20160415: 5月号の文献を更新

20160515: 6月号の文献を更新

20160615: 7月号の文献を更新

20160718: 8月号の文献を更新

20160812: 9月号の文献を更新

20160914: 全文を公開

 

全ての記事を公開しました。

http://www.waseda.jp/inst/ches/assets/uploads/2016/09/16_EIGOKYOUIKU_CTLT.pdf

 

『英語教育』（大修館書店）の連載「データマイニングで英語教育はこう変わる！」において、紙面の都合で載せることができなかった参考文献を含めた全文献リストを下記に掲載していきます。

 

4月号：データに基づいた教育改善を目指して―エデュケーショナル・データマイニング入門― 

 

 

Bousia, N., & Belamri, I. (2013). Which Contribution Does EDM Provide to Computer-Based Learning Environments? In A. Peña-Ayala (Ed.), Educational Data Mining Applications and Trends (pp. 3-28). Springer.

 

石井雄隆 (2015).「データマイニングの手法を用いた英語ライティングへのアプローチ -日本人英語学習者のエッセイ評価に影響を与える文法的誤りパターンの検討」EIKEN BULLETIN, 27, 28-39.

Romero, C., & Ventura, S. (2013). Data mining in education. Data Mining and Knowledge Discovery, 3(1), 12–27.

 

Siemens, G., & Baker, R.S. (2012). Learning Analytics and Educational Data Mining: Towards Communication and Collaboration. Proceedings of the 2nd international conference on learning analytics and knowledge.

 

5月号：英作文に隠された文法的誤りのパターンを探る―アソシエーション分析―

 

 

Ishii, Y. (in press). Investigating Co-occurrence Patterns of Learners’ Grammatical Errors Across Proficiency Levels and Essay Topics Based on Association Analysis. In S. ElAtia, O. Zaiane & D. Ipperciel (Eds.), Data Mining and Learning Analytics: Applications in Educational Research. Wiley & Blackwell.

 

 

Krüger, A., Merceron, A., & Wolf, B. (2010). A data model to ease analysis and mining of educational data. In M. Pechenizkiy et al. (Eds.), Proceedings of the 3rd International Conference on Educational Data Mining 2010, pp.131–140. Eindhoven, The Netherlands: International EDM Society.

 

Nagata, R. Whittaker, E., & Sheinman, V.（2011）. Creating a manually error-tagged and shallow-parsed performance learner corpus. Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pp.1210-1219. Portland, OR.
 

Romero, C., Romero, J. R., Luna, J. M., & Ventura, S.（2010）. Mining Rare Association Rules from e-Learning Data. In Proceeding of The Third International Conference of Education Data Mining, pp. 171-180. Pittsburgh, USA.

 

6月号：英語学習者のライティング・プロセスの解明―キー入力記録を用いたプロセスの可視化―

  

  

Deane, P. (2014). Using writing process and product features to assess writing quality and explore how those features relate to other literacy tasks. ETS Research Report Series, 2014(1), 1-23.

 

石井雄隆・石井卓巳・川口勇作・阿部大輔・西村嘉人・草薙邦広 (2015).「Writing MaetriXを用いた言語資源の構築と英語学習者のライティング・プロセスの解明」『外国語教育メディア学会第55回全国研究大会予稿集』190-193.

 

草薙邦広・阿部大輔・福田純也・川口勇作 (2015). 「学習者のライティングプロセスを記録・可視化・分析する多機能型ソフトウェアの開発: WritingMaetriX」『LET中部支部研究紀要』26，23–34.

 

尾関修治（1993）「ハイパーメディアにおける学習履歴の記録とその利⽤」. 北尾他編
『コンピュータ利⽤の外国語教育：CAIの動向と実践』(pp. 12-23). 東京：英知社

 

Sugiura, M., & Ozeki, S. (1994). Introduction to HyperCard and Composition: HyperComp. In D. Kluge, J. Lundelius, S. McGuire, K. Nozawa, S. Ozeki, M. Sugiura, & M. Taylor (Eds.), Proceedings of the National Conference on Computers and Composition 1993.

 

7月号：人工知能は英語学習者の能力を測定できるか―自動採点・評価研究の最前線―

 

  

Burstein, J., & Wolska, M. (2003). Toward evaluation of writing style: finding overly repetitious word use in student writing. Proceedings of the 10th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, Budapest, Hungary, 35–42.
 
