な機能を持ち，特に初級レベルにおいて，教室活動及び指導を効率的に遂行するため有益な道具であるとるとの前提に立ち，教室における言語調整能
力が低い実習生に，その技能的指導を行うことは日本語教員養成上意味のあることと考える。
では，教室内の言語調整（ティーチャートーク）とは，何をどのように調整することなのか。初級者に対するティーチャートークの特徴に関して Chaudron（1988）は 20 以上の論文をレビューし，次のように示している。音声面では，（１）発話速度が遅くなる，（２）ポーズの頻度が増加
し，時間も長くなる，（３）発音が強調され，単純化される。語彙・統語面では，（４）基本的な単語が使用される，（５）統語的複雑さが低い，（６）疑問文よりも平叙文，陳述が多く使用される。
相互行為的構造面では，（７）自分の発話の繰り返しが頻繁となる。
（５）の統語的複雑さに関しては，５つの側面から教師の言語調整を論じている。発話の長さ，従属節の多さ，文法的有標性の多さ（単純な現在形ではなく過去形，未来形，受動態，条件文などの多さ），文法性（文法的正しさ），
文のタイプの比率（平叙文，疑問文，命令文の比率）である。発話の長さ，従属節の量は，学習者の習得段階が下がると，それぞれ短く，少なくなるとしている。岡崎・長友（1991）はティーチャートークを理解可能なものにする一つの手段として，「語彙や構文の難易度を学習者に合った適切なものにする」ことを示している。
システムを利用した指導研究として，歌代・須藤（2017）がある。歌代・須藤（2017）では，語彙・文型が解析可能な教室内言語調整の練習支援システム T3 を開発した。このシステムは，ある
特定の教科書をデータベースとし，入力された文に含まれる語彙・文型を解析して，各語彙・文型がどの課で導入されるかをフィードバックとして返すものである。このシステムを用いた教授を行い，その効果検証を行っている。日本語教員養成課程の実習生 19 名を実験参加者とし，授業の中で T3 を用いた教授を受ける群（T3 群）と受けない群（NT3 群，補完授業あり）を作り，両群に質問紙調査及びティーチャートーク・テストを実施し，実習生の言語調整に対する意識，ティー
チャートーク・テストにおける想定発話の適切さ及び，言語的変化を測定，分析した。その結果，
T3 群の想定発話文において，対象の学習者にとって既習の語彙及び既習の文型の比率が増加した。
また，日本語教師による言語調整の適切さの評価においても，T3 群においてのみ事前事後で有意に向上することが示された。
教室内言語調整の特徴に関して Chaudron（1988）が示しているように，単語だけではなく，統語的複雑さにおける調整も重要であり，初級の学習者には複雑さを低くする必要がある。また，

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統語面の調整として，学習者の習得段階に応じて，文の長さと従属節の量が変化することが指摘されている。歌代・須藤（2017）は，支援システムを導入することにより，教室内言語調整の練習が効率的に進み，実習生が語彙・文型を学習者の習得段階に合わせて調整するようになることを示している。しかし，Chaudron（1988）や岡崎・長友（1991）が指摘する統語的難易の変化に関しては調査されておらず，支援システムを使った教授が統語的難易の調整に効果を持つか否かは解明されていない。
２.２

統語的難易の測定

では，教室内言語調整における統語的難易とはどのような指標によって測定できるのであろうか。関連研究分野として文章の読み易さ，難易を測定するリーダビリティー研究がある。リーダ
ビリティー研究では，文章中のいくつかの指標を判定式にあてはめ，文章全体の難易を測定する。
日本語のリーダビリティー研究には，建石ほか（1988），柴崎・玉岡（2010），柴崎・原（2010）などがある。上記のリーダビリティー研究は日本語母語話者にとっての読みやすさを測定する研究であるため，ティーチャートークという日本語学習者に対する日本語を研究対象にする本稿において上記の研究知見をそのまま用いることはできない。しかし，日本語という言語の難易を客観的指標から測定するという目的においては共通点がある。このことから，本稿ではリーダビリテ
ィー研究で用いられた指標を，一つ一つ本稿の解明目標に照らして，その有用性を検討する。
建石ほか（1988）は，情報科学に関する論文，翻訳，雑誌記事，入門書，作文技術のエッセイ，
裁判判決文など 77 編の文章をデータベースとし，難易を測定する変数は以下の４つとした。文字の種類（漢字，平仮名，片仮名，ローマ字）ごとの文字の頻度，同一文字種の文字が連続する長さの平均，一文の長さの平均，一文あたりの読点の数である。これらの変数を用い，判定式を構築した。文字の種類ごとの文字の頻度と同一文字種の文字が連続する長さの平均は，語彙の難しさに関する要因であり，一文の長さの平均と一文あたりの読点の数は構文の複雑さに関する要因としている。
柴崎・玉岡（2010）は，複数の出版社の小学 1 年から 6 年までの国語の教科書 36 冊と，中学 1
年から 3 年までの複数の出版社の国語教科書 9 冊の中の散文 205 本のテキストをデータベースとし，難易を予測する変数として次の 5 つのものを用いた。一文の平均文字数，一文の平均文節数，
文章中の平仮名の割合，文章中の漢語の割合，一文の平均述語数である。この中で，一文の平均文
字数と一文の平均文節数は文の長さに関連する変数，一文の平均述語数は文法構造の複雑さ，及び命題の数に関連する変数であるとしている。これらの変数を独立変数とし，学年を従属変数として重回帰分析（ステップワイズ法）を行った。その結果，平仮名の割合と一文の平均述語数が，有意に学年を予測していることが明らかとなり，２変数による判定式を構築した。
柴崎・原（2010）では，小学１年から高校３年までの国語教科書 51 冊の 332 本のテキストをデータベースとし，難易を予測する変数として次の 5 つのものを用いた。一文の平均文字数，一文の平均文節数，文章中の平仮名の割合，漢語の割合，一文の平均述語数である。この中で，一文の平均文字数と一文の平均文節数は文の長さに関連する変数，一文の平均述語数は文法構造の複雑さ，及び命題の数に関連する変数であるとしている。
文の難易を構成する一つの要素として，一文の長さを用いることについて，柴崎・玉岡（2010）3

