＜研究論文＞

理工系学生のための英語基本語彙リストの作成に向けて佐藤 容子（東京農工大学大学院言語文化科学部門）
ロバート･ジェイ･ヴィーンストラ（東海大学専任講師）

Developing English Word Lists for Science and Engineering Students

Yoko SATO, Professor of English, TUAT
Robert Jay Veenstra, Full-time Instructor of English, Tokai University

要約：本論文は，英語教育の語彙研究の分野において，出現頻度に基づく主要な語彙リストとされてきたコックスヘッドのアカデミック･ワード･リストに含まれている語彙のなかで理工系学生にとってより重要な語彙に注目し，基本語彙リストを作成するための基礎研究である．
これは，東京農工大学の平成 17 年度教育改善支援プログラムの一環として実施した「英語のリーディング･スキルに関するアンケート調査」の発展的研究である．
[キーワード：英語，第二言語，語彙学習，語彙リスト，

ャーナル』第 4 号では，
「英語のリーディング･スキルに理工系学生]

関するアンケート調査にみる理工系学生のための基本語
彙リスト」として，特にアンケート調査中の語彙に関す

1 はじめに本論文は，東京農工大学の平成 17 年度教育改善支援

る質問項目の回答として列挙された語彙リストがどのような特徴をもっているかについて分析を行った．

プログラム（学内 GP）に採択された「コンピュータ適本論文においては，上記のアンケート調査によって収

応型英語プレイスメント･テスト試作のためのパイロッ集された「TUAT 語彙リスト」の語のうち，英語教育の

ト･スタディ」の一環として実施した「英語のリーディン

語彙研究の分野で AWL と呼ばれる語彙リストに含まれグ･スキルに関するアンケート調査」の回答のなかで，特ている語について，さらに分析を試みたい．AWL とは，に「語彙」に関する質問項目の回答結果に注目して考察第二言語（外国語）学習者のためにアヴィリル･コックス

するものである．

ヘッド (Averil Coxhead ) が作成した「アカデミック･ワ

英語ワーキング･グループ（佐藤容子，
クリストファー･ード･リスト」(Academic Word List)であり，英語教育の分

ウィーバー，リック･ロマンコ，ロバート･ジェイ・ヴィ

野において重要な語彙リストとされている．AWL は，ーンストラ，宇田川洋子）による「コンピュータ適応型

人文科学，法学，商学，自然科学という広範囲なアカデ

英語プレイスメント･テスト試作のためのパイロット･ス

ミックな分野に渡るコーパスを用いて作成された語彙リ

タディ」は，リテラシー科目である英語のリーディングストである．本論文では，ケース･スタディとして，東京授業において習熟度別クラス編成の可能性を探る目的で農工大学の専門科目の授業で実際に使用されている英文行った．同プロジェクトにおいては，プレイスメント･

教科書の一例を取り上げ，専門科目の内容の説明に用いテストの試作の基礎資料にすべく，本学の教員と学生をられている英文の語彙レベルを AWL との関わりで考察

対象に，英語必修科目の履修を終えた段階で学生がどのする．

ようなレベルに到達していることを期待するかという点について，「英語のリーディング･スキルに関するアンケ

2 アンケート調査にみる「TUAT 語彙リスト」

ート調査」を実施した．この意識調査の分析結果は，「英

平成 17 年 12 月から平成 18 年 1 月にかけて実施した語のリーディング･スキルに関するアンケート調査にみ「英語のリーディング･スキルに関するアンケート調査」

る教員と学生の英文サンプル評価」として『大学教育ジで得られた教員のインフォーマント数は合計 130 名であャーナル』第 3 号において報告した．続く『大学教育ジ

り，内訳は表 1 のとおりであった．

トのリストにもコックスヘッドのリストにも含まれてい表 1 Informants for the Survey/アンケート
調査のインフォーマント

Agriculture Teachers
Technology Teachers
Full-time Language Teachers
Part-time Language Teachers
Other Teachers
TOTAL

ない語である．アカデミックなテクストにおけるカバー率は，K1 Words については約 77％であり，K2 Words は
45
55
6
10
14
130

約 5％，AWL は約 10％であるといわれる(Nation 2001:06;
Coxhead 2000:223)．
カバー率の高さからみて，英語学習において基本語彙
2000 語の習得はまずもって極めて重要であることは言
うまでもない．そこで，「TUAT 語彙リスト」中の AWLに含まれている語について検討する前に，第二言語の学

