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開講年度 | 2021 年度 | |
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開講区分 | 人文学部文化学科 | |
受講対象学生 |
2012年度以降入学生用(文化) 学部(学士課程) : 2年次, 3年次, 4年次 |
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選択・必修 | ||
授業科目名 | 英語学演習 K | |
えいごがくえんしゅう けー | ||
Seminar in English Linguistics K | ||
単位数 | 2 単位 | |
ナンバリングコード | ||
開放科目 | 非開放科目 | |
開講学期 |
前期 |
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開講時間 |
木曜日 7, 8時限 |
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授業形態 |
ハイブリッド授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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開講場所 | ||
担当教員 | 松岡 幹就(人文学部) | |
MATSUOKA, Mikinari | ||
SDGsの目標 |
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連絡事項 | 教科書を以下のように変更します。 (変更前) Analyzing English Sentences (second edition), Andrew Radford, Cambridge University Press, 2016. (変更後) An Introduction to English Sentence Structure (second edition), Andrew Radford, Cambridge University Press, 2020. これに伴って学修内容も一部変更になります。詳細は第1回目の授業で説明します。 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
授業の概要 | ・母語話者が無意識に身に付けている文構造・句構造に関する知識について、英語や日本語をはじめとする諸言語の事例を通して観察し、人間が本能的に持っていると言われる言語能力について考える。 ・自然言語の文構造・句構造に見られる特徴を観察し、それを説明する仮説を立て、その仮説を検証するという手順で、人間の言語を科学的に研究する方法を理解する。 |
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学修の目的 | ・文法の普遍性と多様性について理解する。 ・母語習得の特徴について理解する。 ・文法範疇について理解する。 ・句構造について理解する。 |
学修の到達目標 | ・文法の普遍性と多様性について説明できる。 ・母語習得の特徴について説明できる。 ・文法範疇について説明できる。 ・句構造について説明できる。 |
ディプロマ・ポリシー |
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成績評価方法と基準 | テキストの要約説明(45%)、データ分析の課題(55%) |
授業の方法 | 講義 演習 |
授業の特徴 |
プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業 教員と学生のやり取りは日本語でも、英語による論文や教材の講読を含んだ授業 |
授業改善の工夫 | |
教科書 | Analyzing English Sentences (second edition), Andrew Radford, Cambridge University Press, 2016. |
参考書 | |
オフィスアワー | 開講時に指定します。 |
受講要件 | |
予め履修が望ましい科目 | |
発展科目 | 他の言語学関係の科目 |
その他 |
MoodleのコースURL |
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キーワード | 文法の普遍性と多様性、母語習得、文法範疇、句構造 |
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Key Word(s) | Universals and variations in grammar, first language acquisition, grammatical categories, phrase structure |
学修内容 | 第1回:導入 第2回: Approaches to grammar 第3回: The nature of universals 第4回: Language acquisition 第5回: Parameter setting 第6回: Grammatical categories 第7回: Categorizing words 第8回: Determiners and quantifiers 第9回: Auxiliaries and complementizers 第10回: Phrases and clauses 第11回: Intermediate and maximal projections 第12回: Testing structure 第13回: Structural relations 第14回: Word order 第15回: 総括 |
事前・事後学修の内容 | 事前学習:授業で説明するテキストの部分を読んでおいて下さい。 事後学習:授業内容を復習すると共に、テキストの章末にあるデータ分析の課題に取り組んで下さい。 |
事前学修の時間:150分/回 事後学修の時間:90分/回 |