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は認知心理学の知見として，文は長いほど認知負荷が高いことを指摘し，多くの英語のリーダビ
リティー判定式が一文の平均単語数か平均文字数を変数の一つとしていることを挙げている。文法構造の複雑さとして，一文の平均述語数を用いることについて，柴崎・玉岡（2010）は，述語が一つの文よりも２つある文のほうが難易度は高いと考えた。また，述語は同時に命題の数を示すとし，命題の数が多い文のほうが難易度も高くなるとしている。
先行研究におけるこうした知見を踏まえると，一文の平均文字数と一文の平均文節数が，文の長さを測定する指標として有効であると思われる。しかし，発話されることを想定した文では，文字数は文の長さを測定する指標としては適切とは言えない。表記する文字形態が異なる次の２つの文で検討してみたい。
（文 1）「私は 国へ 帰ります。
」（文 2）「わたしはくにへ かえります。
」（文 1）は文字数（記号除く）は 8，文節数は 3 であり，（文２）は文字数（記号除く）は 12，文
節数は 3 である。文字数は表記の文字形態の違いにより，値が変化する。言い換えると，実習生がどのような文字形態で記述するかにより，一文あたりの文字数が変化してしまう。しかし，音声発話と文字形態は依存関係には無いことから，音声発話として同一の文であっても任意の文字形態で記述することができる。一方で，文節数は文字形態に影響を受けず文の長さを測定することが可能である。このことから，本稿では文の長さを測定する指標として文節が適切であると判断した。
これらのことから，本稿では教室内言語調整の統語面の難易を測定する要素として，文の長さ
および文法構造の複雑さを採用した。文の長さは一文の平均文節数で表されるとし，文法的複雑さは一文の平均述語数で表されるとした。なお，建石ほか（1988）の文字の種類ごとの文字の頻度，同一文字種の文字が連続する長さの平均， 柴崎・玉岡（2010）および柴崎・原（2010）の文章中の平仮名の割合，文章中の漢語の割合については，これらが書かれた文章および構成される単語の特徴から難易を判定する指標であるため，本稿の発話されることを想定した教室内言語調
整の統語的難易を表す指標としては関わりが薄いと考え，分析指標から除外した。
本稿では以下の２つの項目を教室内言語調整における統語的難易を表す指標とした。
１．一文あたりの文節数
２．一文あたりの述語数
なお，本稿における一文とは，句点で区切られた文字列を指す。
「昨日風邪を引きました。風邪を引いたので，今日は学校を休みます。」において，文は二つある。また，述語の数え方は，柴崎・玉岡（2010）の述語の定義と測定方法を用いた。以下に，柴崎・玉岡（2010）の述語の定義を引用する。
①出現した全部の動詞②「形容詞＋名詞」（例：赤い花）の形で出現しない形容詞（例：空は青く，山は緑だ。父の手は大きい。
）③「形容動詞＋名詞」（例：偉大な仕事）の形で出現しない形容動詞（その男は正直で，誠実だった。
）④名詞＋判定詞（例：明日はよい天気でしょう。これは母の鏡だ。次は渋谷ですか。）

4大学日本語教員養成課程研究協議会論集 17:1-17 （2019）ISSN 2186−5825⑤名詞＋句点，すなわち体言止め（例：空からふる白いものは雪。）⑤非自立名詞＋助動詞（例：のだ，のです）
上記の定義を「昨日風邪を引きました。
」に適用すると，述語数は 1 である。
「風邪を引いたので，今日は学校を休みます。
」という一文の述語数は 2 となる。「昨日風邪を引きました。風邪を引いたので，今日は学校を休みます。
」において文数は 2，述語数は 3 なので，3/2 で，一文あたりの述語数は 1.5 となる。
一文あたりの述語数とはテキスト中の述語の数を文の数で除した値である。
また，①に関連して，複合語（例：書き入れる，教えてもらう）は一つの述語とした。④の名詞＋判定詞は，名詞＋助動詞として数えた。
２.３

目的

本稿の目的は，教室内言語調整の学習支援システム T3 を使用した日本語教授法の授業を行うことで，実習生の想定発話文の統語的難易に変化があるかを検討することである。これを明らかにするため，下記の課題（RQ1，RQ2）を設定し，分析を行った。
RQ1：T3 を使用した教授を行うことで，実習生の想定発話文の一文あたりの文節数は低下するか。
RQ2：T3 を使用した教授を行うことで，実習生の想定発話文の一文あたりの述語数は低下するか。
２.４

分析対象データ

本稿のデータはティーチャートーク・テスト(1)という記述式のテストによって収集されている。
教室内言語調整は実際の授業においてなされる行為であり，言語調整の様相の解明が研究目的であれば，模擬授業における実習生の発話を分析することが最も適切であると考えられるが，本稿は統語的難易の変化という観点でシステムの効果を論じることが目的である。模擬授業における発話には統制されないバイアスが多く含まれるという点で，上記の目的を持つ本稿のデータとしては適さない。例えば，学習者役の留学生に限ってみても，人数，男女比，座席の位置，授業中の身体動作，質問の仕方，質問のタイミング，視線の動かし方，表情などが実習生の発話に影響を与えると考えられるが，それらを模擬授業の中で完全に統制することは困難である。また，実習生
に対する統制としては，少なくとも同一の課あるいはセクションを受講生全員が教える必要があ
るが，それを人数分の回数繰り返すことは実践における授業運営としては非現実的である。さらに多くのバイアスが模擬授業の中には存在するが，それらを事前事後，授業履修者の人数分の回数において統制することは難しいばかりではなく，倫理的に逸脱する可能性もある。一方，記述式のテストは模擬授業において直接発話を測定していないため，現実を無視した擬似的データとの批判がある。しかし，記述式テストは時間制限があるものの，実際の模擬授業の教室における緊張や圧迫がない分，実習生は冷静な状態で考え，記述することが可能である。つまり，記述式テ
ストは間接的データ収集法ではあるが，実習生の教師としての発話に関する意識，知識，能力をより良く反映していると考えることができる。このことから，記述式のティーチャートーク・テス
トは，間接的ではあるが，実習生の教室内言語調整に関する能力を知る上で，対象の能力を測定し得る有効な方法の一つと考え，本稿で採用した。Dahl（1981）でも実際の授業からではなく，描写5