アンケート調査表においては，次のような質問項目を習者を念頭においた英英辞典として定評のある『ロング用いて，教員が自分の学科の学生たちのために重要と考

マン現代英英辞典』(Longman Dictionary of Contemporary

える英語のキーワードを列挙してもらった．

English)を例として，第二言語学習者にとっての英語基本
語彙について考えてみたい．

セクション４ 本学の学生のためのアカデミッ
ク・ワード・リストを初めて作成するための質問

3 『ロングマン現代英英辞典』の定義語『ロングマン現代英英辞典』(LDOCE)は，大規模英語です

コーパスから 15 万 5,000 の用例を収録，コロケーション◆あなたの学科（専攻）の学生にとって重要な語彙（連語）22 万例，見出し語句 10 万 6,000 語の辞典である

であるとあなたが考える英語のキーワードを，10が，語の定義は基本語 2000 語により与えているのである．

語書いてください．品詞は問いません．

そこで『ロングマン現代英英辞典』で用いられている基本語 2000 語と GSL2000 語，AWL570 語の対応関係を調この質問項目により得られた単語は，「述べ語数」

べてみると表 3 のようになった．

(Tokens)1,279 語，「異なり語数」（Tokens）765 語であった．これらの語を，基本語彙の古典的リストであるマイ

表 3 Longman Defining Vocabulary/ LDOCE の定義語

ケル･ウェスト(Michael West) のGSL (General Service List)の 2000 語，
さらにアカデミック･テクストをコーパス（言語資料）として作成されたコックスヘッドの AWL(Academic Word List) 570 語，そして以上の二つの主要語
彙リストには含まれていない語の 3 つのカテゴリーに分類するならば，表 2 のようになる．
表 2 TUAT Word List/ TUAT 語彙リスト

K1 Words (1-1000)
Function:Content:
K2 Words (1001-2000)
K1+K2:AWL Words
Off-List Words
TOTAL

Types
161

70

Tokens
286
(34)
(252)
133

190
344
765

366
494
1279

Percent
22.36%

K1 Words (1-1000)
Function:Content:
K2 Words (1001-2000)
K1+K2:AWL Words
Off-List Words
TOTAL

Types
1150

833

Tokens1150(130)(1020)
833

44
175
2202

44
175
2202

Percent
52.22%

37.83％(90.05%)
2.00%
7.92%
100%

表 3 により，『ロングマン現代英英辞典』の定義語のうち，GSL に含まれている語は 1,983 語であり，実際，
定義語の実に 90％以上を占めていることがわかる．これ

10.40%(32.76%)28.62%
38.62%
100%

らの基本語に加えて，AWL の語が 44 語必要であったことが示されており，これらの語は，AWL に含まれている語の中でも語義を与えるためには特に必要であったことがわかる．英語を第二言語として学習する者が，英英辞典の定義を大きな困難を感じずに理解できることは，

表 2 において，
K1 Words は GSL のうち基本語 1－1000

語義，用例に示される英語のニュアンスをより十全に会語（Functionは機能語，Contentは内容語）
を指し，
K2 Words

得するためには必須のことであるから，定義語に用いらは基本語 1001-2000 語を指す．また AWL Words はコック

れる AWL の語は，第二言語学習者にとってより重要な

スヘッドのリスト中の語を指し，Off-List Words はウェス

語とみなすことができよう．LDOCE の定義語に含まれを作成するためには，
今後 AWL の語と Off-List の語の双ているのは表 4 に示す 44 語である．

方に注目していく必要があるであろう．その中でも，対象となる学習者にとってより汎用性の高い語彙を抽出す

表 4 AWL Words in Longman Defining Vocabulary/LDOCE の定義語に含まれる AWL ワード

AWL [Families 40: Types 44: Tokens 44]
adult area chemical compound computer consist contract
cycle establish establishment image income instruct
instruction job labor legal medical method military network
obtain odd parallel partner period physical principle process
range remove sex sexual similar similarity structure style sum
team tense uniform vary vehicle widespread

