Scientific Song Design
言語学習を支える歌を体系的に設計・記録・評価するための概念的基盤を研究します。
日本の一般社団法人・2025年設立
歌と言語学習の研究を推進する。
International Association for Scientific Song Design and Language Learning（SSDLL）は、Scientific Song Designおよび関連する言語学習分野の研究、学術出版、国際連携、研究領域の発展を支援します。
SSDLLについて
発展途上の学際的研究領域を支える学術団体。
International Association for Scientific Song Design and Language Learning（SSDLL）は、言語学習を支える歌の設計、配列、記録、評価に関する研究を推進します。
言語教育、学習科学、音楽、教育工学、AIを活用した設計を学際的に扱い、根拠、透明性、学習者の成果を研究の中心に据えています。
- 組織形態
- 日本の一般社団法人
- 設立
- 2025
- 研究分野
- Scientific Song Design and Language Learning
日本の登記法人：一般社団法人International Association for Scientific Song Design and Language Learning・法人番号9010105002345・ 政府の法人情報へ ↗
研究プログラム
研究領域を育てる、四つのつながり。
SSDLLは学習用の歌を研究可能な教育設計として捉え、個々の歌、複数曲の配列、測定可能な学習成果との関係を検討します。
Song Sequence Architecture
反復、変化、対比、手がかり、計画的に提示を控えることを通じて、学習用の歌が時間軸上でどう関係するかを研究します。
言語学習
言語、学習者集団、教育環境の違いを踏まえ、歌を用いた語彙習得と保持の方法を研究します。
根拠と評価
学習成果の測定、設計の透明な報告、効果に関する主張の批判的検討に取り組みます。
注目の研究成果・SSD Foundation Series
Scientific Song Design (SSD): A Conceptual Framework for Designing Songs for Language Learning
Song Sequence Architecture and Research Agenda
版管理を行う概念的フレームワークとして、共通用語、設計・記録の原則、曲間の関係、今後の実証研究の優先課題を提案しています。
- 掲載フレームワークの版
- 0.1.2・2026年8月26日
- 版のDOI
- 10.5281/zenodo.21757450
- 状況
- 公開意見募集用草稿・改訂版
この公開意見募集用草稿は、正式な外部査読を受けていません。概念的フレームワークと研究課題を提示するものであり、実証的検証、認証、効果の証明を示すものではありません。
学会誌
JSSDLL
Journal of Scientific Song Design and Language Learning
JSSDLLはSSDLLの学術誌です。Scientific Song Design、言語学習、研究方法、根拠と評価、実践に関わる学術研究を対象とします。
- 状況
- 投稿受付中
- 創刊号
- 創刊号・第1巻第1号・2026年12月刊行予定
- 編集長
- Lingling Liu
- 査読手続き
- 編集部による初期審査後、少なくとも2名の独立した査読者による双方匿名査読
SSDLL・学術誌JSSDLLJournal of Scientific Song Design and Language Learning第1巻・第1号
2026年12月刊行予定準備中
2026年12月刊行予定準備中
創刊号の表紙・プレビュー
活動
現在の主な活動。
現在は基礎研究、学術出版、体系的な意見収集を中心に活動しています。
研究
SSD Foundation Series
Scientific Song Designの共通用語、記録の原則、Song Sequence Architecture、研究課題を整備します。
出版
JSSDLL・第1巻第1号
2026年12月刊行予定の創刊号に向けて、投稿を受け付けています。
意見募集
SSD公開意見募集
公表された意見募集期間は2026年9月30日まででした。フレームワークや研究課題に関するその後の学術的なお問い合わせは、SSDLLへお寄せください。
運営責任者
Lingling Liu
創設者・会長／JSSDLL編集長
Lingling LiuはScientific Song Design（SSD）を研究し、学習用の歌と曲の配列を体系的に設計・記録・構成・評価するための学際的な概念的フレームワークを開発しています。
現在は語彙習得、長期保持、多言語学習、AIを活用した教育用歌曲の設計を中心に研究しています。
Lingling Liuの研究者サイトへ ↗研究交流と連携
SSDLLへのお問い合わせ。
学術的なお問い合わせ、研究交流、機関連携、SSD公開意見募集用草稿へのご意見、JSSDLLに関するご連絡は、以下のメールアドレスへお寄せください。
contact@scientificsongdesign.org