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タスクというテスト形態でデータを収集し，教室内言語調整の分析を行っている。
３．方法
３.１

教室内言語調整の練習支援システム T3 の機能

T3（http://t3.hgu.jp/t3/teachertalk/）の画面例を図１に示す。システム利用者が対象学習者の習得段階（教科書，教科書進度）を設定し，T3 に想定発話文を入力すると，既習の語彙・文型
が入力文全体にどれくらい含まれるか，その比率が表示される。さらに，解析されたテキストの各語彙・文型が教科書のどの課で導入されるかを，KWIC 形式で表示する。実習生は web 上で T3 を使用し，対象の学習者の既習語彙・文型を学習しつつ，平易な表現への言い換え練習を繰り返す
ことができる。
テキスト入力エリア

分析ボタン

学習済みの語彙・文型の比率が表示される

語彙・文型の導入課が一覧で表示される

図１ T3 の画面例

３.２

実験方法

調査は 2015 年 4 月から 2015 年 7 月および 2016 年 4 月から 2016 年 7 月の 2 つの期間で行われた。T3 を使った指導を受ける群（T3 群）と，そのような指導がない群（NT3 群，補完授業あり）
を設定し，指導の前と後で教室内言語調整の変化を測定するための記述式のテスト（ティーチャートーク・テスト）を行い，実習生が教師として記述した発話文を収集した。発話文をデータとし，それに含まれる統語的難易に関する指標を分析した。以下にそれぞれの方法を示す。
３.２.１ 実験順序
実験の順序と内容を表 1 に示す。T3 群の 2015 年と 2016 年は同一内容，同一スケジュールであった。実践教育における種々の制約から，個々の指導およびテストの時期を 2 つの群で完全に統6

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制することはできなかったが，本稿は実践教育環境における実証研究であるため，結果の外的妥
当性は比較的高いと考えられる（Seliger & Shohamy, 1989）。
表１ 実験順序と内容
T3群の内容2015年4月〜7月，2016年4月〜7月実施
2期の内容，スケジュールは同一
第３週に実施，調査概要と目的の説明（10分），フェイスシー
トと同意書（10分），質問紙１（10分），ティー
チャートーク・テスト１（40分）

第２週に実施，調査概要と目的の説明（10分），フェイスシートと同意書（10分），質問紙１（10分），
ティーチャートーク・テスト１（40分）

通常授業

初級文法の教え方，教案の書き方等，
模擬授業は第12，13週に実施

初級文法の教え方，教案の書き方等，
模擬授業は第7，8，9，10週に実施

T3を使用した教室内
言語調整の練習pos（40分）

あり（90分）
第11週に実施
第14週に実施，質問紙２（10分），ティー
チャートーク・テスト２（40分）

補完授業

なし

実験段階

pre
（70分）

NT3群の内容
2015年4月〜7月実施

なし
第11週に実施，質問紙２（10分），ティー
チャートーク・テスト２（40分）
T3を使用した教室内言語調整の練習をwebで実施（第11週終了後）

３.２.２ 実験協力者
2015 年と 2016 年の実験協力者を分けて説明する。まず，2015 年の実験協力者は，日本語教員養成課程の日本語教授法という授業を履修する日本人の学生 54 名であった。実験協力者は 1 部（昼間部），2 部（夜間部）という二つの異なる部に属し，それぞれの部において開講されている
日本語教授法を履修していた。一方の部に属する実験協力者を NT3 群（T3 を使用した教授を pos
後に実施する群：43 名），もう一方の部に属する実験協力者を T3 群（T3 を使用した教授を pos 前に実施する群：11 名）に割り当てた。両群の人数を揃えるため，NT3 群の収集データから，分析の対象とする 11 名をランダムに選び出した。事前テストの段階では両群とも 11 名であったが，T3 群の事後テストで 3 名の欠席者が出た。そのため，2015 年のデータは T3 群 8 名，NT3 群 11 名となった。
2015 年のデータは T3 群の方が 3 名少なかった。両群で同じ人数とするため，2015 年と同じ部で2016 年に T3 群だけ同様の実験を行った。参加者は 2015 年とは別の学生であり，日本語教授法を履修する日本人の学生 18 名であった。この収集データから，分析の対象とする 3 名をランダムに選び出した。以上の方法で T3 群 11 名，NT3 群 11 名のデータを収集した。
３.２.３ prepre は T3 群で第 3 週，NT3 群で第 2 週に実施した。内容および時間は両群で同一である。調査
概要と目的の説明の後，本調査と当該科目の成績評価は関係を持たないことを説明し，自由意志に基づき実験協力への同意／不同意を選択してもらい，同意を選択した学生は同意書に署名した。
その後，実験参加者はフェイスシートの記入を行った。そして，ティーチャートーク・テスト１を
実施した。

7

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３.２.４ ティーチャートーク・テスト
教室内言語調整の変化を測定するためのテストとして，ティーチャートーク・テストを作成した。『日本語の教え方 ABC「どうやって教える？」にお答えします』（寺田ほか 1998）に掲載されているイラストとタスク例を参考に，加筆，修正を行い，初級の初め頃に実施可能な活動を日本語学習者に説明するという記述式のテストを作成した。異なる３問から成る２セットのテストを作成した。３問目は記述が速い学生がいることが予想されるため，そのような学生がテスト時間を大幅に残さないよう設置した問題である。よって，本テストは２問目までを分析対象とするよう設計されていた。２セットのテストをそれぞれテストα，テストβと名付け，両者が同等の難易度となるように 10 年以上の教授経験がある日本語教師２名が内容をチェックし，指摘のあった箇所は修正した。
各群をさらに，pre においてテストαを受ける a グループとテストβを受ける b グループに分け，pos では a グループにテストβ，b グループにテストαを実施し，順序効果を相殺した。グル
ープ分けについては表２に示す。
表２ カウンターバランスをとるための群分けと実施テスト（α，βはテストの種類を表す）
実験段階
pre
pos