ることが，大学における英語教育の基盤となる語彙リス
ト作成にあたり，大きな課題になると思われる．
4 「TUAT 語彙リスト」の分析
4.1 農学部教員と工学部教員の共通キーワード
さてここで，基本語 2000 に加え，理工系学生にとってより汎用性の高い語を抽出するための基礎研究として，
表 2 に示した「TUAT 語彙リスト」を今一度吟味してみたい．東京農工大学の教員を対象としたアンケート調査

AWL に加えて，語義を与えるために必要であった GSL,によって収集された 1,279 語のうち，農学部教員と工学

AWL には含まれていない 175 語は表 5 のとおりであっ部教員に共通して挙げられた語は「異なり語数」にしてた．

53 語であった．表 6 はその 53 語を農学部の教員が挙げた頻度順と，工学部の教員が挙げた頻度順に示したもの

表 5 Off-List Words in Longman Defining Vocabulary/LDOCE の定義語に含まれる GSL,AWL 以外の語

OFF-LIST [Families ?: Types 175: Tokens 175]acid ad adjective admittance adverb aircraft airforce airport
al alcohol alphabet ankle ant apparatus armor atom bacteria
banana bee beer bomb boot bowels breast breed bullet bye
candle cardboard cell cement centimeter chairperson chasecheek chemistry chin chocolate cigarette cinema civilization
clockwork competitor concert consonant cord cp cricket
deceit decimal decorate decoration defense discourage
discouragement doorway drug elbow eyelid fairy fame
farmyard favorable fireplace footpath footstep forehead fort
fox fulfill garment gasoline glue goods grief grieve guidance
hasty heel height hen horn humor humorous indoor infectinfection infectious interruption inwards ion jelly jewelry
keen kilo kilometer lamb lightning lion liter magazine magic
magician meter metric microscope mirror mist muscle nasty
naval navy nerve nervous nobleman non nylon oneself
onion opponent opposition outdoor oxygen packet palace
parliament participle pastry pence pepper petrol phrase piano
pilot plastic pole port potato prickly prince pronunciation
sensation shopkeeper sideways silly singular skillful slipperysorrow spacecraft spear stair sticky stitch subtract television
tennis terror theater thirsty tiger timetable traffic transparent
tropical trousers un undo urgent vegetable ward wards
wedding woolen wrongdoing
表 5 の一覧表をみて気づくことは，動詞や形容詞を別にすれば，日常的な生活の場面でなじみのある具体的な事物や事柄を指す語や単位を表す語が数多くみられることである．GSL, AWL は，高頻度に出現することを基準に作成された語彙リストであるが，これらのリストには含まれていない語であっても，個々の場面や分野において基本的な用語があると考えられる．従って，アカデミ
ックな場面を念頭においた何らかの特化した語彙リスト

である．各語の末尾の数字は，各教員グループの回答におけるその語の生起回数である．
表 6 Common High Frequency Words as chosen by Agriculture
Teachers & Technology Teachers/ TUAT 語彙リストの共通キーワード

Shared116 tokens
53 types(Ranked Words submitted
by Agriculture Teachers)
001. environment 12002. science 8003. chemistry 6004. engineering 6005. environmental 5006. biology 4
007. pollution 4008. resource 4009. sustainable 4010. system 4011. analysis 3012. development 3013. of 3014. technology 3015. information 2016. life 2017. property 2018. renewable 2019. stress 2020. sustainability 2021. treatment 2022. waste 2
023. assessment 1
024. assign 1025. behaviour 1

Shared98 tokens
53 types(Ranked Words submitted byTechnology Teachers)
001. energy 6002. chemistry 5003. engineering 5004. environment 5005. material 5006. analysis 4007. deposition 3008. field 3009. phase 3010. physics 3011. preparation 3012. stress 3013. biology 2014. biotechnology 2015. communication 2016. information 2017. law 2018. power 2019. science 2020. sustainability 2021. technology 2022. assessment 1
023. assign 1024. behaviour 1025. cell 1

026. biotechnology 1027. cell 1028. communication 1029. control 1030. culture 1
031. deposition 1032. energy 1
033. field 1034. function 1035. indicate 1036. investigation 1037. law 1038. material 1039. natural 1040. organic 1041. organism 1042. phase 1043. physical 1044. physics 1045. power 1
046. preparation 1047. procedure 1
048. product 1049. recycling 1050. residue 1051. scanning 1052. solar 1053. state 1

