C1-3

ICT を活用した発音の形成的評価を導入した
初修中国語授業の設計、実践と評価
Design, Practice and Evaluation of Primary Chinese Education
using Formative Evaluation of Pronunciation utilizing ICT
篠塚 麻衣子*1，*2, 合田 美子*2, 鈴木 克明*2
Maiko SHINOZUKA*1, Yoshiko GODA*2, Katsuaki SUZUKI*2*1 東京都立大学*1Tokyo Metropolitan University*2 熊本大学大学院*2Graduate School of Instructional Systems, Kumamoto University
Email: mshinozuka@st.gsis.kumamoto-u.ac.jp
あらまし：本稿は，2019 年度に実施した大学教養課程の初修中国語教育初年度教育における，ICT を活用した発音の形成的評価と，複数回の発音の総括的評価を含む授業に関する報告である．形成的評価後に声調，子音（舌面音，そり舌音，舌歯音）の正答率の平均値が統計的に有意に上昇したこと，学期末評価の文章発音では総括的評価一回の 2017 年度より 19 年度の正答率が統計的に有意に高いことが分かった．
キーワード：授業設計，中国語教育，発音，形成的評価，フィードバック

1.

はじめに

2.1 設計変更に対応する ARCS モデルの分類

本稿は，大学教養課程の初修中国語の授業設計に，ARCS モデルを援用し，発音を対象とした形成的評
価，単元ごと複数回の総括的評価を導入した実践について，特に発音学習に焦点を当てて報告する．
日本の中国語教育で発音や会話は重視され，教室活動で頻繁に取り組まれている（2012 年 6 月調査時
（1）
点の状況）
．中国語教育研究領域では，初年度学習授業教室内での発音の個別フィードバックについて受講者アンケートから効果を検討した研究（2）などが存在するが，形成的評価や複数回の総括的評価を含んだ授業設計に関する研究はわずかで（3），多様な評価を行いながら 4 技能習得を目指す授業設計の研究は発展の途上にある．本稿が焦点を当てる発音学習
は 4 技能のうち，話す能力に繋がっている．
本稿は，発音学習において特に重要と考えられる学習開始直後から前期末評価時までの評価にかかわる授業設計について，第一著者が従来実施してきた授業と新たに設計した授業における発音習得度を比較，報告し，初修中国語教育，ひいては初修外国語教育の発音教育の発展の一助となることを目指す．

2.

発音評価に関わる授業設計

筆者らは，第一著者の担当する初修中国語授業について，授業を効率的，効果的，魅力的に改善するため，ID 理論から Keller（4）の ARCS モデルを援用し，2019 年度に授業設計を見直した．以下で前期の発音学習に関する従来設計と新設計について述べる．
2018 年度までの履修者数は各年度 2 クラス計 30~40名程度，半年に一度の総括的評価で学習者の発音習得度を確認していたが，学習を通して癖のついた発音の矯正が難しく，発音習得度に個人差が生じるという課題を感じていた．

以下で述べる授業設計の変更はいずれも，J. M.
Keller の ARCS モデルの内，Confidence 下位分類 C2（成功の機会），Satisfaction 下位分類 S1（内発的満足感･内発的強化），S2（報酬のある成果･外発的な報酬）を援用している．
2.2 発音にかかわる形成的評価について
2018 年度以前と以後に共通する対面授業内の発音練習では，全体発音と個別発音を交互に行い，学習者の発音状況に応じた教授方針･時間配分の調整，矯正フィードバックと称賛･確認的フィードバックをその都度行った．2019 年度は更に，特に初期の発音基礎学習期に，ICT（Moodle または LINE）を活用した音声ファイル提出と個別フィードバックを 1 度行った．発音の正誤，間違えた発音への修正アドバ
イスを含むフィードバックを文章で行い，特に間違いの多い場合には発音のコツを説明した音声ファイ
ルを添付した．
2.3 発音にかかわる総括的評価
2018 年度までは，総括的評価として 1 期 15 回年
2 学期の学期末に発音能力習得度を測定する評価試
験を実施した．出題内容は，中国語の発音表記法であるピンインで記された声調･子音･母音，教材既出のピンイン付きの文章とピンインなし文章である．
2019 年度の授業では，学習単元ごとに発音能力評価試験を行った．初回はピンインで記された声調･子音･母音，第 2 回はピンインで記された鼻音付き母音と教材既出のピンインなしの単語･文章，第 3 回と第4 回は教材既出のピンインなしの単語と文章である．
試験時は ICT（LINE）を利用し音声を提出，提出後，提出音声に対する教員からの個別フィードバックを行った．フィードバックでは，間違い発音に対する― 53 ―

教育システム情報学会 JSiSE2020
第45回全国大会
2020/9/2-9/4

矯正フィードバックを，正しい発音への称賛･確認的フィードバックを文章により行った．
2.4 発音の評価方法について
発音の評価方法について，日本の中国語教育では教員による「独自の採点方法」が用いられていると指摘されている（5）．本稿では発音の評価にあたって，中国で実施されている中国語母語話者向け国家試験「普通话水平测试」の評価ポイントから子音，母音，声調，軽声，変調を採用し，評価を行った（6）．3 以下の検証では，軽声，変調，声調を声調の一項目としてまとめて集計した．

3.