T3群（11人）
NT3群（11人）
a群（6人） b群（5人） a群（6人） b群（5人）
α
β
α
β
β
α
β
α

テストは筆記用具を用いて自由に記述できる形式であった。回答部分は A4 一枚程度の範囲であったが，書き切れない場合は裏面への記述も可能であると指示をした。回答の字数制限はなかったが，回答時間は 40 分に制限した。問題１から始め，必ず問題２までは終了するよう指示をした。
テストの中で想定される対象学習者の習得段階は初級の初め頃とした。それが明確に分かるよう，
各問題の冒頭に以下の説明文を記載した。
「『みんなの日本語初級Ⅰ』の第 10 課まで終わった学習者（初級の初め頃をイメージしてください）に対して次のことをしたいと思います。」
３.２.５ 通常授業
通常授業とは，シラバスに記載され，実際に教授された内容のことを指す。教授内容は，初級文法の理解・教え方，教案の書き方，模擬授業の準備，グループワーク，留学生を対象にした模擬授業の実施，模擬授業に関するリフレクションであった。両群の教授者は異なっており，異なる部
で教えられたが，内容に大きな違いはなかった。教室における言語調整に関して個別の添削指導
は両群ともに実施していない。しかし，両群の実習生に対し，日本語学習者の習得段階に応じて教室で使用する言語を調整することの重要性に関して，教師から言及があった。
模擬授業の実施時期および期間が両群で異なっているが，通常授業の他の指導項目は同等の内容であることと通常授業において両群で教室内言語調整に関する個別指導は行っていないことから，模擬授業の実施時期および期間の違いは，結果に大きな影響を与えるものではないと判断した。
また，pos が T3 群で NT3 群よりも 3 週間遅く実施されているが，これは各授業の履修者数の違8

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いに伴うスケジュール調整に起因するものである。この 3 週間の違いは，T3 群における以下の 3
回の授業が該当する。①初級文法に関する授業が 1 回，②模擬授業準備のためのグループワークの時間が 1 回，③T3 を使った学習が 1 回である。①は NT3 群でも行われているが，T3 群では 1 回
分多く行われた。内容は「イ形容詞・ナ形容詞」「移動動詞」「テ形」などの項目を扱い，それらが日本語教育ではどのように考えられ，教えられているか教授している。②では基本的にグループで作業をさせたが，実習生から質問があった場合は，教師がそれに答えたり，授業全体の進め方などに関してグループごとに指導を行った。③は実験群への処置である。③を除くと 2 週間の違いになるが，2 回の授業では教室内言語調整に関して個別及び全体への指導や添削を行う時間はなかった。つまり，実験群への処置以外で，T3 群は教室内言語調整に関する直接的指導は受けていない。このことから，pos テストの実施時期は両群で異なるものの，異なる期間の学習内容は教室内言語調整以外の事項であることから，pos テスト実施時期の違いは本稿の結果に大きな影響を及ぼすものではないと判断した。
３.２.６ T3 を使用した教室内言語調整の教授方法
T3 を使用した教室内言語調整の教授方法に関して，その教授順序及び内容を表３に示す。理解段階で実習生は T3 の使用方法に関する説明を受け，入力練習を行い，フィードバックの読み方を教師の解説とともに確認した。練習段階では，各実習生が自分の教案に書いた教師の指示や説明文を T3 に入力し，T3 のフィードバックを基に，発話予定の文が学習者の習得段階に照らして適切かどうかを考えた。T3 は入力文全体に占める既習語彙・文型の割合をフィードバックの一つとして返すが，その割合の基準に関しては教師から言及しなかった。既習語彙・文型の割合について，どれくらいが適切かは実習生自らが考えて判断するよう促された。入力文に未習の語彙・文型が見つかり，文全体に関する学習者の理解が困難だと判断した場合は，既習の語彙・文型で言い換えるよう指示をした。練習時には，想定される日本語学習者の習得段階を「『みんなの日本語』の10 課を終えた段階」に設定するよう指示され，練習を行った。実習生は T3 を使い，教案の発話予
定の文の修正と確認を繰り返した。
表３ 教授段階と内容
教授段階（分）内容
導入(５)
学習の目的と概略的内容を説明
T3の使用法の説明，T3の使い方のデモンストレーション，T3を実際に使用して使い方
理解
(15)
に慣れる。
練習

(65）

自分が作成した教案を持参し，自分が話す予定の文をT3に入力して，その適切さを考えた。T3からのフィードバックに基づいて教案中の想定発話の修正を繰り返した。

まとめ

（５）

学習内容の整理３.２.７ pos
両群においてティーチャートーク・テスト 2 を実施した。pos を実施した週が２つの群で異なっているが，これはクラス人数の違いから模擬授業を行う回数および日程が異なることが影響したためである。実習生は，どちらの群においても pos の前に，教案の書き方の指導を受け，模擬授業を実施している。

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３.２.８ 補完授業
NT3 群の参加者に不利益が生じないように，T3 を使用した教室内言語調整の指導を NT3 群に web上で実施した。指導内容は T3 群で実施した表３の内容と同様のものとし，すべての教授段階を含
む説明および練習を web で実施した。補完授業の実施は NT3 群の pos の後であった。
３.３