026.
027.
028.
029.
030.
031.
032.
033.
034.
035.
036.
037.
038.
039.
040.
041.
042.
043.
044.
045.
046.
047.
048.
049.
050.
051.
052.
053.

control 1
culture 1
development 1
environmental 1
function 1
indicate 1
investigation 1life 1natural 1of 1organic 1
organism 1
physical 1
pollution 1
procedure 1
product 1
property 1
recycling 1
renewable 1
residue 1
resource 1
scanning 1
solar 1state 1sustainable 1
system 1
treatment 1
waste 1Agriculture Teachers)
001. environment 12002. environmental 5003. resource 4004. sustainable 4005. analysis 3006. technology 3
007. stress 3008. sustainability 2009. assessment 1
010. assign 1011. communication 1012. culture 1
013. energy 1
014. function 1015. indicate 1016. investigation 1017. phase 1018. physical 1019. procedure 1

by Technology Teachers)
001. energy 6002. environment 5003. analysis 4004. phase 3005. stress 3006. communication 2
007. sustainability 2008. technology 2009. assessment 1
010. assign 1011. culture 1
012. environmental 1013. function 1014. indicate 1015. investigation 1016. physical 1017. procedure 1
018. resource 1
019. sustainable 1

表７に見られるように，AWL 語彙に限ってみても，“environment”という語が両学部教員の共通キーワードとして１位ないし 2 位の頻度で出現している．農学部教員の場合は，さらに“environment”と関連の深い語彙である“resource” “sustainable”も続く上位にきており，一方工学

表 6 をみると，“environment”, “chemistry”, “engineering”

部教員の場合には，“energy”の頻度が“environment”をややなどの語が両学部の教員に共通してキーワードと考えら上回っているほか，“analysis”の頻度も農学部教員の場合れている頻度が高く，特に農学部の教員については名詞よりやや高いという傾向が見られる．各々の語の出現頻のほか形容詞形で挙げる場合も多かった．加えて農学部度に関しては農学部教員と工学部教員の間に差異はある

教員の場合には“science”を挙げた頻度も高い一方で，工ものの，表 7 は学部の違いを超えて，両学部の専門科目

学部の教員の場合には，“energy” ,“material”などの語の頻の教員が専門科目の履修にあたって重要と考えている

度も高いのが目立っている．このような傾向は両学部のAWL 語彙のリストを形成するものと見なせよう．

中心的な研究分野を反映していると考えられる．
4.3 TUAT 語彙リストの共通 AWL ワード
4.2 農学部教員と工学部教員の共通 AWL ワード

さらに，表 7 に挙げた AWL ワードを含め，今回のア

次に，農学部教員と工学部教員に共通して挙げられた

ンケート調査によって収集されたすべての AWL ワード

AWL ワードを表 7 に示すが，該当する語は「異なり語」

について見てみる．既に表 2 に示したように，当該のア数にして 19 語であった．表７はその 19 語を農学部の教

ンケート調査によって収集された AWL 語彙は，「延べ語員が挙げた頻度順と，工学部の教員が挙げた頻度順によ数」にして 366 語，「異なり語数」にして 190 語であった．

って示してある．各語の末尾の数字は，各教員グループ

コックスヘッドの AWL は 570 語の語彙リストであるのの回答におけるその語の生起回数である．

で，その 3 分の１に相当する語がアンケート調査において生起したことになる．

表 7 Common High Frequency Academic Words as chosen by
Agriculture Teachers & Technology Teachers/ 農学部教員と工学部教員の共通 AWL ワード

表 8 は，すべての教員（農学部教員，工学部教員，外国語教員，その他の部局の教員）の回答中の AWL ワー
ドを集計した上で，3 回以上生起したものを列挙したもShared46 tokens
19 types(Ranked Words submitted by

Shared38 tokens
19 types(Ranked Words submittedのである．

表8 High Frequency TUAT AWL Words / TUAT 語彙リストの高頻度 AWL ワード

Rank Freq Coverage
Individual
1
19
5.19%
2
14
3.83%
3
10
2.73%
3
9
2.46%
5
9
2.46%
6
8
2.19%
7
6
1.64%
8
6
1.64%
9
6
1.64%
10
6
1.64%
11
6
1.64%
12
5
1.37%
13
5
1.37%
14
4
1.09%
15
4
1.09%
16
4
1.09%
17
4
1.09%
18
3
0.82%
19
3
0.82%
20
3
0.82%
21
3
0.82%
22
3
0.82%
23
3
0.82%
24
3
0.82%
25
3
0.82%
26
3
0.82%
27
3
0.82%
28
3
0.82%
29
3
0.82%
30
3
0.82%
31
3
0.82%

