「今年読んだ本の中で１番学びになった本を教えて？」って聞かれたら迷いながらコレをあげます。(正直言って、今年も良書に出逢いすぎて1番は決められない…と思ってますが)

倭国の英語教育のやり方がどうこう言う前に、サクッと“第2言語習得理論に基づく学習法”に出会うべきだと本気で感じた1冊です。

本書、【読者が選ぶビジネス書グランプリ２０２６】のビジネス実務部門のノミネートされてます。

公式サイトのリンクをコメント欄に置いておきますので、ぜひチェックしてみてください！！ December 12, 2025

貴方が最初に運よく出会えたのは誰でしたか？😌
YouTubeでも書籍でも構いません。

私にとってのその人は、馬渕睦夫さんと及川幸久さんでした📚🎥最初の頃は司を選んでた💦💦だって知らなかったからさー。

それまでは毎日アメリカの映画ばっかり見てたんです🎬勿論おそロシア‼️でしたよ。

だけど…耳にしたんです。
馬渕さんのあの静かで力強い語り。
「世界を一つにしようなんて、そんなの異常な目標だ」
「英語教育とグローバリズムは、全く別物」

なるほど…と膝を打ちました。

グローバルな交流は悪くない。
だけど、それを理由に「国境をなくそう」とするのがグローバリズムの正体。

その先には、国家の消滅、そして支配者だけが得をする市場の完成…💰

馬渕さんはこうも言います。
「自由貿易を突き詰めると、倭国という国がなくなる」
「メディアはそれを絶対に言わない」📺🚫

そうか、だから“世界の一体化”が正義みたいに扱われてたんだ…。

2016年、トランプ大統領の当選が、その流れに待ったをかけた瞬間だったとも😮

….この一言がすべてを変えました。
「お金を握ってる者が、世界を支配する December 12, 2025

ブログ更新。更新曲は Glim Spanky。
前々回、前回の記事との関連もありますので、併せてお読み下さい。
pass out
chill out
break down
を主たる例に、受け身ではない、
be + 過去分詞/形容詞 + 不変化詞
の用法を考えています。

当事者主権 - 英語教育の明日はどっちだ！ https://t.co/kmqjS6goFi December 12, 2025

@May_Roma 外国の富裕層の親は自分等が夫婦だけで夏のバカンスを楽しむのに邪魔な子供を英語教育がてら英国のサマースクールに入れますよね。

英国は全寮制の学校が多いのですが、そこの生徒が夏休みで帰宅して寮にいない間にそこの寮に泊まって英語を習うというやつです。 December 12, 2025

「英語が嫌い」だった学生が、半年後には「楽しい！」に。変化はいつも小さな一歩から。 #英語教育 #変化の瞬間 December 12, 2025

Online Journal of Communication and Media Technologies https://t.co/ws3oWaEeUD
2. どんなもの？（研究の概要）

大学のオンライン遠隔教育（ODeL）において、
ChatGPT などの GenAI を使った学生の文章が「AIっぽい」として差別される現象（言語スティグマ化）
を、学生309名のアンケートと採点者（markers）20名の記述回答から調査した研究。
とくに以下を探った：
AIっぽい語彙・文体がどのように識別されるのか

それが学生の書く力・自己表現にどんな影響を与えているのか

採点者は AI 使用をどう疑い、どう評価を下しているのか

学生は AI をどう使い、どう感じているのか

結果として、
AIを使った／使ってないに関わらず、“AIっぽい”英語を書くと不当に低評価されることが多い、
という深刻な問題が明らかになった。

3. 先行研究と比べてどこがすごい？

✔ AI使用をめぐる“言語差別”を、学生と採点者双方のデータで同時に分析した点が新しい
AI倫理や学習効果の研究は多いが、
「AIっぽい言葉遣いが学習者の声・表現をどのように抑圧するか」
を実証的に扱った研究は非常に少ない。
✔ “AIらしい表現のリスト”を評価者がどのように認識しているかを可視化

