リサーチ

Lexxicaの言語学者等による研究論文、学会発表のプレゼン資料などのページ。ワードエンジンの語彙測定のテスト理論(IRT/項目応答理論)、日本の英語教科書や教育の問題点など、ワードエンジンの基礎をなす科学や理論について、PDF形式で読むことができます。

レキシカ資料

V-Check and WordEngine Academic FAQ (Ver. 1.8) Cihi, G., Browne, C., & Culligan, B. (2013)
This article presents detailed responses to questions most frequently asked by EFL-ESL teachers and program directors. If you do not find the answers you are looking for, please submit your questions here: Contact Us.
ワードエンジンのご紹介 Lexxica (2014)
先生や企業様向けのワードエンジン資料です。
印刷または、PDFのリンクをメールに添付してお使いください。
Lexxica's Test Score Conversion Methodology Cihi, G. (2013)
This paper explains how we convert V-Check vocabulary scores into the TOEIC, TOEFL and IELTS scores reported in V-Check and V-Admin.
Word Difficulty, Word Frequency, and Spaced Repetition Cihi, G. (2012)
This paper briefly introduces the main attributes and characteristics of word difficulty, word frequency, and spaced repetition. Features and benefits of Lexxica's Word Engine high speed learning system are also introduced.
Word Engineers Get Ahead Faster! Cihi, G. (2012)
This paper briefly introduces the correlation between vocabulary size and TOEIC test scores, citing data from 8,594 respondents. Based on the findings of independent university researchers, the author suggests that Lexxica's Word Engine is a game changer that can quickly boost comprehension and test scores.
The Word Engine: Building Vocabulary, Reading and Listening Skills through Cell Phones, iPods and PCs Browne C., Cihi, G. & Culligan, B. (2007)
ワードエンジン:携帯・iPod・PCを利用して語彙力アップ
Lexxica『ワードエンジン』の紹介。ケンブリッジ出版掲載。ワードエンジンは、無料の語彙測定テストと、科学的な記憶システムを用い、本当に必要な使用頻度の高い重要単語を効率的に学習するツールを提供する英語学習サイト。チャールズ・ブラウン博士、ガイ・スィーヒ、ブレント・カリガン博士
Measuring Vocabulary Size via Online Technology Browne, Cihi and Culligan (2007)
オンラインによる語彙サイズ測定
英単語の使用頻度分析、単語の難易度、必要な単語数、カバレッジの重要性、語彙測定テスト「V-Check」の理論等、Lexxicaのワードエンジンの基礎をなす理論や科学について。チャールズ・ブラウン博士、ガイ・スィーヒ、ブレント・カリガン博士。
Item Response Theory, Reliability and Standard Error Culligan, B. (2007)
IRT(項目応答理論)、信頼性、及び標準誤差
語彙測定テスト「V-Check」の基礎をなすIRT(項目応答理論)について。従来のテスト理論における信頼性係数K-R20とSEMの計算方法を確認後、IRTの基本原理と、推定値の標準誤差(SEE)計算のためのインフォメーション関数について述べる。ブレント・カリガン博士。