Coverage
Cumulative
5.19%
9.02%
11.75%
14.21%
16.67%
18.86%
20.50%
22.14%
23.78%
25.42%
27.06%
28.43%
29.80%
30.89%
31.98%
33.07%
34.16%
34.98%
35.80%
36.62%
37.44%
38.26%
39.08%
39.90%
40.72%
41.54%
42.36%
43.18%
44.00%
44.82%
45.64%

Word
environment
reactionanalysisenergyresource
sustainablecommunication
environmental
researchsustainability
technology
chemicalstressassessment
mechanism
phase
theorycomplexcomputercycle
datadynamics
equation
ethicsfunction
globalinteraction
logic
significant
specific
strategy

表 8 から，3 回以上生起した語は，190 語のうち 31 語
であり，その総計は 366 語のうちの実に約 46％を占めていることが見て取れる．表 8 に挙げられた語は，東京農工大学のような理工系大学の学生にとって，AWL に含まれる語のなかでも特に重要な語彙リストの一部をなすものと考えることができるであろう．
5 専門科目の英文教科書の語彙レベル
5.1 『移動現象論』における AWL ワード
最後に，東京農工大学の専門科目の授業で実際に使用されてきた英文教科書の一例を取り上げて，これまでの考察で参照してきた AWL との関係を見てみたい．本論
文で取り上げる専門科目の英文教科書は，R.C.Bird, W.E.
Stewart & E.N. Lightfoot, Transport Phenomena, 2nd ed. (NewYork: John Wiley & Sons Inc. 2002)である．同書は世界的に広く使用されている古典的な教科書であると共に，東京

農工大学においても入学時に購入後，大学院生となるまで参照されている教科書であるということから，その内容とは別に，英文の語彙レベルについて英語教育の観点から分析してみることは意義あることと考える．
試みに，Transport Phenomena（『移動現象論』）の最初の 2 章（Chapters 0 - 1）から，主として本文部分の英語によりコーパスを作成したところ，AWL に含まれる語としては，「延べ語数」にして 1,480 語，「異なり語」にして 338 語を得た．AWL にある 570 語のうち，約 59％を占める語が，
最初の 30 頁の英文中に生起したことになり，
AWL に挙げられている語彙を集中的に学習することは，理工系の学生が標準的な英文教科書を読むにあたっても極めて有用であることがわかる．表 10 に 10 回以上生起した高頻度語を示す（この表では複数形は別の語として数えている）．
表 10 High Frequency AWL Words
from Transport Phenomena/ 『移動現象論』における高頻度 AWL ワード

Rank Freq Coverage
Individual1
127 8.58%
2
52 3.51%3
44 2.97%3
37 2.50%536 2.43%
6
35 2.36%7
29 1.96%8
26 1.79%
922 1.49%
10
20 1.35%
11
19 1.28%12
18 1.22%13
17 1.15%14
17 1.15%15
17 1.15%16
16 1.08%17
15 1.01%18
14 0.95%
19
14 0.95%
20
13 0.88%21
13 0.88%22
13 0.88%23
13 0.88%24
12 0.81%25
11 0.74%26
11 0.74%27
10 0.68%28
10 0.68%
29
10 0.68%

Coverage
Cumulative
8.58%
12.09%
15.06%
17.56%
19.99%
22.35%
24.31%
26.07%
27.56%
28.91%
30.19%
31.41%
32.56%
33.71%
34.86%
35.94%
36.95%
37.90%
38.85%
39.73%
40.61%
41.49%
42.37%
43.18%
43.92%
44.66%
45.34%
46.02%
46.70%

Wordtransport
theoryarea
energychaptercomponents
equationsregionphysicalvolumestressphenomenacomponent
constanttransfer
equationeditioncodata
dynamics
normalspheresstresses
appendixareas
empirical
chapters
positiverigid