Enright, M. K., & Quinlan, T. (2010). Complementing human judgment of essays written by English language learners with e-rater® scoring. Language Testing, 27(3), 317-334.
 
石井雄隆・近藤悠介. (2015). 「文書分類の手法と一般化線形モデルを用いた英語ライティングにおける文法的誤りの影響」『じんもんこん2015論文集』. 71-76.
 

石井雄隆・近藤悠介 (2014).「英語学習者を対象とした自動採点システム―課題と展望―」『外国語教育メディア学会（LET）関西支部メソドロジー研究部会2013年度報告論集』1-11.
 
石岡恒憲・亀田雅之 (2003b). 「コンピュータによる小論文の自動採点システムJessの試作」『計算機統計学』16(1)，3-18.
 
Kondo, Y., & Ishii, Y. (2014). Bridging the Gap Between Second Language Acquisition Research and the Development of Automated Scoring System for Second Language Speech. In R. C-H. Tsai. & R. Guy (Eds.), Language, Culture, and Information Technology (pp. 149-164). Taipei, Taiwan: Bookman Books.
 

Xi, X., Higgins, D., Zechner, K., & Williamson, D. M. (2008). Automated scoring of spontaneous speech using SpeechRaterSM v1. 0. ETS Research Report Series, 2008(2), i-102.

  

8月号：大規模公開オンライン講座・MOOCの潮流―学習者のビッグデータに基づく教育改善や新たな教育手法の開発―

 

 

石井雄隆・ゴードンアダム・平賀純・永間広宣・大浦弘樹・森田裕介 (2016).「グローバルMOOCにおける相互評価の信頼性に関する検討-早稲田大学における事例から-」『日本教育工学会研究報告集』 JSET16-3, 155-160.

 

永田裕太郎・村上正行・森村吉貴・椋木雅之・美濃導彦 (2015).「MOOCにおける大規模学習履歴データからの受講者の学習様態獲得」『人工知能学会先進的学習科学と工学研究会（第73回）』25-30.

 

重田勝介（2016）「オープンエデュケーション開かれた教育が変える高等教育と生涯学習」『情報管理』59(1), 3-10.

渡邉文枝・向後千春（2015）「JMOOCの講座における受講生のeラーニング指向性と相互評価指向性が学習継続意欲と講座評価に及ぼす影響」『日本教育工学会研究報告集』JSET15-4, 87-94.

 

渡邉文枝・森裕樹・向後千春（2015）「JMOOCの講座における相互評価に対する受講者アンケートの分析」『人間科学研究』28(2), 237-245.

 

9月号：教育データサイエンスの構築に向けて―新たな評価・研究のパラダイム―

 

 

Cope, B., & Kalantzis, M. (2016). Big Data Comes to School: Implications for Learning, Assessment, and Research. AERA Open, 2(2), 1-19.

 

緒方広明（2016）「九州大学におけるラーニングアナリティクスの取り組みー教育データ科学による教育改革を目指してー」国立情報学研究所学術情報基盤オープンフォーラム2016講演資料.

 

Saupe, J. L. (1990) The functions of institutional research. The Association for Institutional Research.

 

高橋哲也・星野聡孝・溝上慎一（2014）「学生調査とeポートフォリオならびに成績情報の分析について―大阪府立大学の教学IRの実践から―」『京都大学高等教育研究』 20, 1-15.

2007年と2013年のLTRCのシンポジウム、またそれらが基になり2009年のLanguage Assessment Quarterlyと2015年のLanguage TestingでCognitive DiagnosisやDiagnostic TestingがSpecial Issueとして取り上げられた。

 

Special Issue: Cognitive Diagnosis and Q-Matrices in Language Assessment

http://www.tandfonline.com/toc/hlaq20/6/3

 

Special Issue on Future of Diagnostic Language Testing

http://ltj.sagepub.com/content/32/3.toc

 

まだパフォーマンス評価には、あまり適用されていないけれど、ライティングへの適用例には下記の論文が存在する。

 

Kim, Y. H. (2011). Diagnosing EAP writing ability using the reduced reparameterized unified model. Language Testing.

http://ltj.sagepub.com/content/28/4/509

 

