英文読解における推論的理解を 検証するメソドロジー

名畑目 真吾

（筑波大学大学院・日本学術振興会） shingo.nahatame@gmail.com

―筆記再生から視線計測まで―

2015年 3月 14日 (土) 2014年度 第4回メソドロジー研究会 14:50-15:20

1 推論的理解とは 2 オフライン測定法 3 オンライン測定法 4 まとめと提案

推論的理解とは

1.1 推論 (inference) の定義

“information that is activated during reading yet not explicitly

stated in the text”

(van den Broek, 1994, p. 556)

“encoded (non explicit) features of the meaning of a text”

(McKoon & Ratcliff, 1989, p. 335)

“text base arguments and propositions that were not explicitly

mentioned in a message”

(Singer, 1994, p. 480)

推論とは，明示的には記述されていないが，テキストから暗示される内容の理解。

1.1 推論 (inference) の定義

“there has been little effort to unveil, on a scientific basis, either

the specific process involved in inferential generation among

L2 readers or the conditions affecting it”

(Koda, 2005, p. 152)

“we need heavy-duty inference about the place of inference in L2

text comprehension”

(Koda, 2005, p. 153)

L2読解における推論については，研究結果の蓄積が求められる。

1.2 推論の例 The spy threw the report into the fire. The ashes floated up.

(Singer & Ferreira, 1983).

= The report was burned. (causal antecedent)

A burglar surveyed the garage set back from the street…The

criminal slipped away from the street lamp.

(McKoon & Ratcliff, 1980).

= The “criminal” refers to the “burglar”. (referential)

As the pitcher release the ball, the boy raised his bat and the ball

went directly towards him.

(Virtue et al., 2006).

= The boy will hit the ball. (predictive)

“Consequently, it is unclear whether the differences between the

studies are due to the type of inference, …or to the different

requirements of the tasks, or when the test was presented.”

(p. 378)

1.3 推論研究のメソドロジー

Keenan, J. M., Potts, G. R., Golding, J. M., & Jennings, T. M. (1990).

“Which elaborative inferences are drawn during reading? A

question of methodologies”

オフライン測定法

オンライン測定法

1.3 推論研究のメソドロジー

文章を読解した後，やや時間を置いてから行われる課題。

・筆記再生課題

・文再認課題

・発話プロトコル法

・有意味性判断課題

文章を読解中，もしくは読解直後に行われる課題。

推論された内容が長期のテキスト記憶に組み込まれているかを検討する。

推論情報の即自的な活性化を検討する。

・語彙性判断課題

・視線計測

オフライン測定法

文章を読解したあとに覚えている内容を書き出させ，推論情報の産出率を分析する (Klin et al., 1999; Murray & Burke, 2003)。

2.1 筆記再生課題

As the pitcher released the ball, the boy raised his bat and the ball

went directly towards him.

ピッチャーはボールを投げ，それがまっすぐ来たところでバッターはボールを打ち返した。

筆記再生課題 (written recall task)

○ 協力者のL2熟達度によらず，実施しやすい

△ 推論は読解しながら行われたものでなく，読解後の課題によって促された可能 性がある △ エラー誘発の課題である

推論が生成されていれば，推論情報の誤産出率が増加する。

2.1 筆記再生課題

筆記再生課題の例 (Nahatame, 2015, Experiment 1)

Mean Recall Rates (%) of Target Inferences in Experiment 1 (N = 29)

Strong constraint Weak constraint

M SD M SD

Motivational 22.41 21.49 3.45 8.77

Consequence 5.17 10.31 0.86 4.64

推論が生成され得る文章を読解したあと，推論内容を記述した1文を提示し，それが文章に書かれていたかどうかとその自信度を判断する (邑本，2000)。

2.2 文再認課題

文再認課題 (sentence recognition task)

○ 協力者のL2熟達度によらず，実施しやすい

△ 推論は読解後の課題によって促された可能性がある・エラー誘発である

反応 自信度 評定値

書かれていた

4 高い 6

3 やや高い 5

2 やや低い 4

1 低い 3

書かれていなかった

1 低い 3

2 やや低い 2

3 やや高い 1

4 高い 0

推論が生成されていれば，文の誤再認が増加する（評定値が高くなる）。

「バッターはボールを打ち返した」

2.2 文再認課題

文再認課題の例 (Nahatame, 2015, Experiment 5)

Mean Recognition Scores for the SRT in Experiment 5 (N = 36)

Explicit Inference Inconsistent

M SD M SD M SD

Higher 4.94 0.82 4.19 1.18 0.92 0.55

Lower 5.06 0.75 3.97 1.40 1.28 1.03

0

1

2

3

4

5

6

Higher Lower

再認評定値

Explicit

0

1

2

3

4

5

6

Higher Lower

再認評定値

Inference

0

1

2

3

4

5

6

Higher Lower

再認評定値

Inconsistent

オンライン測定法

発話プロトコル法 (think-aloud task)