分析方法

ティーチャートーク・テストは３問から構成されていたが，３問目は記述が早い学生が大幅に時間を余らせるのを防ぐために準備した問題である。よって，３問目の解答は分析から除外し，
１問目と２問目を分析対象とした。１問目と２問目は別々の用紙に印刷されていた。
テストで得られた実習生の解答例を図２に示す。解答で記述されたことは大きく分類して３つの属性に分けられる。
「T：」で記述された教師の発話，「S：」で記述された日本語学習者の発話，「（）
」で記述された教師あるいは日本語学習者の行動である。これら解答用紙に記述された全てを，言語処理が可能な形式にするため，デジタルテキスト化した。このデータにおける記号を除いた延べ語数は 20,403，異なり語数は 773 であった。

図２ 実習生の解答例

分析に利用したのは，実習生が教師の発話として記述した発話文（以下，教師の発話文）であった。学習者の発話文および日本語学習者と教師の行動を表す記述はデータから除外した。教師の発話文をデータとし，そのデータに含まれる文節数，述語数を計数した 。文節数はCaboCha(ver.0.96)を用いて解析，計算した。述語数は unidic-mecab (ver.2.1.2)で解析した結果を，本稿 2.2 節の「統語的難易の測定」の柴崎・玉岡（2010）の述語の定義に従い Python でプログラムを組み抽出，計算した。
上記のように各実験参加者の各テストの問題ごとに解析を行い，一問ごとの平均文節数，平均述語数の値を得た。22 名の実験参加者が，pre で 2 問，pos で 2 問解答しているので，総計で 88問に対する平均文節数，平均述語数を得たことになる。このデータにおける記号を除いた延べ語数は 16,547，異なり語数は 536 であった。1 問目と 2 問目の平均値を各実験参加者の各テストにおける「一文あたりの文節数」，「一文あたりの述語数」とした。
４．結果
各指標の分析結果を表４に示す。Mann-Whitney の U 検定の結果，pre, pos いずれのテスト段階においても，
２つの指標で群間に有意な差は見られなかった。Wilcoxon の符号付き順位検定では，

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表４ Mann-Whitney の U 検定と Wilcoxon の符号付き順位検定
Mann-WhitneyのU検定

項目一文あたり preの文節数
pos
一文あたり preの述語数
posT3群（n =11）

NT3群（n =11）

四分位
中央値
偏差
4.54
0.90

四分位
中央値
偏差
4.07
0.79

符号付き順位検定
T3群（n =11）
U値

効果量78.00 n.s.

.24

0.63

3.84

0.75

71.00 n.s.

.01

1.53

0.37

1.47

0.28

59.00 n.s.

.14

1.21

0.28

1.21

0.24

51.00 n.s.

.12

効果量

Z値
pre-pos

2.70 *.62

1.17 n.s.

.27

pre-pos

2.81 *.65

1.36 n.s.

.31

r

3.39

NT3群（n =11）

効果量

r

Z値

r

*p < .01

T3 群において一文あたりの文節数，一文あたりの述語数の pre－pos 間に有意差があり（一文あたりの文節数：Z = 2.70, p = .007, r = .62，一文あたりの述語数：Z = 2.81, p = . 005, r= .65），効果量も大きかった。一方，NT3 群には，いずれの指標の pre－pos 間にも有意差はなく，効果量も小さかった。効果量とは検定統計量から標本サイズに依存する部分の影響を排除したものである（大久保・岡田 2012）。言い換えると，p 値は標本サイズに依存する量であり，標本サイ
ズが大きくなるにつれて p 値も小さくなる特性を持つ。それに対し，効果量は標本サイズに直接依存しない量である。
群間に統計的有意差は見られなかったが，中央値および四分位偏差を詳しく見ることで，両群の特徴を明らかにしたい。表４の中央値を群間で比較すると，一文あたりの文節数および一文あたりの述語数において，pre では T3 群（一文あたりの文節数：4.54，一文あたりの述語数：1.53）
よりも NT3 群（一文あたりの文節数：4.07，一文あたりの述語数：1.47）の方が低い。四分位偏差（pre）においても同様で T3 群よりも NT3 群の方が低い。つまり，pre 時点における T3 群は長い文を使用する実習生が NT3 群よりも多かったと考えることができる。一方，pos の中央値では一文あたりの文節数で NT3 群（3.84）よりも T3 群（3.39）の方が低く，一文あたりの述語数では両群同じ値（1.21）であった。四分位偏差（pos）においては，一文あたりの文節数では NT3 群（0.75）
よりも T3 群（0.63）の方が低く，一文あたりの述語数では T3 群（0.28）よりも NT3 群（0.24）の方が低かった。このことから，一文あたりの文節数に関しては両群の傾向が pre と pos で逆になっていることがわかる。
具体的な実習生の記述例を図 3，図 4 に示す。二つの例は T3 群の同一実習生（以下，実習生 A）
が pre 及び pos のティーチャートーク・テストにおいて解答したものである。pre において実習
生 A はかなり長い文を多く記述していることがわかる。例えば，最初の T の発話である「Ｂのシートを持っている人は，その絵がＡのシートではどこにあるのかを，Ａのシートを持っている人に質問してください」は，文節数が 15，述語数は 4 と長い文となっている。また，他の箇所においても同程度に長い文が多用されている。一方，pos においては，7 番目の T の発話「Ｂのシートの人は左にある物が部屋のどこにあるのか，Ａのシートの人に聞いてください」のように文節数
が 12，述語数は 3 という pre とあまり変わらない長さの文が一部残っているものの，「Ａのシー
トの人はＢのシートを見ないでください」（1 番目の T の発話）のように比較的短い文で指示の多くが構成されていることがわかる。