またDiagnostic language assessmentをどのように理論化するかを検討するために、医学・心理学・教育学などの各専門家にdiagnosisの定義・手段・手順などを半構造化インタビューした論文なども出ている。

 

Alderson, J. C., Brunfaut, T., & Harding, L. (2014). Towards a theory of diagnosis in second and foreign language assessment: Insights from professional practice across diverse fields. Applied Linguistics

http://applij.oxfordjournals.org/content/36/2/236.short?rss=1

 

日本人研究者を例にとれば、Tatsuoka (1983)などの先駆的取組が存在したけれど、言語テストで「診断」という観点にあまり焦点が当たってこなかったことは不思議だなと思っている。「言語能力」「測定」「評価」という観点に研究者の関心が集中しやすいことが遠因なのかもしれないけれど。

今年度の学会発表についてまとめています。現時点で8月末までに、5件の口頭発表と2件のワークショップを担当させていただくことが決定しています。（※随時更新）

 

近藤悠介・石井雄隆. (2016a). 「コンピュータによる発話自動採点の導入可能性を考える: MyETの利用調査」. 外国語教育メディア学会関西支部春季大会. 神戸学院大学.

 

石井雄隆. (2016c). 「早稲田大学におけるグローバルMOOCの展開-edXコースの開発・運営と学習データ解析-」2016年度第2回DCC産学交流フォーラムedx講座第一弾実施報告会. 早稲田大学.

 

草薙邦広・石井雄隆. (2016a). 「外国語教育のアカウンタビリティとデータ分析の規格化および自動化：問題整理とツール開発」 . 第46回中部地区英語教育学会三重大会. 鈴鹿医療科学大学.

 

石井雄隆・アダムゴードン・平賀純・永間広宣・大浦弘樹・森田裕介. (2016). 「グローバルMOOCにおける相互評価の信頼性に関する検討-早稲田大学における事例から-」. 日本教育工学会研究会. 鳴門教育大学.

 

石井雄隆. (2016d). 「エデュケーショナル・データマイニング入門―教育改善・意思決定のためのデータ活用―」. 外国語教育メディア学会第56回全国研究大会. 早稲田大学. [ワークショップ].

 

sec03.4stars.jp

 

草薙邦広・石井雄隆. (2016b). 「量的研究の最前線―ベイズ統計とデータマイニング―」. 全国英語教育学会第42回埼玉研究大会. 獨協大学. [ワークショップ].

 

Kondo, Y., & Ishii, Y. (2016b). What can programming language do for our analysis? : The usefulness of jupyter notebook in the analysis of language testing. The 21st conference of Pan-Pacific Association of Applied Linguistics. Tamkang University, Taiwan.

昨年初めて応募した文部科学省科学研究費補助金の交付内定が出て、代表1件と分担2件が新規に採択されました。

・2016-2020 研究代表者. 「ライティングプロセス可視化コーパスの構築と英語学習者のライティングプロセスの解明」 若手研究(B). 外国語教育.

 

＜概要＞

本研究の目的は，コンピュータのキー入力ログを用いたライティングプロセス可視化コーパスの構築と英語学習者のライティングプロセスの解明である。はじめに，キー入力記録システムWritingMaetriXを用いて，学習者のライティングプロセスデータを収集し，英語学習者のキー入力ログ情報を含んだ学習者コーパスを構築する。その後，それらのデータにライティングの評価や品詞情報などのアノテーションを行う。最後に，完成したプロダクトに関する指標とライティング執筆中のプロセスの指標を用いて，プロセスとプロダクトの関係性や評価に寄与する特徴量などを調査し，英語学習者のキー入力ログを用いた新しいライティングプロセス研究の可能性を検討する。

 

・2016-2019 研究分担者. 「タスクに基づくライティングテストにおける自動評価採点システムの実用化開発」基盤研究(C). 外国語教育. 杉田 由仁（代表者）.

 

・2016-2019 研究分担者. 「日本人大学生の英語要約力検証と大学英語ライティング教育用要約教材の開発」基盤研究(C). 外国語教育. 澤木 泰代（代表者）.