5.2 『移動現象論』における AWL ワードに関する共起
語分析
表 10 にみられる高頻度語のうち，1 位に挙げられている“transport”, 12 位の“phenomena”などは，『移動現象論』のタイトル中の語であるので内容の点からみて頻出するのは当然であろう．ここでは，3 位に位置づけられている“energy”に着目して共起語分析を行うこととする．
この“energy”という語は，表 6 の「TUAT 語彙リストの共通キーワード」一覧においても，また表 7 の「農学部
教員と工学部教員の共通 AWL ワード」一覧においても，
工学部教員が挙げた頻度が最も高かった語である．また同時に，日常の場面でもよく使われる語でもあり，日本
語においてはドイツ語経由でカタカナ語化さえしている．
第二言語の語彙学習においては，日常的にも使用されると共に，専門領域において限定的な意味合いでも使われるなど語彙使用の範囲が広い語ほど，知っているようでいてむしろ充分な習得がしにくいという側面がある．さらにカナカナ語として母語としての日本語のなかに入ってしまうと，中心的な意味がずれることも一般にはよくみられる現象である．従って，たとえば“energy”という語が，理工系の英文教科書の記述においては，どのような語と共に生起する頻度が高いのかという点に注意を払うことは，英語語彙学習の観点からみて極めて有用と考えられる．
表 11 は，『移動現象論』の最初の 4 章（Chapters 0-3）にコーパスを拡大して，そのなかで“energy”という語の右隣と左隣に生起する頻度の高い語を調べた結果である．
拡大したコーパスは，103 頁の内容のうち，主として本文の記述によって得られたもので，「延べ語数」にして
54,236 語，「異なり語数」にして 4,461 語であった．英語
語彙学習においては，4000-5000 語レベルの語彙を集中的に学習することが効率的と言われるが，専門科目の標
準的な英文教科書である『移動現象論』もまた，基本的には，ほぼその水準の語彙レベルを用いて記述していると推測される．

8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

8
8
8
6
6
4
4
4
3
3
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

8
8
0
5
0
2
4
0
0
0
2
2
0
2
2
2
0
1
0
0
0
0
0
2

0
0
0
1
6
2
0
4
3
3
0
0
2
0
0
0
2
1
2
2
2
2
2
0

mechanicalkinetic
EnergytheperThe
MomentumMassintobarriervariables
Turbulentthrough
Shellradiative
partpMechanicalisfunction
Commission
balancesbalance
Atomic

表 11 より読み取れることは，
まず当該のコーパスの中
で小文字の“energy”が 74 回，大文字の“Energy”が 8 回の計 82 回生起したということである．“energy”の左隣に生起する頻度Freq (L)が高い語としては，“potential”(10回)，“momentum”(10 回)，“internal”(9 回)，“mechanical”(8 回),“kinetic”(8 回)などがある．つまり，『移動現象論』の英文においては，“energy”という語が，“potential energy” ,“momentum energy”, “mechanical energy”, “kinetic energy”という「形容詞+名詞」の形をとる 2 語の連語として多用されていることがわかるのである．
一方で“energy”の右隣に生起する頻度 Freq (R)の高い
語には，“transport”(8 回) があることから，“energy
transport”という「名詞+名詞」の形，つまり 2 つの名詞を結び付けた連語が頻出していることが示されている．また機能語との組み合わせとしては，“and” (13 回),“of”（8 回）があることから， “energy and”という列挙の表現

表 11 Collocates of ‘Energy’ from Transport Phenomena/『移動現象論』における“energy”の共起語

や， “energy of”という名詞句が多用されていることが明らかになる．
このような要領で表 11 を読み込んでいくならば，
『移

1
2
3
4
5
6
7

Freq Freq(L) Freq(R)
74
0
0
15
2
13
10
10
0
10
2
8
10
10
0
9
9
0
8
0
8

Collocatesenergyandpotentialofmomentuminternaltransport

動現象論』においては，“energy”というキーワードがどのような語との組み合わせで生起する頻度が高いのかがわかる．英語の連語についての知識が深まるということ
は，その語の慣用的な使用法についてのより深い知識を体得することに繋がるのである．
もう一つの例として，
表 10 において 9 位に位置づけられていた“physical”について，連語をみてみよう．この語

