東海地区

教育システム情報学会 2021年度学生研究発表会

韓国語母語話者を対象とした機械翻訳を用いた日本語の漢字語彙学習支援Support of Japanese kanji vocabulary studying by using machine translation
for native Korean speakers
孔 令杰
KONG LINGJIE
教育学研究科 教育支援高度化 日本型教育グローバルコース
Program for Advanced Education Colleagues, Japanese-Style Education Course
愛知教育大学
Aichi Univ. of Education
Email: speeding0417@gmail.com
あらまし：漢字の学習は、日本語学習者にとって避けられない物である。世界中の言語の中で韓国語は語順と言葉及び膠着語の特性まで日本語と一番類似しているといわれており、機械翻訳が急速に発展した現
在の教育現場には、機械翻訳の「直接翻訳」を用いて、韓国語母語話者を対象とした機械翻訳を用いた日本語の漢字語彙学習支援は可能である。本研究はより効率的な支援方法の探究を目指して取り組んでいる。
具体的には、日韓言葉対照表（濱田 2018）掲載されている 809 組の日韓語彙を対象に機械翻訳を行い、その翻訳結果分析した。
キーワード：漢字学習、韓国人母語話者、韓国人日本語学習者、日本語学習、機械翻訳

1.

課程修了までの残り 1 年間で取り組むべき研究の方向性や残された課題について明確にすることを目的としている。

はじめに漢字の学習は、日本語学習者にとっては避けられないものである。韓国は歴史から見ると、日本と同じ漢字文化圏の一員となる。その上、語順と言葉及び膠着語の特性まで日本語と一番類似していることで知られている。韓国語が母語になっている韓国人日本語学習者にとっては、日本語の漢字の学習は簡単なものであるはずだが、現実はそうではない。1948
年の「ハングル専用法」が原因で、今の若者たちが漢字表記と離れた生活をしている。さらに、今日、日本語教育現場で使用している様々な漢字教科書も韓国語の翻訳がつけられているが、意味不明なものや不自然な翻訳も結構存在している。以上の点が、今の韓国人日本語学習者が漢字の学習に弱い原因の１つとなっている。
一方、機械翻訳が急速に発展した現在、伝統的な紙の辞書や電子辞書より、機械翻訳が日本語教育現場での活用が期待されている。特に 2020 年春からのコロナ禍の影響で、遠隔授業が実行される状況が多くなり、より高い独学力が求められて、機械翻訳はすでに自学自習時に不可欠な道具になっている。
本研究では、日本語堪能な韓国人母語話者が翻訳した濱田（2018）の日韓言葉対照表に掲載されている語彙を、日本でよく使われている「グーグル翻訳」と韓国人たちによく使用されている「naver 辞書」及び韓国国立国語院が作った「標準国語大辞書」に再入力し、翻訳結果と比較対照する研究を通じて、より効率的な機械翻訳を用いた日本語の漢字語彙学習支援方法を探究する。
なお、本稿の位置づけは、①大学院１年生の筆者が、修士論文の中間発表を行い、②これまで 1 年間取り組んできた研究成果の報告することで、③修士

2. 先行研究2.1 ハングル専用法と韓国人の漢字能力
韓国人の漢字能力に関して、朴（2001）は韓国語母語話者学生を対象とした調査を行った。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。つまり、韓国語で使用頻度が高い言葉でも漢字で書けないということが明らかになった。この結果から、「ハングル専用法」と「ハングル世代」の計画が、事実として、韓国人日本語学習者の日本語漢字学習に悪い影響を与えていることが示された。今の若者たちは、漢字言葉を使用しているが、その言葉が漢字語と連想もできない状態である。その点を考えると、韓国語母語話者への漢字学習支援が必要である。

2.2 日韓言葉対照表
濱田（2018）は、日韓両言語で意味的に対応する漢字語が同じものと異なるものを整理し、809 組の漢字言葉対照表を作成した。その表も日韓共通の漢字教科書づくりの重要な参考資料になる。

2.3 機械翻訳を活用した言語教育
小澤（2020）がもうすでに「グーグル翻訳」を英語の教育現場に導入し、結果としては「前年度はグーグル翻訳を軸とする形の文法訳読法 による授業を展開したが、今年度は補助的とも言える利用に留まっている。
」と述べている。このように、機械翻訳を用いた英語教育の取り組みがなされている。

3.