 

また昨年度から研究分担者として関わらせていただいている

 

と合わせて、4件のプロジェクトを中心にこれから数年の研究を進めて行きます。

昨年受賞させて頂いた第27回英検研究助成の論文「データマイニングの手法を用いた英語ライティングへのアプローチ-日本人英語学習者のエッセイ評価に影響を与える文法的誤りパターンの検討-」が公開されました。

  

第27回報告書〈2015年〉| 報告書別 | 英語教育研究センター | 公益財団法人 日本英語検定協会

 

研究概要は下記の通りです。

 

本研究の目的は，データマイニングの手法を用いた日本人英語学習者のエッセイ評価と文法的誤りパターンの関係性についての検討である。日本人英語学習者のエッセイ評価において，文法的誤りがどの程度関係しているかというのは，まだ十分に明らかにされていない。本研究では，その関係性について検討するため，2つの調査を行った。1つは，文法的誤りを20個のカテゴリーに分類し，エッセイ評価別の共起関係についてデータマイニング手法の1つであるアソシエーション分析を用いて，日本人英語教師がライティングを評価する際に寄与する文法的誤りについて検討した。もう1つは，文法的誤りの頻度情報からエッセイ評価の予測をするため，画像処理などによく用いられる手法である最近傍法を用いてエッセイ自動評価の可能性について検討した。

 

書誌情報は下記の通りです。

 

石井雄隆（2015）「データマイニングの手法を用いた英語ライティングへのアプローチ ―日本人英語学習者のエッセイ評価に影響を与える文法的誤りパターンの検討」 EIKEN BULLETIN, 27, 28-39.

  

ご笑覧頂けましたら幸いです。

下記の本が昨年末に出版されました。

 

 

この本のchapter 1とchapter 25の内容をまとめる機会があったので、下記に転載します。

 

Chapter 1

Granger, S., Gilquin, G., & Meunier, F. (2015). Introduction: learner corpus research – past, present and future. In S. Granger, G. Gilquin & F. Meunier (Eds.), The Cambridge Handbook of Learner Corpus Research (pp. 1-5). Cambridge University Press.

 

Chapter 25

Leacock, C., Chodorow, M., & Tetreault, J. (2015). Automatic grammar- and spell-checking for language learners. In S. Granger, G. Gilquin & F. Meunier (Eds.), The Cambridge Handbook of Learner Corpus Research (pp. 567-587). Cambridge University Press.

 

———————————————————————————————————————-

1. Introduction: learner corpus research – past, present and future

 

Learner corpus research (LCR) emerged in the late 1980s.

 

There are two advantages in access to electronic collections of L2 data.

・They are more representative than smaller data samples.

・The data can be analyzed with a whole battery of software tools

Cf. POS taggers and concordance program

 

The field of learner corpus research has undergone remarkable developments

・137 learner corpora (Learner corpora around the world)

82 (60%) L2 English, the rest focusing on other languages

The dominant focus is on writing (essay writing)

 

・Research design (longitudinal data)

 

・Individual variability

 

＜参考＞

Paquot, M., & Plonsky, L. (2015). Quantitative research methods and study quality in learner corpus research. LCR 2015. https://twitter.com/mrkm_a/status/642802550928998400

 

石井 (2014): 1994-2013までの英語コーパス研究184本を分析。日本人英語学習者コーパスの利用は10%に満たない。

 

The handbook is subdivided into five main parts:

1. Learner corpus design and methodology
2. Analysis of learner language
3. LCR and SLA
4. LCR and language teaching
5. LCR and NLP

 

Chapter format

 

Introduction

A number of issues

Representative studies

Critical look

Recommended key readings

 

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25. Automatic grammar- and spell-checking for language learners

 

1. Introduction

Granger and Meunier (1994): grammar- and spell-checking as a promising application for learner corpus research.

 

There is a complex relationship between automated error-correction systems and the learner corpora.

 

・Some systems require large amounts of error-annotated learner writing.

・Reliable annotation

 

2 Core issues
2.1 Brief background on grammatical error correction

Published research first appeared in the 1980s.

Cf. Grammar Writer’s Workbench

→rule-based approaches

 

The approach began to shift from rule-based to statistical in the mid 1990s.

⇔almost all error-correction systems make use of at least some rules.

※この辺りの経緯は自然言語処理の学説史と密接な関係＜辻井 (2012)など参照＞。

 

2.2 Brief background on spelling-error correction

Kukich (1992) identified three strands of research.

