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英語教育研究を始める前に考えておきたいこと
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Ken Urano
June 02, 2018
Education
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英語教育研究を始める前に考えておきたいこと
LET関西支部メソドロジー研究部会
@関西大学千里山キャンパス
2018. 6. 2.
Ken Urano
June 02, 2018
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Transcript
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2. http://www.urano-ken.com/research/methoken2018
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͡Ίʹ • ͡Ίͯͷӳޠڭҭݚڀɿ ԡ͓͖͍͑ͯͨ͞ίπͱ ϙΠϯτʢݚڀࣾʣ • ຊॻͷ༰ʹ৮Εͭͭɺຊॻ ʹؚΊΔ͜ͱͷͰ͖ͳ͔ͬͨ ͜ͱΛ͓͠͠·͢ ݚڀ
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ݚڀʢresearchʣͱ Research is a systematic process of inquiry consisting of
three elements or components: a. a question, problem, or hypothesis b. data, and c. analysis and interpretation of data (Nunan, 1992, p. 3) question data interpretation
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ݚڀͷతʢgoalʣ • ڭࢣݸਓͷؐݩΛࢦ͢ • ࣮ફͱͯ͠ͷݚڀ ʢpractitioner researchʣ • શମͷؐݩΛࢦ͢ •
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ݚڀͷతʢgoalʣ • ࣮ફͱͯ͠ͷݚڀͷత • ࣗͷੜెͨͪʹ͍ͭͯͷཧղΛ ਂΊɺ࣮ફ্ͷΛղܾ͢Δ • ڭࢣͱͯ͠ͷ
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• ౷߹ɾࢼʹ͑͏ΔݚڀΛߦ͏͜ͱ͕ॏཁ • ݚڀՁͷߴ͍ςʔϚ • ࢼΛߦ͏ͨΊͷใ։ࣔ • هड़౷ܭྔͷ։ࣔ • ʢͰ͖Εʣແ࡞ҝׂͷσβΠϯ
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ݚڀҎ֎ͷબࢶ • ֶज़తݚڀΛߦ͏ͷ͍͠߹ɺ ࣮ફతͳݚڀʹઓͯ͠ΈΔ • ͦΕ͍͠߹ɺʮݚڀʯߦΘͣʹ ࣮ફͷهΛ͚ͭͯΈΔ • ୳ڀత࣮ફʢexploratory practiceʣ
୳ڀత࣮ફ • Allright (2003) ͕ఏএ • ղܾͰͳ͘ݱঢ়ཧղΛతͱͨ͠׆ಈ • ࣋ଓՄೳͳܗͰͷ׆ಈ •
࣮ફͷهड़ʢهʣͱͦΕʹ͍ͭͯͷল ʢϦϑϨΫγϣϯʣͷه
୳ڀత࣮ફ • ʮݚڀʯͰͳ͍ͨΊൃදػձݶΒΕΔ • த෦۠ӳޠڭҭֶձʢCELESʣͰ࣮ફใࠂ ͱͯ͠ͷ୳ڀత࣮ફ͕ใࠂ͞Ε͍ͯΔ • ࠓޙଞֶձͰ૿͑Δ͜ͱΛظ
• ͡Ίͯͷӳޠڭҭݚڀɿ ԡ͓͖͍͑ͯͨ͞ίπͱ ϙΠϯτʢݚڀࣾʣ • ݚڀͷํ๏ʹ͍ͭͯɺଟ͘ ͷ࣮ྫΛհ͠ͳ͕Βղઆ͠ ͍ͯ·͢ ओͳࢀߟจݙ
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୳ڀత࣮ફͷՄೳੑ Ken Urano urano@hgu.jp http://www.urano-ken.com/research/methoken2018
• Allright, D. (2003). Exploratory Practice: rethinking practitioner research in
language teaching. Language Teaching Research, 7, 113–141. doi:10.1191/1362168803lr118oa • ౻ా. (2016). ΑΓΑ͍࣮ફݚڀΛߦ͏ͨΊͷ10ͷϙΠϯτ. ୈ46ճத෦۠ӳޠڭ ҭֶձࡾॏେձɾӳޠڭҭݚڀ๏ηϛφʔ. Retrieved from: https://drive.google.com/ file/d/0B-OpnEJKrYAdQzNRb1pDY0pQaUE/view • Nunan, D. (1992). Research methods in language learning. Cambridge University Press. • ཧɾਫຊಞ (ฤ). (2014). ʰ֎ࠃޠڭҭݚڀϋϯυϒοΫ: ݚڀख๏ͷΑΓྑ͍ཧղ ͷͨΊʹ (վగ൛)ʱ౦ژ: দദࣾ. • ӜݚɾཧཅҰɾాதɾ౻ాɾ∁ѥرࢠɾञҪӳथ. (2016). ʰ͡Ίͯͷ ӳޠڭҭݚڀ: ԡ͓͖͍͑ͯͨ͞ίπͱϙΠϯτʱ౦ژ: ݚڀࣾ. • ٢ాୡ߂ɾۄҪ݈ɾԣߔਈҰɾࠓҪ༟೭ɾ༄ཅհ (ฤ). (2009). ʰϦϑϨΫςΟϒͳ ӳޠڭҭΛࢦͯ͠: ڭࢣͷޠΓ͕͘तۀݚڀʱ౦ژ: ͻͭ͡ॻ. Ҿ༻จݙ