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大学日本語教員養成課程研究協議会論集 17:1-17 （2019）ISSN 2186−5825（ＡのシートとＢのシートを配る）
Ｔ：Ｂのシートの下には６個の絵が描いてあります。Ｂのシートを持っている人は，その絵がＡのシートではどこにあるのかを，Ａのシートを持っている人に質問してください。ものの場所を質問するときは「～はどこにありますか」という文を使ってください。人の場所を質問するときは「～さんはどこにいますか」という文を使ってください。
Ａのシートを持っている人は，物の場所を答えるときは「～は～にあります」という文を使ってください。人の場所を答えるときには「～さんは～にいます」という文を使ってください。
（黒板かホワイトボードに今回使う文型
をひらがなで書く。
）
Ｔ：どこにあるのかわかったら，その場所にＢのシートを持っている人は描いてください。それでは始めてください。
（ペアワークが終わり，教師がＢのシートを持っている人に質問する。
）
Ｔ：たなかさんはどこにいますか。
Ｓ：たなかさんは左下の机の前にいます。
Ｔ：コピー機はどこにありますか。
Ｓ：コピー機はやまださんの後ろにあります。

図３ T3 群 pre における実習生の解答例
Ｔ：（Ａ，Ｂのシートを学生に配る。
）Ａのシートの人はＢのシートを見ないでください。Ｂのシートの人はＡのシートを見ないでください。
（語彙の導入を絵カードを用いてする。
）メガネ（学生に繰り返させる。他の語彙も同様に行
う。
）
Ｓ：メガネ
Ｔ：ペン
Ｓ：ペン
Ｔ：新聞
Ｓ：新聞
Ｔ：
（絵カードを提示し，質問する。
）これは何ですか？
Ｓ：メガネです。
Ｔ：（タスクの説明に入る。
）Ｂのシートの人は左にある物が部屋のどこにあるのか，Ａのシートの人に聞いてください。
（例として，学生の 1 人にＢシートの左側には無い物がどこにあるか質問する。
）～さん，帽子はどこにありますか？
Ｓ：机の上にあります。
Ｔ：どこにあるかわかったら，そこに絵を描いてください。それでは始めてください。

図４ T3 群 pos における実習生の解答例

５．考察
結果が示すように，T3 群では pre，pos 間で有意差があり効果量も大きかった。それに対して，
NT3 群では有意差はなく効果量も小さかった。一方で，群間の差はいずれのテスト段階においても有意ではなかった。つまり，群間差に関しては，帰無仮説（両群に差はない）は棄却されず，帰無仮説が誤っているとは言えないことがわかった。ではなぜ，このような結果が得られたのであろうか。一つの可能性として歩留まりが考えられる。例えば，一文あたりの述語数が多ければ多いほど，その文は統語的に複雑な文である可能性が高いと言える。本稿では，一文あたりの述語数が少なければ統語的難易も，それだけ低くなると考えるが，述語数は限りなく減らせるわけではなく，一文が成立するためには最低一つの述語が必要である。つまり，一文あたりの述語数が 1 以
下になることはない。それを踏まえて，一文あたりの述語数の pos の中央値を見ると，両群共に
1.21 であり，1 に近いことがわかる。このあたりが歩留まりだとすれば，両群でほぼ下限まで下がっていると言える。そのため，両群で同程度の数値に留まり，群間に差が見られなかった可能性がある。同じことが一文あたりの文節数でも考えられる。例えば，「リンさん，ここを見てください」は，3 文節だが，「リンさん，こことここを見てください」は 4 文節である。本稿で想定した学習者のレベル（『みんなの日本語初級Ⅰ 10 課』終了程度）を勘案すると，2 文節の文を連続的に使用する必然性はない。そうすると 3 文節程度が下限と考えられる。これを踏まえて T3 群のpos の中央値を見ると 3.39 であり，3 に近いことがわかる。つまり，文節数においても歩留まりがあり，T3 群が下限域まで達し，そこに留まったことにより両群に統計的差が見られなかった可12

大学日本語教員養成課程研究協議会論集 17:1-17 （2019）ISSN 2186−5825

能性がある。また，教室における言語調整という観点から見ても，各指標の下限域（一文あたりの述語数：1，一文あたりの文節数：3）が著しく不自然な値とは考えにくい。
群間差に関しては，pos においても帰無仮説（両群に差がない）は棄却されず，帰無仮説が誤っているとは言えないことがわかったが，これは帰無仮説が正しいことを証明しているわけではない。言い換えると，システムを使った教育には効果がないという仮説は誤っているとは言えないが，システムを使った教育には効果がないことが証明された訳ではない。
群間比較では帰無仮説は棄却されなかったが，群内の pre-pos 間ではどうだろうか。T3 群において一文あたりの文節数，一文あたりの述語数に有意差があり，効果量も大きかった。それに対し NT3 群には，いずれの指標にも有意差はなく，効果量も小さかった。中央値および四分位偏差を見ると両群共に pre よりも pos の方が小さくなっている。この結果が示すのは，システムを使わなかった通常授業（NT3 群）であっても，授業内の指導で実習生の統語的難易の変化はあるかもしれないが，それは統計的には支持されなかったということである。一方，システムを使った授業（T3 群）では，実習生の統語的難易の変化が統計的にも支持され，システムを使うことによる効果が示されたと言える。
上記を合わせて考えると，群間では歩留まりにより群間差が生じるほどの結果は見られなかったが，群内の pre-pos 間では T3 群においてのみ，2 つの指標で有意差があり，効果量も大きかった。これは，システム導入による統語的難易の変化の可能性を示すものと考えられる。この結果
は，実習生が学習者の習得段階に合わせて，発話文をより短く，文法的により複雑でなく調整したことを示しており，T3 を使った教授効果の可能性が示唆されたと言える。また，これは Chaudron（1988）の「発話の長さ，従属節の量は，学習者の習得段階が下がると，それぞれ短く，少なくなる」との指摘とも整合する。
一方で T3 は，実習生に統語面の難易の調整を促し，その練習をする直接的支援機能を持たない。
また，教師が統語的難易の調整を直接指導することもなかった。それにもかかわらず，実習生の想定発話文の統語的難易を示す指標は T3 群において低下し，NT3 群では有意な変化はなかった。
では，なぜ想定発話文の統語面の難易は T3 群で有意に低下したのだろうか。
一つの可能性として，語彙・文型の調整練習が同時に，文の構造に関する調整練習の要素を含んでいたことが考えられる。実習生が T3 を使った授業で行っていたのは，学習者の習得段階（初級の初め頃を想定）を踏まえて，表現を検討し，調整することであるが，単に未習の語彙・文型を既習の語彙・文型に置き換えていたのではなく，既習の語彙・文型を使うために文全体を見直し，書き換えた文を再度 T3 で解析し，確認するという作業を繰り返していた。この文全体を学習者の習得段階に応じて再検討して書き換えるという作業が，文の全体構造に関する実習生の意識を向上させ，文の統語的難易においても，学習者の習得段階に応じて，実習生は調整を行った可能性がある。統語面に関する明示的教授は無かったが，対象学習者の既習の語彙・文型を考慮しつつ，文全体を書き換えるという練習が，実習生の発話文全体に対する調整意識を高め，それが一文を短く且つ単純な文にするという統語面の難度を低下させる行動につながった可能性がある。
６．まとめと今後の課題
本稿では日本語教員養成課程において，教室内言語調整の練習を支援する web システム T3 を使