読解しながら考えていることを発話する課題。発話内容は一定の単位に分割され，推論を示す発話がどの程度産出されているかを分析する。

(Magliano et al., 1999)

3.1 発話プロトコル法

L2読解の推論研究で頻繁に用いられている課題である。 (Horiba, 1996, 2000; Shimizu, 2015; Yoshida, 2003)

○ 読解中の理解プロセスを反映できる（厳密なオンライン手法である）

△ 得られる情報は，意識的・かつ言語化可能であるものに限られる。

△ 発話を促す指示により，読解プロセスが変容してしまう可能性がある。

3.2 語彙性判断課題

語彙性判断課題 (lexical decision task)

推論を促す文脈の読解直後に推論内容を端的に表す単語が提示され

(e.g, hit)，それが実在する語かどうかを判断する課題。正反応時間が主要な分析対象となる 。 (Allbritton, 2004; Campion & Rossi, 2001; Cook et al.,

2001; Virtue et al., 2006)

○ 推論情報の即自的な活性化を適切に反映するとされ，L1推論研究で最も 頻繁に用いられる課題の1つである。

△ L2学習者を対象に行う場合は，協力者の熟達度や目標語の要因などを 慎重に検討する必要がある。

推論の活性化により，反応時間が促進される (priming)。

3.2 語彙性判断課題

語彙性判断課題 (lexical decision task)

△ L2学習者を対象に行う場合は，協力者の熟達度や目標語の要因などを 慎重に検討する必要がある。

“a certain threshold level of L2 proficiency is needed for reliable automatic priming effects to occur, as these effects rely on the participants’ ability to access

and process lexical representations in an automatic manner, with a reasonable

degree of accuracy.” (Elgort, 2011, p. 371).

目標語の長さ，頻度，親密度などがL2の語彙性判断の反応や時間に影響を与える。 (de Groot, Borgwaldt, Bros & van den Eijnden, 2002; 横川, 2006)

3.2 語彙性判断課題

語彙性判断課題 (lexical decision task)

In L2 reading research use of the lexical decision task can be problematic; its validity

and reliability is yet to be established. The task requires judgment on whether or not the

given letter string is a real L2 word (presumably involving graphophonemic and/or

graphomorphemic analysis). How adequately does it reflect the particular inference

(concept) in activation for limited FL students (esp. those from linguistically distant L1

background). Inference generation and encoding are conceptual processing which is L1

based for most FL students. Linguistic processing (letter strings, words, and parsing)

may be not automatic for these students. I think that the issue of (mental) translation

and connection between general knowledge and L1 versus L2 (e.g., Kroll & Stewart,

1994) should also be addressed. (from a reviewer)

△ L2学習者を対象に行う場合は，協力者の熟達度や目標語の要因などを 慎重に検討する必要がある。

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2200

Non-I Non-N Stra-I Stra-N

正反応時間

(m

s)

Higher

3.2 語彙性判断課題

語彙性判断課題の例 (Nahatame, 2015, Experiment 3)

Non-orienting reading Strategic orienting reading

Inference Neutral Inference Neutral

M SD M SD M SD M SD

Higher 873 253 892 272 935 288 1,050 345

Lower 874 205 875 172 910 240 917 241

目標語を高頻度語 (JACET, 2003)，高親密度語 (横川, 2006) に限定。

* d = 0.51

*

Mean Correct Lexical Decision Times (ms) of Target Words in Experiment 3 (N = 37)

d = 0.36

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2200

Non-I Non-N Stra-I Stra-N

正反応時間

(m

s)

Lower

3.3 有意味性判断課題

有意味性判断課題 (meaningfulness judgment task)

推論を促す文脈の読解直後に推論を端的に表す1文が提示され (e.g, The

boy hits the ball)，それが意味を成す文であるかどうかを判断する課題 (井関，

2006)。正反応時間が主要な分析対象となる。

○ 推論情報の即自的な活性化を適切に反映するとされ，推論を命題単位で測 定できる。

△ L2学習者を対象に行う場合は，協力者の熟達度や目標文の要因などを慎 重に検討する必要がある。

推論の活性化により，反応時間が促進される (priming)。

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Predictive Disconfirming Neutral

正反応時間

(m

s)

Higher

3.3 有意味性判断課題

有意味性判断課題の例 (Nahatame, 2015, Experiment 5)