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研究対象

東海地区

教育システム情報学会 2021年度学生研究発表会

濱田（2018）日韓言葉対照表を分析の対象とした。

4.

研究方法

研究の方法は、以下の通りである。
4.1 濱田（2018）の日韓言葉対照表を抽出した。
4.2 4.1 で抽出したものを「グーグル翻訳」と「naver辞書」と「標準国語大辞書」に各自入力し、三つの機械翻訳とも一致するものに○をつけ、不一致に△をつけ、普段使われていないものを後ろにメモする。
4.3 一致と不一致の漢字言葉の特徴を探し、分類する。
4.4 最後に、その調査結果をまとめる。

5.

図 2 「naver 辞書」の「写る」に対する翻訳

現時点までの過程と結果

単純な漢字で構成された名詞と日本語教育文法による第三グループサ変動詞の語幹及び「な形容詞」
語幹の場合は、図 1 のように一致する比率が 100％に近い。
第三グループサ変動詞の語彙とは、「語幹+する」の形で構成された言葉である。（例：悪化する）「な形容詞」とは名詞を修飾するときに語尾が「な」になる語（例：快適な）図 3 「グーグル翻訳」の「写る」に対する翻訳

6.

現時点の結論

本研究の結果から、韓国語母語話者に対しては、以下の学習方法が有効であると考えられる。すなわ
ち、単純な漢字で構成された名詞と日本語教育文法による第三グループサ変動詞の語幹で構成された漢字言葉を勉強する際には機械翻訳を用いて学習と教育するのは便利で、より効率的な漢字語彙学習支援方法である。

7.

まとめと今後の課題

本稿では、日韓言葉対照表（濱田 2018）に掲載されている 809 組の日韓語彙を対象に機械翻訳を行い、その分析結果を報告した。今後は、本研究の結果を踏まえ、韓国語母語話者を対象に、機械翻訳を活用した日本語の漢字学習支援について探求していく。

図 1 単純漢字とサ変動詞の語幹の場合

参考文献

日本語教育文法による第一グループと第二グルー
プの言葉及び「い形容詞」は、図 2 から図 3 のように（「写る」を例としての機械翻訳結果）、受身の間違いなどの問題が発生して不一致になっている状態が存在している。
第一グループの語彙とは 1 グループは「ます」の前が「い段」で終わる動詞である。
（例：「ききます」「とります」「のみます」）
第二グループの言葉とは「ます」の前が「え段」で終わる動詞です。（例：「たべます」「ねます」「でます」）「い形容詞」とは名詞を修飾するときに語尾が「い」になる語である。（例：優しい）(1) 許喆: “『現代国語使用頻度調査 1・2』を通してみた漢字語の割合及び漢字の活用度調査”, 漢文教育研究
第 34 号, 韓国漢文教育学会 pp.221－244 (2010)(2) 朴慶淑:“대학생漢字能力實態와한자교육의必要性” 語文硏究 29 巻 3 号 韓國語文敎育硏究會
pp.303-324. (2001)(3) 濱田 美和: “韓国人学習者向け漢字教材開発のための基礎資料”, 富山大学人間発達科学部紀要, 富山大学
人間発達科学部 第 12 巻第 2 号 pp.165－176 (2018)(4) 朴善婤: “韓国の漢字教育”, JSL 漢字学習研究会誌 第9 号 ９巻 名古屋大学 pp.21-27 (2017)(5) 小澤健志：“アクティブ・ラーニング型授業の導入による”木更津工業高等専門学校紀要 第 53 号(2020)
独立行政法人 国立高等専門学校機構 木更津工業高等専門学校 pp. 1-7 （2020）。

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