(1) non-word error detection

(2) isolated-word error correction

(3) context-dependent error correction

 

Cf. 編集距離 (edit distance)とは、「2つの文字列があるときに，一方の文字列をどのくらい編集するともう一方の文字列が作成されるかを距離として計算することで，2 つの文字列の類似度（相違度）を測る尺度」（投野・望月, 2013, p. 74）

 

2.3 The needs of L2 learners

From researcher’s pedagogical experience to learner corpus such as Cambridge Learner Corpus

→The most common error is content word choice.

 

Rimrott and Heift (2008) evaluated the helpfulness of generic spell-checkers for L2 learners.

 

The spelling errors were classified as lexical, morphological and phonological.

 

For 62% of the learners’ errors, the intended word was among the suggested corrections provided by Microsoft Word.

 

2.4 The importance and design of learner corpora
2.4.1 Annotation of grammatical errors in learner corpora

Precisionとは「システムが出した結果において、本当に正しかったものの割合。検索対象の文書群の中から、正しく検索された文書の割合を指す。正確性に関する指標」

Recallとは、「結果として出てくるべきもの(記事や文書)のうち、実際に出て来たものの割合。網羅性に関する指標」

 

Gamon (2010)’s research

・Errors are often ambiguous.

→researchers have often used learner text that is annotated for only a single targeted type of error.

 

The cost of developing the corpus was quite high.

→To use the error –detection system to output the errors it has found in learner text and then to ask one or more annotators to verify the output.

⇔Whenever the system is modified, its output is likely to change.

⇔It cannot be used for calculating recall.

 

・Judgments of usage errors are not as clear-cuts as those of grammatical errors.

→Using crowdsourcing to annotate learner errors.

 

・Errors often appear in ‘noisy’, error-ridden contexts.

→measuring the edit distance

 

2.4.2 Annotation of spelling errors in learner corpora

Bestgen and Granger (2011): identifying the categories of errors that affect essay scores.

Flor and Futagi (2012, 2013); Flor (2012): developing algorithms for spelling correction.

 

2.4.3 Error-annotated learner corpora freely available to the NLP community

1. Helping Our Own 1 (HOO-1)
2. Helping Our Own 2 (HOO-2)
3. 2013 conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL 2013)
4. 2014 conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL 2014)

Cf. EDCW (Error Detection and Correction Workshop) 2012

 

3. Representative studies

A brief overview of two commonly used techniques: machine-learning (ML) statistical classifiers and language models.

 

machine-learning (ML) statistical classifiers: 教師あり学習

具体例：最近傍法（石井, 2015）

language models: 教師なし学習

 

3.1 Tetreault and Chodorow (2008)

TASK: 34 most frequent prepositions

Training data: about 7 million preposition from the Lexile corpus (fiction, non-fiction and textbooks).

RESULTS: 84% precision, almost 19 % recall.

 

3.2 Han, Tetreault, Lee and Ha (2010)

TASK: preposition-error identification and correction

Data: error-tagged corpus of essays written by English as a FL students in South Korea (111,000 essays)

Training data: about 1 million cases of preposition usage from the data.

RESULTS: 93 % precision, 15 % recall.

3.3 Rozovskaya and Roth (2010)

Developed four methods for artificially introducing article errors into training data.

Cf. GenERRate (http://www.computing.dcu.ie/~jfoster/resources/genERRate.html)

3.4 Mitton and Okada (2007)

TASK: Developed an algorhithm for spell-checker

RESULTS: The top suggestion (from 61.2% to 65.8%), the top three suggestions (73.3% to 78.7%) and among the top six suggestion (77.9% to 83.5%)

 

4 Critical assessment and future directions

There has been an immense amount of research into the development of grammatical error correction system.

 

・There is a need for efficient and reliable annotation of learner corpora for system training and evaluation.

・there is also a need to develop error-correction resources for learners of other languages.

・tailoring the error-detection systems to the native language of the writer.

・mainly focused on developing error-specific modules, one for each error type.

 

What is needed by the NLP research community is learner corpora that identify the range of error types and corrections for each error.