主要な単語を高頻度語 (JACET, 2003)，高親密度語 (横川, 2006) に限定。

Predictive Disconfirming Neutral

Proficiency M SD M SD M SD

Higher 1,793 390 1,915 530 2,121 530

Lower 2,223 476 2,325 807 2,688 906

d = 0.71

*

Mean Correct Response Times (ms) for the MJT in Experiment 5 (N = 36)

d = 0.39

*

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Predictive Disconfirming Neutral

正反応時間

(m

s)

Lower

3.4 視線計測 視線計測 (eye-tracking)

推論を促す文脈の直後に推論を肯定・否定する情報を読解させ (e.g.,

Suddenly, the ball dropped in front of the bat and fell into the catcher’s

mitt.)，その情報の注視時間や注視割合を分析する (Calvo et al., 2001)。

推論内容と実際のテキスト内容の一致・不一致により，特定の情報の注視時間や割合が増減する。

○ 読解中のプロセスを，自然な条件下で検証できる。

○ 読解の初期処理や後期処理の区別が可能である。

△ 推論の検証が間接的である。

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

Infernece Control

注視時間

(m

s)

Higher

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

Inference Control

注視時間

(m

s)

Lower

3.4 視線計測

視線計測の例 (Nahatame, 2015, Experiment 6)

Inference Control

Proficiency M SD M SD

Higher 6,455 2,339 5,421 1,498

Lower 8,370 1,359 6,996 1,513

First-Pass Reading Times (ms) of Target Sentences (N = 18)

Suddenly, the ball dropped in front of the bat and fell into the catcher’s mitt.

*

d = 0.96

*

d = 0.57

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

Inference Control

注視時間

(m

s)

Lower

3.4 視線計測

視線計測の例 (Nahatame, 2015, Experiment 6)

Suddenly, the ball dropped in front of the bat and fell into the catcher’s mitt.

Wrap-Up Times (ms) of Target Sentences (N = 18)

Inference Control

Proficiency M SD M SD

Higher 712 189 724 295

Lower 1,317 367 929 290

*

d = 1.17

0200400600800

100012001400160018002000

Inferece Control

注視時間

(m

s)

Higher

まとめと提案

4. まとめ オフライン測定法

オンライン測定法

発話プロトコル法

再生課題

語彙性・有意味性判断課題

文再認課題

○ 協力者のL2熟達度によらず，実施しやすい。

△ 推論は読解後の課題によって促された可能性がある・エラー誘発である。

視線計測 ○ 自然な読解条件下での検証が可能。

△ やや間接的な検証方法。

○ 推論情報の即自的な活性化を反映する。 △ 協力者のL2熟達度や目標語・文の要因を慎重に検討する必要がある。

○ 読解中の理解プロセスを反映できる。 △ 「自然な」読解プロセスを反映できるかは検討が必要。

4. 提案

② 複数の手法を併用するのが好ましい

課題遂行にどのような心的プロセスが含まれるか (Assumption)

得られた結果がどのように解釈されるか (Rationale) (Jiang, 2012)

① 手法（課題）の特徴を知る

結果の信頼性を高めることができる。

③ L2の特性を考慮する “reliable effects” を得るために，課題によっては，協力者のL2熟達度と目標語・文の特徴を慎重に検討することが必要である。

L2読解の推論過程を検証するために…

オフライン法とオンライン法を併用する。 読解中の処理 (process) と読解後の産出 (product) は関連したものであるが， それらから示唆されることは必ずしも同一ではない (Horiba, 2013)

引用文献

Allbritton, D. (2004). Strategic production of predictive inferences during comprehension. Discourse Processes, 38,

309–322. doi:10.1207/ s15326950dp3803_2

Calvo, M. G., Meseguer, E., & Carreiras, M. (2001). Inferences about predictable events: Eye movements during

reading. Psychological Research, 65, 158–169. doi: 10.1007/s004260000050

Campion, N., & Rossi, J. P. (2001). Associative and causal constraints in the process of generating predictive inferences.

Discourse Processes, 31, 263–291. doi:10.1207 /S15326950dp31-3_3

de Groot, A. M. B., Borgwaldt, S., Bos, M., & van den Eijnden, E. (2002). Lexical decision and word naming in

bilinguals: Language effects and task effects. Journal of Memory and Language, 47, 91–124. doi:

10.1006/jmla.2001.2840

Elgort, I. (2011). Deliberate learning and vocabulary acquisition in a second language. Language Learning, 61, 367–413.

doi:10.1111/j.1467-9922.2010.00613.x

Horiba, Y. (1996). Comprehension processes in L2 reading: Language competence, textual coherence, and inferences.

Studies in Second Language Acquisition, 18, 433–473.

Horiba, Y. (2000). Reader control in reading: Effects of language competence, text type and task. Discourse Processes,

29, 223–267. doi:10.1207/S15326950dp2903_3

井関龍太（2006） 「テキスト理解におけるオンライン推論生成の規定因－整合性とアクセス可能性の比較－」『認知科学』第13号, 205–224.

