はじめに
この論文”Validation of metacognitive knowledge in vocabulary learning and its predictive effects on incidental vocabulary learning from reading”は、マカオ理工大学のMark Feng Teng氏と関西大学の水本篤氏による共同研究です。水本氏は日本の外国語教育研究において統計分析の専門家として知られており、特に語彙学習研究の分野で多くの業績を持っています。一方、Teng氏は第二言語ライティングやメタ認知研究を専門としており、両氏の専門性が組み合わさった形で本研究が実現しています。
外国語を学ぶとき、私たちは単に単語を丸暗記するだけではありません。効果的に学習できる人は、自分がどのように学んでいるか、どんな方法が自分に合っているか、どこでつまずいているかを把握しています。このような「自分の学び方についての知識」を専門用語で「メタ認知的知識」と呼びます。本研究は、この見えにくい能力を測定する質問紙を開発し、それが実際の語彙学習の成果とどう関係するかを調べたものです。
何を明らかにしようとしたのか
研究者たちが取り組んだのは、大きく分けて二つの問いでした。まず第一に、語彙学習における学習者のメタ認知的知識を適切に測定できる質問紙を作ることができるか、という点です。これまでの研究では、メタ認知という概念は重要だと認識されていたものの、語彙学習に特化した測定ツールが不足していました。
第二の問いは、そのメタ認知的知識が、実際の語彙学習の成果、特に読解を通じて自然に単語を覚える「付随的語彙学習」にどう影響するか、というものでした。付随的語彙学習とは、文章を読みながら自然と新しい単語を覚えていく学習のことです。単語帳で意図的に暗記するのとは異なり、読書という活動の中で偶然出会った単語を覚えていく過程を指します。
研究の進め方：慎重に設計された測定方法
研究チームは776名の中国の大学生を対象に調査を行いました。これらの学生は全員、英語を外国語として学んでいる1年生で、少なくとも6年間の英語学習経験がありました。彼らの年齢は17歳から19歳で、母語は中国語です。
質問紙の開発過程は非常に丁寧に行われています。まず10名の学習者に個別インタビューを実施し、彼らが語彙学習についてどのように考えているかを聞き取りました。その内容を既存の理論や先行研究と照らし合わせながら、最初は40項目の質問を作成しました。その後、統計的な分析を通じて最終的に16項目まで絞り込んでいます。
質問紙は3つの側面から構成されています。一つ目は「人（自己）についての知識」です。これは、学習者が自分自身の認知能力についてどう理解しているかを測ります。例えば、「テキスト理解に必要な新出単語がどれか分かる」「新しい単語のスペルや意味を正確に覚えられる」といった項目です。二つ目は「課題についての知識」で、学習者が語彙学習の課題要求をどう認識しているかを測ります。「文脈から単語の意味を推測するのは簡単だ」「新しく学んだ単語を使って文を作るのは簡単だ」などの項目が含まれます。三つ目は「方略についての知識」で、学習を進めるための戦略についての理解を測ります。「読み終わった後、著者の意図通りに理解できたか確認する」「難しい文章を読むとき、事前に何をどの順序でするべきか考える」といった項目です。
語彙学習の成果を測定するために、研究者たちは2,864語からなる読解テキストを用意しました。学生たちは30分かけてこのテキストを読み、読みながら辞書を使って分からない単語を調べることができました。テキストの最後には10問の理解度チェックの質問があり、学生たちは読解に集中することになります。重要なのは、学生たちは語彙テストがあることを事前に知らされていなかった点です。これにより、意図的な暗記ではなく、読解活動を通じた自然な語彙習得を測定できるようにしています。
テストでは30個の目標単語について、形式（スペリング）、意味、使い方の3つの側面から知識を測定しました。形式のテストは選択式でしたが、意味と使い方のテストは、学習者が単語の意味を説明したり、実際に文を作ったりする記述式でした。
統計分析の工夫：より正確な結果を求めて
