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日本の英語教育研究が行ってきたこと、こなかったこと:方法論から考える

Bac20b7719109838d6be162a560272a0?s=47 Ken Urano
November 18, 2018
400

 日本の英語教育研究が行ってきたこと、こなかったこと:方法論から考える

JACET北海道支部2018年度第1回支部研究会
@天使大学

Bac20b7719109838d6be162a560272a0?s=128

Ken Urano

November 18, 2018
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Transcript

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  49. શࠃӳޠڭҭֶձʢJASELEʣͷ৔߹ Mizumoto, Urano, and Maeda (2014) ຊ୊

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  51. Mizumoto et al. (2014) • ӳޠλΠτϧͱཁࢫͷΩʔϫʔυ෼ੳ • ૯ޠ਺79,143ɺҟޠ਺5,152 • ߹ܭස౓্Ґ300ޠΛର৅ʹΫϥελʔ෼ੳ

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  52. Mizumoto et al. (2014) • લ൒12߸ͱޙ൒12߸Λൺֱ • ςʔϚͱτϐοΫ • ݚڀख๏

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  54. Mizumoto et al. (2014) • ݚڀͷछྨʢ࣮ূɾௐࠪɾ࣮ફɾཧ࿦ʣ • ݚڀͷ໨తʢ୳ࡧɾݕূʣ • Ξϓϩʔνʢྔɾ࣭ɾࠞ߹ʣ

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  59. Mizumoto et al. (2014) • ·ͱΊ • ࣮ફใࠂ͕গͳ͍ • ୳ࡧܕ͕ଟ͍ʢ͔͠΋૿͍͑ͯΔʣ

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  61. Ӝ໺ଞ (2012) • த෦஍۠ӳޠڭҭֶձلཁୈ36ʙ41߸ʹऩ࿥
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  62. Ӝ໺ଞ (2012) • ݚڀͷ໨తʢ୳ࡧɾݕূʣ • σʔλʢྔɾ࣭ʣ • ݚڀͷ݁࿦ʢ୳ࡧɾݕূʣ

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  70. H ݕূ ࣭ ݕূ ϝλݴޠతهड़ςετ΍ߏ଄Խ؍࡯ʹجͮ͘ݚ ɽ݁Ռ (%) 42.4 6.6 11.3

    1.3 2.0 27.2 1.3 0.0 7.9 64 10 17 2 3 41 2 0 12 0 10 20 30 40 50 60 70 A B C D E F G H ͦͷଞ 30.5%
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  72. H ݕূ ࣭ ݕূ ϝλݴޠతهड़ςετ΍ߏ଄Խ؍࡯ʹجͮ͘ݚ ɽ݁Ռ (%) 42.4 6.6 11.3

    1.3 2.0 27.2 1.3 0.0 7.9 64 10 17 2 3 41 2 0 12 0 10 20 30 40 50 60 70 A B C D E F G H ͦͷଞ 13.9%
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  78. ͜͜·Ͱͷ·ͱΊ

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    ݚڀͷ஝ੵͷॏཁੑ Ken Urano urano@hgu.jp http://www.urano-ken.com/research/jacethokkaido2018
  92. • ౻ా୎࿠. (2016). ΑΓΑ͍࣮ફݚڀΛߦ͏ͨΊͷ10ͷϙΠϯτ. ୈ46ճத෦஍۠ӳޠڭҭֶձࡾॏେձɾӳޠڭҭݚ ڀ๏ηϛφʔ. Retrieved from: https://drive.google.com/file/d/0B-OpnEJKrYAdQzNRb1pDY0pQaUE/view •

    Mizumoto, A., Urano, K., & Maeda, H. (2014). A systematic review of published articles in ARELE 1–24 : Focusing on their themes, methods, and outcomes. ARELE, 25, 33–48. https://doi.org/10.20581/arele.25.0_33 • ೔ຊࣾձ৺ཧֶձ޿ใҕһձ. (2016). ৺ཧֶݚڀͷ࠶ݱੑʹؔ͢Δ࿦૪. Retrieved from: https://sites.google.com/ site/jssppr/home/reproducibility • Nunan, D. (1992). Research methods in language learning. Cambridge University Press. • ஛಺ཧɾਫຊಞ (ฤ). (2014). ʰ֎ࠃޠڭҭݚڀϋϯυϒοΫ: ݚڀख๏ͷΑΓྑ͍ཧղͷͨΊʹ (վగ൛)ʱ౦ژ: দദ ࣾ. • Ӝ໺ݚɾञҪӳथɾ∁໦ѥرࢠɾాத෢෉ɾ౻ా୎࿠ɾຊాউٱɾ࿱ཧཅҰ. (2012). ӳޠڭҭݚڀ๏ͷաڈɾݱࡏɾ ະདྷ. ୈ42ճத෦஍۠ӳޠڭҭֶձذෞେձɾ՝୊ผݚڀϓϩδΣΫτ. • Ӝ໺ݚɾ࿱ཧཅҰɾాத෢෉ɾ౻ా୎࿠ɾ∁໦ѥرࢠɾञҪӳथ. (2016). ʰ͸͡Ίͯͷӳޠڭҭݚڀ: ԡ͓͖͑ͯ͞ ͍ͨίπͱϙΠϯτʱ౦ژ: ݚڀࣾ. • ٢ాୡ߂ɾۄҪ݈ɾԣߔਈҰ࿠ɾࠓҪ༟೭ɾ༄੉ཅհ (ฤ). (2009). ʰϦϑϨΫςΟϒͳӳޠڭҭΛ໨ࢦͯ͠: ڭࢣͷ ޠΓ͕୓͘तۀݚڀʱ౦ژ: ͻͭ͡ॻ๪. Ҿ༻จݙ