発音習得度の検証

表 2 より，声調，子音，母音を合計した全体的な正答率では有意水準 p<.05 において平均値に差があり，2019 年度が高いことが分かった．声調単独の正答率では平均値の差に統計的な有意性を確認できず，子音と母音では有意水準 p<.01 において平均値に差があり 2019 年度が高いことが分かった．
3.3 小括3.1 の結果から，形成的評価を導入し ICT を活用した発音フィードバックが発音習得に効果的であるという示唆が得られ，3.2 の結果から，発音の総括的評価が一学期複数回である方が，既習文章の発音の習得において効果的であり，特に子音と母音の習得において効果的であるという示唆が得られた．

3.1 形成的評価について
2019 年度に行った形成的評価の対象は，声調（子音母音は Ma のみの単音節声調 4 種類，2 音節声調 9種類），
子音（特に間違えやすいとされる舌面音 j/q/x，そり舌音 zh/ch/sh/r，舌歯音 z/c/s の合計 10 種類）である．学習者には成績評価に含まれない形成的評価であると伝え，2 クラス計 69 名中，提出者数は声調が 57 名，子音が 38 名，両方提出は 35 名であった．
形成的評価で提出された発音と，提出約 1 週間後の 4 月 26 日に行った発音テストの発音について，形成的評価時とテスト時の正答率の平均値に差について対応のある t 検定を行い，表 1 の結果を得た．
声調，子音，その両者のすべてで有意水準 p<.01 において平均値に差があり，テスト時の正答率の平均値が高いことが分かった．
表 1 t 検定の結果
TDfP
56
声調-3.83
3.24×10-437
子音-3.02
4.51×10-3
34
両方-3.16
3.31×10-3
3.2 総括的評価について
2019 年度の総括的評価の設計変更についての検証として，2017，19 年度の学期末評価で共通して出題されたピンインなしの教材文章の発音の正答率を比較する．2018 年度はデータの保存にトラブルが生じ，学期末総括的評価受験者 45 名中データの欠損者が 22 名いたため検証対象を 2017 年とする．2017 年度の受験者は 39 名，2019 年度は 54 名，いずれも 2クラス合計の受験者数である．全体（声調，子音，母音の合計），声調，子音，母音の平均値の差についてそれぞれ対応のない t 検定を行い，表 2 の結果を得た．
表 2 t 検定の結果
TDfP910.044
全体-2.05
91
0.106
声調-1.6391
子音-4.85
5.02×10-691
母音-4.54
1.70×10-5

4.

成果と課題

ICT の活用により，学習途中の発音学習状況の個別確認や，形成的評価と総括的評価後に学習者が繰り返し参照できる文章と音声によるフィードバックが可能になり，発音習得が促進される結果が確認されたことは，大きな成果だと考えられる．課題として，形成的評価と総括的評価の個別フィードバックにかかる教員負担，総括的評価の回数増加による学習者への負担が考えられる．今後の課題として，教員負担を軽減する方法の摸索や総括的評価の適切な回数や分量の検討，各総括的評価ごとの学習課題の習得度の検証があげられる．これらを今後の課題として提示し，本稿を結びたい．
参考文献(1) 砂岡和子, 山口高嶺:“我が国の仏独中西韓露語の授業現場”，西山教行“新しい言語教育観に基づいた複数の外国語教育で使用できる共通言語教育枠の総合研究”（日本学術振興会科学研究費補助金基盤研究（A）研究成果報告書）所収，pp.64-97（2014）(2) Quan Min:“Individual Practice and One-on-one Corrective
Feedback in the Acquisition of Chinese Pronunciation”，東京外国語大学論集 (Area and Culture Studies), 91, pp.69-92（2015）(3) 趙秀敏，張立波，上野稔弘，今野文子，三石大:“初修中国語ブレンディッドラーニング用教科書及びその指導法と評価方法の設計方針”，東北大学高度教養教
育・学生支援機構紀要, 2, pp.281-295（2016）(4) Keller, J.M.: “Motivation Design for Learning andPerformance ; The ARCS Model Approach”, Springer SBM,New York（2009），鈴木克明監訳：“学習意欲をデザインする―ARCS モデルによるインストラクショナルデザイン―”，北大路書房（2010）(5) 西宮藍子:“中国語における発音評価―流暢さが聞き手に与える影響―”，早稲田大学大学院文学研究科紀要，第 2 分冊, 60, pp-201-209（2015）(6) Su-Kui XU, Si WEI, Zhen-Hua LING, Qian-Yong GAO,
Li-Rong DAI and Qing-Feng LIU: “A Statistical ModelingApproach to Automatic Evaluation of MandarinPronunciation”（邦題：統計的手法に基づく中国語発音の自動評価），
音声研究, 第 19 巻第 1 号, pp-44-52（2015）― 54 ―