 

References

石井卓巳（2014）「日本の英語コーパス言語学の研究課題・手法の変遷：『英語コーパス研究』掲載論文を用いた基礎的検討」外国語教育メディア学会(LET)関西支部メソドロジー研究部会2014年度第1回研究会発表資料.

石井雄隆（2015）「データマイニングの手法を用いた英語ライティング研究―プロセスとプロダクトの観点から―」全国英語教育学会熊本研究大会発表資料.

投野由紀夫・望月源（2012）「編集距離を用いた英文自動エラータグ付与ツールの開発と評価」『コーパスに基づく言語学教育研究報告』9, 71-92.

辻井潤一（2012）「合理主義と経験主義のはざまで―内的な処理の計算モデル―」人工知能学会誌, 27(3), 273-283.

下記の通り、自動採点研究に関するシンポジウムを早稲田大学早稲田キャンパスで開催させていただきます。

 

 

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早稲田大学 CCDL 研究所第1回シンポジウム「外国語教育研究におけるスピーキングとライティングの自動採点・評価」

 

日時：3月19日（土）13:00-18:00

 

場所：早稲田大学早稲田キャンパス3号館302教室

（http://www.waseda.jp/top/assets/uploads/2015/08/waseda-campus-map.pdf）

 

司会・進行　亘理 陽一（静岡大学）

 

13:00-13:05　開会挨拶・趣旨説明

 

13:05-13:40　今井 新悟（筑波大学）「SJ-CAT (Speaking Japanese Computerized

Test)の開発」

 

13:45-14:20　小林 雄一郎（東洋大学）「学習者コーパスと機械学習に基づく自動評価システムの改良」

 

14:25-15:00　近藤 悠介（早稲田大学）「評定者の信頼性から考える自動採点の必要性」

 

15:20-15:55　杉田 由仁（明治学院大学）「タスクに基づくライティングテストにおける自動評価採点システムの開発」

 

16:00-16:35　石井 雄隆（早稲田大学）「データマイニングと外国語教育の接点としての自動採点研究」

 

16:55-17:55　ディスカッション

 

17:55-18:00　閉会挨拶

 

18:30-20:30　懇親会（※要事前申込）

 

参加費：無料

 

参加申込：http://www.yusukekondo.com/sonas/

 

問合せ：早稲田大学・石井雄隆 yutakaishii#aoni.waseda.jp (Replace # with @)

全国英語教育学会熊本研究大会で下記の発表をしました。

 

石井雄隆. (2015). 「データマイニングの手法を用いた英語ライティング研究―プロセスとプロダクトの観点から―」. 全国英語教育学会熊本研究大会. 熊本学園大学.

 

予稿集原稿

 

Dropbox – JASELE2015_Ishii.pdf

 

スライド

 

www.slideshare.net

以下のような公開会議があるとのこと。トピック的に参加しないと行けないが、この時期に東京にいるかどうか微妙なところ。

 

—

以下の要領で公開会議を開催します。奮ってご参加ください。
  
■日時：2014年12月27日（土）午後2:30～5:00
■場所：成城大学　8号館 831 教室（収容人数 150名）
■入場無料（要事前申込み）
 
■プログラム
　14:30 – 14:45  挨拶＋科研の進捗状況報告
　14:45 – 15:30  講演「英語学習者の作文における文法的誤りの自動添削について」
　　　　　　　　　　　 奥村　学　（東京工業大学教授，研究分担者）
　15:30 – 15:40  休憩
　15:40 – 16:05  研究報告①：動詞の構文パターンに見られるCEFRレベル基準特性
　　　　　　　　　　　 能登原祥之（同志社大学，研究分担者）
　16:05 – 16:30  研究報告②：Corpus-based research on the development of nominal modifiers in L2
　金子恵美子（会津大学、研究分担者）
　16:30 – 16:55  研究報告③：Pre-A1, A1, A2レベル教材の言語特性: n-gramによる一分析（第１報）
相川真佐夫（京都外国語大学、研究分担者）
 
参加ご希望の方は、以下の === 部分をメール本文に貼り付けて，投野研究室までお送りください。メールのタイトルは「公開会議参加申し込み」としてください。：
 
tonolab.tufsATgmail.com (AT を @ に換えて送信）
 
===
 
公開会議に参加を希望します
 
氏名：
所属：
Eメール：
 
===

第4回早稲田ELF国際ワークショップが11月14日-15日に早稲田大学早稲田キャンパス16号館305教室で開催されるとのこと。15日午後のパネルでは最近話題になっているEMI(English-medium instruction)をExploring ELF in EMI settingsという題で取りあげる。 詳細は下記の通り。参加費、予約等は不要。