例：navigate, delve, foster, underscore, robust, nuanced, overall など（p.7–8 図1）
✔ 学生が恐れて“難しい語彙を避ける”という逆転現象を発見（p.12 図10）

→ 言語成長よりも「AIと疑われないこと」が優先されてしまう。
✔ Framing Theory × クリティカル・ディスコース分析（CDA）× 会話分析（CA）という理論統合
AI時代の言語イデオロギーを多角的に分析。

4. 技術や手法のキモはどこ？

混合研究法（mixed methods）
数値：学生アンケート（309名）
質的：採点者20名のオープン回答

Framing Theory
→ AI文章が“倫理的に怪しい”というフレームがどう形成されるかを分析。

Critical Discourse Analysis（CDA）
→ “AIっぽい語彙＝不誠実”という価値判断がどのように制度化されるかを見る。

Conversation Analysis（CA）
→ 学生と教育者のやり取りで「本物らしさ」がどう扱われるかを読む。

図表を用いた視覚化（p.7〜11）
図1：AIと見なされる語彙の一覧
図2：採点者の感情（怒り・失望など）
図3：AI的構造（箇条書き、コロン多用など）
図4：採点時の対応（減点が多数）
図6〜10：学生のAI使用・回避行動

5. どうやって有効だと検証した？（主な結果）

◆ 採点者側の結果（RQ1）

● AI的とみなされる語彙・文体

図1（p.7–8）に多数掲載：

vocabulary：overall, underscore, foster, nuanced, robust, highlight, leverage など
構造：短い段落、見出し多用、コロン多用（:）、整いすぎた文章

スタイル：アメリカ綴り、現在進行形の多用（例："recognizing the plight..."）
● 採点者の“感情反応”

図2（p.8）：
失望、怒り、悲しみ、落胆など

「AI文章が高得点を取る不公平さ」に強い不満

「学生の思考停止を招く」との懸念

● 評価への影響

図4（p.9）：

多くの採点者が“AIっぽい”というだけで減点する

AI検出ツールの利用も増加

明確な証拠がなくても「疑わしい」と判断する傾向
◆ 学生側の結果（RQ2）
● GenAIの利用状況（図6〜8, p.10–11）

56% が「よく理解している」

37% が積極利用、26% が時々利用

主な用途は
アイデア生成（26%）
推敲・改善（25%）
語彙習得（24%）
全文生成はたった2%

● 最大の問題：学生が“AI疑惑”を恐れて、良い語彙を避け始めている

図10（p.12）に示されるように、

「AI文章と誤解されて点数が下がったので、良い英語を書くのをやめて簡単にしています」

つまり、

AIが学習を支援するはずが、逆に学生の表現力を制限する結果になっている。

● 「自分の自然な英語がAIっぽいと誤解される」不満（図9）

明確な声：
“高度な語彙が使えるだけでAI扱いされるのは不公平”

学生側には深いストレスが生じている。

6. 議論はある？（限界と論点）

AI検出ツールの精度が低いのに、EAL（非母語話者）学生ほど誤ってAI判定されやすい

“AIらしい語彙＝不正”という言語イデオロギーが、
英語教育の公平性を損なう

本来は学術的によい語彙・構文が、逆に「不正の証拠」にされてしまう矛盾
学生が自己検閲してしまう現象は、
学習機会の喪失につながる

研究は1つの大学の1科目に限られているため、一般化には注意が必要

7. 次に読むべき論文は？

Smith et al. (2024)
標準語イデオロギーとAIの関係を分析。AIが“標準的英語”を強化する危険を指摘。

Agarwal et al. (2025)
AIが文章スタイルを「西洋中心」へ均質化する現象を報告。

Sourati et al. (2025)
AI支援が学生の声・スタイルを平坦化してしまう問題を実証。

Giray et al. (2025)
AI検出ツールの限界と教育現場での誤判定問題を詳細に分析。

Hohenstein et al. (2023)
「明確な文章は逆に不誠実に見える」という“明瞭性-誠実性パラドックス”を提示。 December 12, 2025