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大学日本語教員養成課程研究協議会論集 17:1-17 （2019）ISSN 2186−5825

用した授業を行い，実習生の想定発話文の統語的難易がどのように変化するか２つの RQ を設定
し，検討した。その結果，以下のことが明らかとなった。
RQ1：T3 を使用した教授を行うことで，実習生の想定発話文の一文あたりの文節数が低下する可能性が示唆された。
RQ2：T3 を使用した教授を行うことで，実習生の想定発話文の一文あたりの述語数が低下する可能性が示唆された。
このことから，通常の授業に T3 を使った指導を組み入れることで，実習生は学習者の習得段階に応じて，想定発話文の統語的難易の調整を，より効率的に行う可能性があると言える。
これらの結果を踏まえ，日本語教員養成の教育実践における貢献を考える。多くの日本語教員養成課程で模擬授業の実施や実習等が行われているが，履修者は多く，教室内言語調整に関して個別に添削指導を行うことは人的，時間的リソースの観点から難しい。そのような状況において，本稿で使用した T3 やそれと同様の機能を持つシステムを使用すれば，機械的ではあるが，教室内言語調整に関する個別指導が可能となる。それにより，実習授業を実施する前の教案作成の段階
で，実習生自らがティーチャートークのチェックが可能となり，対象の学習者の習得段階に応じた統語的難易の調整能力が向上することが期待できる。実際の実習で適切なティーチャートーク
ができれば，指導教員から言語調整以外のことに関するフィードバックが増え，実習を基にして，より多くのことが学べるようになるであろう。このように，事前準備においてシステムを使用し，
教室内言語調整の指導を効率化することにより，統語面の言語調整能力の向上だけではなく，実際の実習授業等で必要となる教授全体の構成や教授順序の検討など，実習授業に関する他の項目に関しても，実習生が検討する時間が増大することが考えられる。指導する教員に関しても同様に，システム導入による指導の効率化で，教室内言語調整以外の項目に関する指導時間を増やすことが可能となる。システム導入による教室内言語調整以外の教授項目の指導時間増大に関しては，伊藤ほか（2015）でも報告されている。さらに，本システムを自学自習用として導入することも可能であり，それを前提とした教材を開発し，公開すれば，多くの日本語教員養成課程で有効に利用される可能性がある。
本稿では T3 を使用することによる弊害は見られなかったが，T3 を使用した指導上の注意点として以下の 2 点が挙げられる。①ティーチャートークの過剰使用，②言語以外の要素の考慮が不足することである。①はティーチャートークの学習を過度に強調しすぎると，習得段階に適さない過剰な調整を行ってしまう可能性を指している。例えば，初級の終わり頃の学習者に対して初級の初め頃の言語調整を行うなどが考えられる。②は言語の調整に集中しすぎることにより，言葉だけで授業の進行を考える危険性を示している。実際の教室で教師は，言語以外にも身体動作や教材などを使う。また，それらを言語と組み合わせて授業を行っている。言語調整への過度の集中は，言葉，動き，物などを組み合わせて教授を考えることを疎かにする可能性がある。それらを避けるためには，過剰な言語調整の弊害を説明し，教室における言語調整の適切性に関して実習生の意識を高める指導が必要となるだろう。さらに，言語以外の要素も組み合わせて言語調整を考える機会が実習生に与えられるべきであろう。
今後の課題としてはまず，語彙・文型の調整練習がどのように統語的難易の変化に係わっていたのか明らかにすることが挙げられる。両者の関係については，本稿の考察において一つの可能14

大学日本語教員養成課程研究協議会論集 17:1-17 （2019）ISSN 2186−5825

性を提示したが，変化のプロセスまでは解明できなかった。実習生の統語的難易の変化の過程を検討するためには，T3 を使用した練習時に，どのように実習生が文を変化させていくのか詳細に分析する必要がある。データ収集には，実習生の入力履歴だけではなく，T3 を使った学習中のク
ラスメートとの会話，教師への質問など周辺データも収集し，総合的に分析することが有効であろう。それにより，実習生の想定発話文の統語的難易の変化が時系列で明らかになり，どのように T3 を使うと効果的なのか示唆することができるかもしれない。
さらに上記に関連する課題として，システムに，入力文の統語的難易に関するアラート機能を付加することが考えられる。本稿の T3 はそのような機能を有していなかったが，実習生の統語的難易には変化があった。統語面に関するアラート機能を付加することによって，効果は増大する可能性がある。具体的には，学習者の習得段階を考慮し，一文あたりの文節数，述語数の評価を実習生が自らできる機能が望ましいであろう。
また，発話文以外の要素が，教室内言語調整の適切さとどのように関係しているか検討する必要がある。岡崎・長友（1991）がティーチャートークを理解可能なものにする手段の一つとして，語彙・文型の調整以外に，「視覚情報の利用」を挙げている。教師のジェスチャーやイラストの提示等は，学習者の理解を助ける重要な要素と考えられる。そのため，ティーチャートーク・テスト
において記述された教師の行動に関して分析することは，言語調整の適切さと言語以外の要素の関係を明らかにする上で重要なことであろう。
さらに，本稿では実習生の実際の模擬授業における発話を直接収集し分析していないため，ティーチャートーク・テストという記述式テストでは，想定発話文の統語的難易の低下が見られた
が，実際の授業において同様の結果が得られるかはわからない。これは，ティーチャートーク・テストという間接的測定方法を用いた本稿の限界であり，本稿で示唆されることもこの限定を受ける。今後，様々なバイアスが統制された模擬授業の実施環境を整え，少数であっても実際の模擬授業における発話を収集し，分析を実施する必要がある。また，本稿では統語的難易に的を絞り分析を行ったが，ティーチャートークの難易に影響を及ぼす各要素がどのように働き，それぞれ
どの程度影響を及ぼすのかということは未解明の事項である。これらに関して，今後取り組むべ
き課題としたい。
付記
本稿は JSPS 科学研究費 課題番号 15K04526, 16K13245, 平成 28 年度北海学園大学学術研究助成（一般研究）の助成を受けている。本稿は歌代（2016）の発表内容に加筆，修正を加えたものである。システム開発にあたり八木豊氏（株式会社ピコラボ）に支援を受けた。ここに記して感謝する。

