This study examines the grammatical errors in Japanese university students’ dialogues over an academic year. The L2 interactions of 15 Japanese speakers were taken from the JUSFC2018 corpus (April/May 2018) and the JUSFC2019 corpus (January/February 2019). The corpora were based on a self-introduction monologue and a three-question dialogue; however, this study examines the grammatical accuracy found in the dialogues. Research questions focused on a possible significant difference in grammatical accuracy from the first interview session in 2018 and the second one the following year, specifically regarding errors in clauses per 100 words, the frequency of global errors and local errors, and the five most frequent kinds of errors. Results showed that error-free clauses/100 words decreased slightly from 8.78 clauses to 7.89, while clauses with errors/100 words increased by nearly one clause, from 3.16 to 4.05 clauses. Global errors showed a remarkable decline from 22 to 15, but local errors increased from 76 to 112. A t-test confirmed there was not significant difference between the two speech corpora in regard to global and local errors. The five most frequent errors were (a) lexical phrasing (71), (b) article omissions (41), (c) plural errors (19), (d) preposition omissions (19), and (e) verb usage (9). This data highlights the difficulty in having students self-edit themselves.
本研究は、日本人大学生の英会話における文法上のエラーを、1学年間追跡調査したものである。15名の日本語話者の第2言語でのやり取りは、JUSFC2018コーパス(2018年4月/5月)と JUSFC2019 コーパス(2019年1月/2月)から取得された。これらのコーパスは、自己紹介の独白と３つの質問に答える会話に基づいているが、本研究は会話における文法上の正確さに焦点を当てて調査をした。研究課題は、2018年の最初のインタビューと翌年の2回目のインタビューとの間に、文法上の正確さにおいて有意な相違があるかどうかに焦点を当てた。特に、100単語ごとの節におけるエラー、グローバル・エラーとローカル・エラーの頻度、そして最も頻度の高い５つのエラーに注目した。調査結果は次の通りである。100単語ごとのエラーのない節は、8.78 節から7.89節へと若干減少した一方、100単語ごとのエラーのある節は1節以上増加し、3.16節から4.05節となった。グローバル・エラーは22から15へと著しく減少し、ローカル・エラーは76から112へと増加した。t-テストによると、グローバル・エラーとローカル・エラーに関しては、2つのスピーチコーパスに有意差は認められなかった。５つの最も頻度の高いエラーは次の通り、語彙の言葉づかい(71)、冠詞の省略(41)、複数形の間違い(19)、前置詞の省略(19)、そして動詞の使い方(9)、である。このデータは、学生が彼ら自身で校正することの難しさを浮き彫りにしている。