分析方法にも注目すべき工夫があります。
研究チームは776名のデータを半分に分け、一方のグループで探索的因子分析を行い、もう一方のグループで確認的因子分析を行いました。これは同じデータで両方の分析を行うと結果が循環論法になってしまうため、より厳密な検証を行うための配慮です。さらに、通常の回帰分析だけでなく、ドミナンス分析やランダムフォレストという機械学習的手法も併用しています。これは、予測変数間の相関が高い場合に、どの変数が本当に重要かを判断するのが難しくなるという問題に対処するためです。水本氏の統計的専門性が特に発揮されている部分と言えるでしょう。
主な発見：メタ認知的知識の3つの顔
分析の結果、質問紙は想定通り「人」「課題」「方略」の3つの因子から構成されることが確認されました。統計的な指標も良好で、信頼性と妥当性のある測定ツールであることが示されました。これは、語彙学習におけるメタ認知的知識を測定する専門的なツールとして初めて開発されたものと言えます。
より興味深いのは、これら3つの側面が、語彙知識の異なる側面に対して異なる影響を持つという発見です。まず、単語の形式（スペリング）を認識する能力については、「人についての知識」、つまり自己理解が最も強い予測因子でした。自分の認知能力や学習スタイルをよく理解している学習者ほど、単語の綴りを正確に認識できる傾向があったのです。
単語の意味理解については、3つの側面すべてが重要でしたが、特に「方略についての知識」の影響が大きいことが分かりました。効果的な学習戦略を知っていて、それを意識的に使える学習者は、単語の意味をより深く理解できていました。
単語の使い方については、「人についての知識」と「課題についての知識」が重要で、「方略についての知識」はあまり影響しませんでした。これはやや予想外の結果でした。なぜなら、単語を適切に使うには戦略的な知識が重要だと考えられていたからです。
この研究の強み：理論と実践の橋渡し
この研究には評価すべき点がいくつもあります。まず、教育心理学で確立されているメタ認知理論を、語彙学習という具体的な領域に適用し、測定可能な形にした点です。Flavell（1979）が提唱した古典的な理論枠組みを、現代の外国語学習研究に活かしています。これは理論と実践を結びつける試みとして意義深いものです。
また、方法論的な厳密さも際立っています。質問紙開発の過程で、インタビューと既存研究の両方を参照している点、データを分割して分析している点、複数の統計手法を組み合わせている点など、研究結果の信頼性を高めるための配慮が随所に見られます。
大規模なサンプルサイズも強みです。776名というのは、この種の研究としては十分な規模であり、結果の一般化可能性を高めています。また、実験室的な設定ではなく、実際の大学の授業環境で行われた点も、現実の学習状況により近い条件での検証と言えます。
気になる点と限界：研究者自身も認識している課題
しかし、研究者たち自身も論文の中で率直に述べているように、いくつかの限界もあります。まず、参加者が全員中国の大学1年生という点です。言語背景、年齢、教育レベルが限定されているため、この結果が他の学習者集団にどの程度当てはまるかは分かりません。例えば、日本の高校生や、英語圏で暮らす移民の成人学習者では、異なる結果が出る可能性があります。
また、学習者の英語習熟度による違いが考慮されていません。初級者と上級者では、メタ認知的知識の役割が異なるかもしれません。実際、先行研究では、初心者は単純な反復練習に頼りがちで、上級者はより洗練された深い処理戦略を使う傾向があることが示されています。本研究では、この習熟度の違いが結果にどう影響するかが検討されていません。
付随的語彙学習の測定方法にも議論の余地があります。学習者は読解中に辞書を使うことが許されていました。これは実際の学習状況に近いと言えますが、辞書使用によって「付随的」学習がどの程度「意図的」学習に近づいてしまうかという問題があります。また、30個の目標単語を選ぶ過程で、約100名の学生に事前チェックを受けさせていますが、実際の参加者全員が本当にこれらの単語を知らなかったという保証はありません。