JACET Committee of Revising the JACET Basic Words (Ed.). (2003). JACET list of 8000 basic words. Tokyo, Japan:

Author.

Jiang, N. (2012). Conducting reaction time research in second language studies. New York, NY: Routledge.

Keenan, J. M., Potts, G. R., Golding, J. M., & Jennings, T. M. (1990). Which elaborative inferences are drawn during

reading? A question of methodologies. In D. A. Balota, G. B. Flores d’Arcais, & K. Rayner (Eds.), Comprehension

processes in reading (pp. 377–402). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Klin, C. M., Murray, J. D., Levine, W. H., & Guzmán, A. E. (1999). Forward inferences: From activation to long-term

memory. Discourse Processes, 27, 241–260. doi: 10.1080/01638539909545062

Koda, K. (2005). Insights into second language reading: A cross-linguistic approach. New York, NY: Cambridge

University Press.

引用文献 Kroll, J. F., & Stewart, E. (1994). Category interference in translation and picture naming: Evidence for asymmetric

connections between bilingual memory representations. Journal of Memory and Language, 33, 149–174.

doi:10.1006/jmla.1994.1008

Magliano, J. P., Trabasso, T., & Graesser, A. C. (1999). Strategic processing during comprehension. Journal of

Educational Psychology, 91, 615–629. doi: 10.1037/0022-0663.91.4.615

McKoon, G., & Ratcliff, R. (1980). The comprehension processes and memory structures involved in anaphoric

reference. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 19, 668–682. doi:10.1016/S0022-5371(80)90355-2

McKoon, G., & Ratcliff, R. (1989). Semantic associations and elaborative inference. Journal of Experimental

Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 15, 326–338.

邑本俊明（2000）「第二言語の文章理解過程に及ぼす習熟度の影響－文再認課題による実験－」『読書科学』第44号, 43–50.

Nahatame, S. (2014). Making and revising predictive inferences in Japanese EFL learners’ reading comprehension

(Unpublished doctoral dissertation). University of Tsukuba, Japan.

Shimizu, H. (2015). Generation of local and global bridging inferences in L2 reading comprehension. JACET Journal,

59, 75–92.

Singer, M., & Ferreira, F. (1983). Inferring consequences in story comprehension. Journal of Verbal Learning and

Verbal Behavior, 22, 437–448. doi:10.1016/S0022-5371 (83)90282-7

Singer, M. (1994). Discourse inference processes. In M. A. Gernsbacher (Ed.), Handbook of psycholinguistics (pp. 479–

515). New York, NY: Academic Press.

van den Broek, P. (1994). Comprehension and memory of narrative texts: Inference and coherence. In M. A.

Gernsbacher (Ed.), Handbook of psycholinguistics (pp. 539–588). New York, NY: Academic Press.

Virtue, S., van den Broek, P., & Linderholm, T. (2006). Hemispheric processing of inferences: The influence of textual

constraint and working memory capacity. Memory & Cognition, 34, 1341–1354. doi:10.3758/BF03193276

横川博一（編著）（2006）『教育・研究のための第二言語データベース：日本人英語学習者の英単語親密度〈文字編〉』. くろしお出版.

Yoshida, M. (2003). Working memory capacity and the use of inference in L2 reading. JACET Bulletin, 36, 1–17.

4. まとめ オフライン測定法

オンライン測定法

発話プロトコル法

再生課題

語彙性・有意味性判断課題

文再認課題

○ 協力者のL2熟達度によらず，実施しやすい。

△ 推論は読解後の課題によって促された可能性がある・エラー誘発である。

視線計測 ○ 自然な読解条件下での検証が可能。

△ やや間接的な検証方法。

○ 推論情報の即自的な活性化を反映する。 △ 協力者のL2熟達度や目標語・文の要因を慎重に検討する必要がある。

○ 読解中の理解プロセスを反映できる。 △ 「自然な」読解プロセスを反映できるかは検討が必要。

4. 提案

② 複数の手法を併用するのが好ましい

課題遂行にどのような心的プロセスが含まれるか (Assumption)

得られた結果がどのように解釈されるか (Rationale) (Jiang, 2012)

① 手法（課題）の特徴を知る

結果の信頼性を高めることができる。

③ L2の特性を考慮する “reliable effects” を得るために，課題によっては，協力者のL2熟達度と目標語・文の特徴を慎重に検討することが必要である。

L2読解の推論過程を検証するために…

オフライン法とオンライン法を併用する。 読解中の処理 (process) と読解後の産出 (product) は関連したものであるが， それらから示唆されることは必ずしも同一ではない (Horiba, 2013)