注（1）ティーチャートーク・テストは歌代・須藤（2017）においてもデータ収集のために使用されている。
歌代・須藤（2017）では，実習生の教室内言語調整の適切さを分析するため，ティーチャートーク・テ
ストによってデータ収集し，10 年以上の教授経験がある 3 名の日本語教員が直感評価を行った。採点
基準としては，3 名の日本語教員に「初級の初め頃のクラス（『みんなの日本語』第 10 課程度）を想定し，そのクラスで行う指示としての適切さを１（全く適切ではない）～６（非常に適切）で判定」するよう説明している。採点者間の信頼性を検討するため，Cronbach's alpha を算出した結果，α = .77
15

大学日本語教員養成課程研究協議会論集 17:1-17 （2019）ISSN 2186−5825

であったことから，３名の評価者の判定は一定程度の一貫性があると判断している。さらに，2 種類のテストの難易度の差を検討するため，マンホイットニーの U 検定を行った結果，両テストに有意な差はなく（U = 29.00, p = .268, r = .25），ほぼ同等の難易度であったとしている。なお，テストの得点
は 3 名の採点者の主観の偏りを減じるため，3 名が下した採点の平均値を用いている。
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(12) 歌代崇史（2014）「日本語教員養成課程におけるティーチャー･トーク学習支援システムの開発」『日本教育工学会論文誌』38(Suppl.): 117-120.
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(15) 大久保街亜，岡田謙介（2012）『伝えるための心理統計:効果量･信頼区間･検定力』勁草書房(16) 岡崎敏雄，長友和彦（1991）「日本語教育におけるティーチャートーク: ティーチャートークの質的向上に向けて」『広島大学教育学部紀要. 第二部』39: 241-248.
(17) 柴崎秀子，原信一郎（2010）「12 学年を難易尺度とする日本語リーダビリティー判定式」『計量国語学』27(6): 215-232.
(18) 柴崎秀子，玉岡賀津雄 （2010）「国語科教科書を基にした小・中学校の文章難易学年判定式の構築」『日本教育工学会論文誌』33(4): 449-458.
16

大学日本語教員養成課程研究協議会論集 17:1-17 （2019）ISSN 2186−5825(19) 建石由佳，小野芳彦，山田尚勇（1988）「日本文の読みやすさの評価式」『情報処理学会研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)1988』25: 1-8.
(20) 寺田和子，三上京子，山形美保子，和栗雅子（1998）『日本語の教え方 ABC「どうやって教える？」にお答えします』アルク(21) 中川良雄（1999）「教師と学習者のインターアクション：ティーチャートーク・トレーニング」『無差』6: 67-81.
(22) 文章の読み易さ評価システム（Ver.0.5.0-UD）＜http://readability.nagaokaut.ac.jp/
readability＞（accessed 2016.09.01）(23) 丸山敬介（2011）「日本語教育中上級段階における意味説明の典型的パターン――実習授業の分析結果から」『同志社女子大学大学院文学研究科紀要』11: 1-26.
(24) 山本幸子（1995）「日本語教育におけるティーチャートーク――あるティーチャートーク・トレーニ
ングの試み」『麗沢大学紀要』61: 191-203.
資料（1）ティーチャートーク・テストの例
あなたが教室で日本語を教えると考えてください。問題 1～3 のタスクを日本語学習者に円滑にさせるためには，どのような指示をしたらよいでしょうか。教室であなたが実際に指示をすることを思い浮かべて，できるだけ具体的に，詳細に学生への指示を書いてください。指示は，話し言葉をそのまま書いてください。物や体の動きを想定する場合は括弧（）を使い，それがわかるように書いてください。
問題 1：『みんなの日本語初級Ⅰ』の第 10 課まで終わった学習者（初級の初め頃をイメージしてください）に対して次のことをしたいと思います。
部屋の様子をあらわした二つの図を用意しました。隣同士で着席している学習者をペアにして，一方に A のシート，他方に B のシートを渡します。シートはお互いに見せ合わないようにします。A の部屋にあるもののいくつかが B の部屋にありません（B の絵の左側：ペン，めがね，しんぶん・・・）。B のシートを受け取った人が，抜けているものを探すために，A のシートを持っている人に対して質問するようにしてください。A のシートを持っている人には，尋ねられたものがどこにあるのか答えるように指示してください。また，B のシートを持っている人には，探しているものの場所がわかったら，そこに絵を書き入れるように指示してください。このタスクの手順を学習者に説明してください。
イラスト

イラスト

シート A

シート B

あなたの指示（問題 1）
悪い例）：タスクカードを見せて，質問する→×（「タスクカードを見せて」が（問する」が実際に発話する質問文ではない。）
良い例）：※T は教師，S は学生を表す
T：どこですか。
S：会社です。
T：）に入っていない。
「質-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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