「方略についての知識」が単語の使用能力をあまり予測しなかったという予想外の結果については、研究者たちも十分な説明を提供できていません。この点は、質問項目の設計に問題があったのか、それとも理論的な想定自体を見直す必要があるのか、さらなる検討が必要でしょう。
データ分布の問題：見過ごせない統計的懸念
専門的になりますが、重要な点を一つ指摘しておきます。論文中の記述によれば、形式と意味のテストスコアは正規分布していませんでした。これは統計分析の前提条件を満たしていないことを意味します。研究者たちはこの問題に対処するため、ランダムフォレストという非パラメトリック手法も使用していますが、正規性の欠如がどの程度結果に影響を与えたかは不明です。
また、読解テストの結果を見ると、学習者たちは辞書を使いながら読んだため、かなり高い正答率を示しています。これは「天井効果」と呼ばれる現象を引き起こす可能性があります。つまり、多くの学習者が高得点を取ってしまうと、個人差を検出しにくくなるのです。実際、回帰モデルの説明力（R²値）は形式で12.8%、意味で15.8%、使用で17.2%と、それほど高くありませんでした。
実践への示唆：教室でどう活かすか
研究者たちは、この研究結果が教育実践に役立つと主張しています。開発された質問紙MKVLQは、学習者の強みと弱みを診断するツールとして使えるでしょう。教師は、個々の学習者がメタ認知的知識のどの側面が弱いかを特定し、それに応じた指導を行うことができます。
また、学習者自身が自分の学習過程について振り返る機会を持つことの重要性も示唆されています。単に語彙学習の戦略を教えるだけでなく、学習者が自分自身の認知プロセスについて意識的に考える「メタ認知的対話」を促すことが有効だと研究者たちは述べています。これは、教師と学習者の対話というより、学習者が自分自身と対話するような内省的なプロセスを指しています。
ただし、この実践的示唆には注意が必要です。研究が示したのは相関関係であり、因果関係ではありません。メタ認知的知識が高いから語彙学習が成功するのか、それとも語彙学習が成功しているからメタ認知的知識が発達するのか、あるいは第三の要因（例えば一般的な認知能力や学習意欲）が両方に影響しているのかは、この研究からは判断できません。
測定することの難しさ：自己報告の限界
質問紙調査という方法自体にも限界があります。学習者は質問に答える際、自分が実際にどうしているかではなく、どうあるべきだと思うかを答えてしまう傾向があります。これを「社会的望ましさバイアス」と呼びます。特に、メタ認知的知識のような抽象的な概念については、学習者が自分の実態を正確に報告できるか疑問が残ります。
さらに、質問紙で測定されるのは学習者の「知識」であって、実際の「行動」ではありません。戦略について知っていることと、実際にそれを使えることは別物です。本研究では、知識と実際の語彙学習成果の関係を見ていますが、その中間にある実際の学習行動がどうなっているかは観察されていません。
より広い文脈での意味：語彙学習研究の流れの中で
語彙学習研究の歴史を振り返ると、1990年代から2000年代にかけて、効果的な学習者が使う戦略を明らかにしようとする研究が盛んに行われました。しかし、やがて研究者たちは、単に「優秀な学習者はこの戦略を使っている」と記述するだけでは不十分だと気づきました。なぜなら、ある人に効果的な戦略が、別の人にも同じように効果があるとは限らないからです。
そこで注目されるようになったのが「自己調整学習」という考え方です。これは、学習者が自分の学習過程を意識的にコントロールする能力に焦点を当てます。メタ認知的知識は、この自己調整能力の基盤となるものです。本研究は、この理論的な流れの延長線上にあり、メタ認知的知識を測定可能にすることで、自己調整学習の研究をさらに前進させようとしています。
しかし、語彙学習研究のコミュニティでは、「メタ認知的知識」という用語自体があまり頻繁には使われてきませんでした。むしろ「学習者ビリーフ」や「学習観」といった言葉で議論されることが多かったのです。本研究は、教育心理学で確立されたメタ認知理論の枠組みを、語彙学習研究に明示的に導入しようとする試みとして位置づけられます。
文化的文脈への配慮：中国の大学生という特殊性