6 まとめ

は，
表4で示した，基本語2000語の範囲を超えて「LDOCE

以上，本論文においては，第一に，アンケート調査にの定義語に含まれるAWL ワード」のうちの1 語であり，基づいて作成した「TUAT 語彙リスト」の中の AWL ワ

表 6 の「TUAT 語彙リストの共通キーワード」に含まれードについて，幾つかの角度から高頻度語リストを作成ていた語でもあった．この語はまた日常の場面においてした．第二に，専門科目の授業において実際に用いられは，別の意味（“bodily”と同義）で使われることも多いたている標準的な英文教科書のテクストに出現する AWL

めか，経験的にいって英語学習の場面では語義があまりワードについて，
高頻度語のリストを作成するとともに，定着しにくい語の一つである．

特徴的な 2 語について共起語分析を行った．このような調査と分析を発展させ，理工系学生にとって特に重要性

表 12 Collocates of ‘Physical’ from Transport Phenomena/『移動現象論』における“physical”の共起語
Freq Freq(L) Freq(R) Collocates
1 26
00physical
2 11
11
0
the
3 11
0
0
Physical
4 9
09Chemistry
5 505meaning
6 5
50
Alberty
7 3
3
0
Ross
8 3
3
0
in
9 2
2
0
simple10 202significance
11 2
02quantities
12 2
2
0
or
13 2
2
0
on
14 2
2
0
key
15 2
0
2
interpretations
16 2
02
chemistry
17 2
02
chemist

表 12 によって，当該コーパス中では，“physical”という語は，小文字の“physical”（26 回），また大文字の“Physical”（11 回）として，計 37 回生起したことがわかる．冠詞の“the” (15 回)が左隣に頻出していることから，“physical”という語は何らかの名詞句の一部を形成している度合いが高いことがまず見て取れる．また“physical”の右隣に頻出する語としては，“Chemistry”(9 回)，“chemistry” (2 回)，“chemist”(2 回)があり，『移動現象論』の英文においては，“physical chemistry” あるいは“physicalchemist”という連語が多く現れていることが示されている．この組み合わせは，同書の内容自体とも深い繋がりがあるであろう．
さらに“physical meaning”(5 回), “physical significance”(2回 ), “physical interpretations”(2 回 ), そ れ に “physicalquantities”(2 回)などの連語が現れていることから，同書の文脈のなかで，“physical”という形容詞形と結びつけての高い AWL ワードを同定していくことは，理工系学生のための英語基本語彙リストの構築にあたって必要欠く
べからざる基礎となるであろう．
謝辞
本論文で取り上げた「英語リーディング･スキルに関するアンケート調査」にご協力くださったすべての方々とTransport Phenomenaをご紹介くださった松岡正邦教授に謝意を表する．また語彙リスト作成の目的のためTransport Phenomena のスキャンを許可してくださったJohn Wiley & Sons Inc.のご好意に深謝する．
参考文献
佐藤容子，クリストファー･ウィーバー，リック･ロマン
コ，ロバート･ジェイ･ヴィーンストラ＆宇田川洋子（2007）「英語のリーディング・スキルに関するア
ンケート調査にみる教員と学生の英文サンプル評
価」『大学教育ジャーナル』第 3 号, pp.13-26.
佐藤容子，ロバート･ジェイ･ヴィーンストラ（2008）「英語のリーディング･スキルに関するアンケート調査にみる理工系学生のための基本語彙リスト」『大学教育ジャーナル』第 4 号, pp.14-20.
村田年，望月正道，相澤一美（編）（2006）『「大学英語教育学会基本語リスト」に基づく英単語 Checkmate』，
桐原書店．
Coxhead, Averil (2000) “A New Academic Word List”, TESOL
Quarterly 34 (2), pp. 213-238.
Nation, I.S.P. (2001) Learning Vocabulary in Another
Language, Cambridge University Press.
なお，語の頻度の分析にあたっては，ケベック大学モントリオール校の Tom Cobb が管理するウェブ版のプロ用いられやすい名詞の傾向も把握できるのである．この

グラム The Compleat Lexical Tutor を活用し，さらにコン

ような語彙に関するより深い知識は，英語表現力を伸ばコーダンス･ソフトウェアとして早稲田大学の Laurence

していくためには必須のものである．

Anthony が作成した Ant Conc を使用させていただいた．