 

—

Friday, 14th November 2014 Special Lectures
(4th Waseda ELF International Workshop* : Part 1)

 

16:30~18:00 Professor Dr Henry Widdowson,
Honorary Professor, University of Vienna,
Professor Emeritus, University of London
‘The Pragmatics of ELF Variation’

 

18:00~19:30 Professor Dr Barbara Seidlhofer, University Professor,
University of Vienna
‘The Global Significance of ELF Study’

Venue: Room 305, Building 16 (School of Education), Waseda Campus,
Waseda University

 

Saturday, 15th November 2014

10:00~18:45 4th Waseda ELF International Workshop*: Part 2

– Exploring ELF in Academic and Business contexts –

 

Programme

 

1) 10:00 Opening & Introduction　 Kumiko Murata

 

2) 10:05 ~11:35 Special Lecture

Professor Dr Elana Shohamy, Tel Aviv University
‘Critical language testing and English Lingua Franca, how can one
help the other?’

 

11:35~11:40 Short Break

 

3) 11:40~12:30 Individual Presentation Session 1

 

11:40~12:00 Akiko Otsu, Daito Bunka University & Waseda University
‘Beyond ‘Nice to meet you’: small talk in ELF for initial business
communication’

 

12:00~12:20 Dr Alan Thompson, Gifu Shotoku Gakuen University
‘Three Asian ELF settings: diverse situations, diverse practices’

 

12:20~12:30 Questions & Answers, Comments

12:30~13:45 Lunch

 

4) 13:45~15:50 Individual Presentation Session 2

 

13:45~14:05 Mayu Konakahara, Waseda University
‘How ELF users negotiate face during complaining: An analysis
of third-party complaints in ELF casual conversation among friends’

 

14:05~14:25 Dr Yoko Nogami, Matsuyama University
‘Identity, sociopragmatic discernment and us vs. them discourse
in ELF’

 

14:25~14:45 Dr Keiko Tsuchiya, Tokai University
‘Comparing articles of an ELF-based and a native-norm-based
journal using a small-scale corpus’

 

14:45~15:05 Assoc. Prof. Leah Gilner, Bunkyo Gakuin University
‘Vocabulary preferences of English speakers in localized and
globalized settings’

15:05 Questions & Answers　

 

15:15 Comments on Individual Presentation Sessions 1 & 2
Commentators: Profs Barbara Seidlhofer, Elana Shohamy,
and Henry Widdowso

 

15:35 General Questions & Answers, and Discussion　

 

15:50-16:05 Coffee/ Tea Break

 

5) 16:05-18:30 Invited Panel – Exploring ELF in EMI Settings –

 

16:05 Introduction Kumiko Murata

 

16:10 Special Panel Contribution
Dr Ying Wang, China Three Gorges University
‘A case study of the role of English in a Chinese university’

 

16:30 Professor Jim D’Angelo, Chukyo University
‘Challenges of nurturing EMI in broad-based Japanese Higher Education’

 

16:50 Professor Masaki Oda, Tamagawa University
‘University English Language programs in Transition: EFL to ELF, then?’

 

17:10 Professor Nobuyuki Hino, Osaka University
‘Toward the development of CELFIL (Content and ELF Integrated
Learning) for EMI classes in higher education in Japan’

 

17:30 Professor Michiko Nakano, Waseda University
‘Challenges in EMI, a case study of ‘World Englishes online’

 

17:50 Questions & Answers

 

18:00 Discussants Profs Barbara Seidlhofer, Elana Shohamy,
and Henry Widdowson

 

18:20-18:40 General Questions & Answers, and Discussion

 

6) 18:40 Round-up Kumiko Murata

 

Venue: Room 305, Building 16 (School of Education),
Waseda Campus, Waseda University

 

* This workshop is supported by Grants-in-Aid for Scientific Research
(JSPS, Kiban (Foundation) B, No. 26284083)

 

19:00-21:00 Reception (Atton – an Italian restaurant)