見落とされがちですが重要な点として、参加者が全員中国の大学生であるという文化的文脈があります。中国の英語教育は、文法と読解を重視し、試験によって評価される伝統が強い環境です。このような教育文化の中で育った学習者のメタ認知的知識は、例えば、コミュニカティブなアプローチを重視する北欧諸国の学習者とは異なる特徴を持つかもしれません。
また、中国の大学1年生という時期は、多くの学生が受験英語から実用英語への移行期にあります。高校までは大学入試に向けて、かなり構造化された方法で英語を学んできましたが、大学ではより自律的な学習が求められます。このような移行期の学習者にとって、メタ認知的知識がどのような役割を果たすかは、他の段階の学習者とは異なるかもしれません。
今後の研究への期待：いくつかの方向性
この研究を起点として、いくつかの発展的な研究が考えられます。まず、縦断的研究です。同じ学習者を数か月から数年にわたって追跡し、メタ認知的知識がどのように変化し、それが語彙学習の軌跡とどう関係するかを見ることができれば、因果関係についてより確かな知見が得られるでしょう。
また、介入研究も重要です。メタ認知的知識を高めるような指導を行うグループと、通常の指導を受けるグループを比較することで、メタ認知的知識の向上が実際に語彙学習の改善につながるかを検証できます。
さらに、質的研究との組み合わせも有望です。質問紙調査は多くの学習者から効率的にデータを集められる利点がありますが、学習者の内的な思考プロセスの詳細は捉えにくいものです。詳細なインタビューや思考発話法などを用いて、学習者がどのようにメタ認知的知識を実際の学習場面で活用しているかを掘り下げることができれば、より豊かな理解が得られるでしょう。
測定ツールとしての可能性と課題
開発されたMKVLQは、16項目という比較的コンパクトな質問紙です。これは実用上の利点です。教育現場では、あまりに長い質問紙は学習者の負担になり、真剣に答えてもらえない可能性があります。その意味で、このツールは実践的な価値を持っています。
ただし、メタ認知という複雑な構成概念を16項目で十分に捉えられているかは議論の余地があります。各側面（人、課題、方略）について4～6項目しかないため、それぞれの側面の多様な側面を十分にカバーできていない可能性があります。今後、より精緻化されたバージョンの開発も考えられるでしょう。
結びに：地道な実証研究の価値
語彙学習におけるメタ認知的知識という、目に見えにくい能力を測定可能にし、それが実際の学習成果とどう関係するかを実証的に示そうとした本研究の試みは、評価に値します。完璧な研究というものは存在せず、どんな研究にも限界はあります。しかし、限界を認識しつつも、一歩ずつ知識を積み重ねていくことが学問の営みです。
研究者たち自身が論文の最後で述べているように、この研究は終点ではなく出発点です。開発された測定ツールは、今後の研究の基盤となり得ますし、実践的な診断ツールとしても活用できる可能性があります。また、メタ認知的知識の3つの側面が語彙知識の異なる側面に異なる影響を持つという発見は、今後の理論構築や教育実践の設計において考慮すべき重要な知見です。
外国語学習は、単に知識を詰め込むだけでなく、自分の学習過程を理解し、コントロールする力を育てることが重要です。本研究は、その「学び方を学ぶ」という側面に光を当て、測定し、検証しようとした意欲的な取り組みと言えるでしょう。今後、より多様な学習者集団、より多様な学習文脈での検証が進むことで、メタ認知的知識と語彙学習の関係についての理解が深まることが期待されます。
Teng, M. F., & Mizumoto, A. (2025). Validation of metacognitive knowledge in vocabulary learning and its predictive effects on incidental vocabulary learning from reading. IRAL – International Review of Applied Linguistics in Language Teaching, 63(3), 1941–1972. https://doi.org/10.1515/iral-2023-0294