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Japan.r ver0.1 2018 slide_ota_20181201

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相互行為分析と項目反応理論

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Japan.r ver0.1 2018 slide_ota_20181201

  1. 1. 条件付き相互作用の分析 Japan.R 2018 @LINE株式会社 グローバルオフィス <Lightning Talk> 15:50~15:55 2018年12月1日(土) 放送大学 教養学部 太田 博三
  2. 2. 相互作用分析とは・・・?(1) 相互行為分析: 会話などの言語的行為と,視線や指さし,身体 の向きなどの身体的行為が相互的構成を持って いるということが相互行為分析のはじまりです. 近年では,環境と言語的行為と身体的行為の マルチモーダル(多重)性として議論されることが 多くあります. ↓ この相互行為分析の考え方は,・・・(次のスライドに続く)
  3. 3. 相互作用分析とは・・・?(2) ↓ 相互行為分析: エスノメソドロジー by ガーフィンケル 会話分析 by サックス → 社会学の一分野
  4. 4. 相互作用分析とは・・・?(3) 発話機能の定義と種類(10-12種類) 4 01 T : 02 Ⅰ : 03 T : 04 I : 05 T : 06 I : 07 T : 08 I : 09 T : 10 I : 11 T : 12 I : はいはい こんにちは こんにちは はい私は【姓A】と申します〈あ〉お名前お願いできますか あ【姓B】と申しますよろしくお願いします 【姓B】さんですね〈はい〉はいどうも【姓B】さんはえあのーどちら のどちらからいらっしゃいましたか あ韓国から来ました あーそうですか〈えー〉,で,えー今日本では〈はい〉何をしてらっ しゃいますか 今はえーとーパソコン関係の〈ん〉ウェブ関係のお仕事をしてます あーそうですか〈はい〉ウェブ関係の仕事というとほんとに今の 〈えー〉現代の仕事という気がしますけれども〈はい〉じゃウェブを デザインしたりとかっということですか えーとーおもにあのモバイルサイト〈ん〉,のプログラムーを作っ たりしてます あーそうですか〈はい〉モバイル用の〈えー〉あのサイトということ ですね 社交機能(呼びかけ) 社交機能(応答) 社交機能(自己提示) 社交機能(応答) 情報提供機能(呼びかけ) 情報提供機能(応答) 情報提供機能(呼びかけ) 情報提供機能(応答) 情報提供機能(呼びかけ) 情報提供機能(応答) 同意要求(呼びかけ) 同意要求(応答)
  5. 5. 相互作用分析とは・・・?(4) ・元データ: 「日本語学習者会話データベース」を用いました. 国立国語研究所が公開しているコーパスの1つ https://db3.ninjal.ac.jp/kaiwa/ ・データの中身:日本語能力を判定する口述テストを受ける人 とインタビューする試験管との対話のスクリプト A01 試験管:どちらの出身ですか? B02 受験者: 韓国です… …
  6. 6. 相互作用分析とは・・・?(5) ・10区分に能力区分される!
  7. 7. 相互作用分析とは・・・?(6) ・突き上げ(Probes)が行われる! 牧野(1991)「ACTFLの外国語能力の基準より 表2 P25より 引用」
  8. 8. 相互作用分析とは・・・?(7) ・突き上げ(Probes)とは, テスター(受験者)の能力以上の質問をわ ざとして,上段を見極める行為のこと. <突き上げ> 定性的には,テスター(受験者)の能力の 上と下を判断する. 定量的には, 「項目反応理論」に該当し, TOFEL/ TOEIC等で用いられている.
  9. 9. 相互作用分析とは・・・?(8) ・突き上げ(Probes)と項目反 応理論 パッケージ ltm(潜在特性モデル) library(ltm) polychoric # 相関係数などで一次元性の確認 rasch(data) # 1母数モデル ltm(data~z1) # 2母数モデル tpm(data) # 3母数モデル grm(data) # 段階反応モデル result <- rasch(data) # 結果をresultオブジェク トに渡しておく plot.rasch(result) # 1母数モデルの場合 plot.ltm(result) # 2母数モデルの場合 plot.tpm(result) # 3母数モデルの場合 plot(result, type = "IIC") # IICのプロット plot(result, type="IIC", items=0) # TICのプ ロット result <- ltm(data ~ z1, IRT.param=TRUE) factor.scores(result) # スコアの算出 # 観測された全ての反応パターンについての 能力値が算出されることになる. # 推定方法はmethodオプションで,ベイズ, EAP,MIから選択する. # 回答者毎の能力値が必要な場合は、 resp.patternオプションで反応パターンデータを 渡す. factor.scores(result, resp.pattern=data) # 一人ずつの能力値を得ることができる.
  10. 10. 相互作用分析とは・・・?(9) ・突き上げ(Probes)と項目反 応理論 #例)豊田秀樹(2002)の「項目反応理論(入門 編)」に用いられたデータを用いる data <- read.fwf("c:/temp/gaku1.txt", widths=rep(1, 50)) # 50*226の行列 data2 <- subset(data,select=c("V2","V6","V7","V8"," V11","V12","V14","V15","V16","V17", "V18","V19","V20","V21","V22","V23","V24 ","V25","V26","V29", "V30","V32","V33","V34","V35","V38","V40 ","V44","V46","V49")) rasch(data2)1 # 1母数モデル # 結果 Call: rasch(data = data2) Coefficients: Dffclt.V2 Dffclt.V6 Dffclt.V7 Dffclt.V8 Dffclt.V11 Dffclt.V12 -1.221 -1.064 -2.165 -1.824 -0.493 -1.534 Dffclt.V14 Dffclt.V15 Dffclt.V16 Dffclt.V17 Dffclt.V18 Dffclt.V19 -1.932 0.594 -2.007 -1.331 -1.387 -2.436 -略ー Dscrmn 0.973 Log.Lik: -3647.655 ans <- ltm(data2 ~ z1) # 2母数モデル # 結果
  11. 11. 相互作用分析とは・・・?(10) ・突き上げ(Probes)と項目反 応理論 ans <- ltm(data2 ~ z1) # 2母数モデル # 結果 Call: ltm(formula = data2 ~ z1) Coefficients: Dffclt Dscrmn V2 -1.470 0.762 V6 -1.711 0.539 V7 -1.965 1.113 V8 -1.698 1.077 ・・・略 V46 0.779 1.052 V49 -0.932 0.989 Log.Lik: -3625.593 plot.ltm(ans) # ICC曲線を描く
  12. 12. 参考文献&参照URL 参考文献: 1. 山崎晶子/山崎敬一ら(2015)ワークプレース研究と相互行為分 析 日本労働研究雑誌 https://www.jil.go.jp/institute/zassi/backnumber/2015/12/pdf/057- 069.pdf 2. エスノメソドロジー・会話分析研究会 http://emca.jp/ 3. Rで項目反応理論 http://www.okadajp.org/RWiki/?R%E3%81%A7%E9%A0%85%E7%9 B%AE%E5%8F%8D%E5%BF%9C%E7%90%86%E8%AB%96 4. 太田(2018) 日本語学習者属性別の言語行為の対話自動生成へ の適用に関する 一考察 https://www.slideshare.net/otanet/ss-113128515 5. 「日本語学習者会話データベース」国立国語研究所 https://db3.ninjal.ac.jp/kaiwa/ 12
  13. 13. ご清聴ありがとうございます. 13

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