| Project/Area Number |
23K24961
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| Project/Area Number (Other) |
22H03706 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62030:Learning support system-related
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| Research Institution | Teikyo University |
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Principal Investigator |
山下 由美子 帝京大学, 公私立大学の部局等, 准教授 (90635294)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小松川 浩 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 教授 (10305956)
湯川 治敏 愛知大学, 地域政策学部, 教授 (40278221)
秋山 英治 愛媛大学, 法文学部, 教授 (40636148)
日永 龍彦 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (60253374)
加藤 竜哉 愛知大学, 公私立大学の部局等, 研究員 (70624542)
仲道 雅輝 愛媛大学, 教育・学生支援機構, 准教授 (90625279)
山川 広人 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 講師 (90724732)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥15,730,000 (Direct Cost: ¥12,100,000、Indirect Cost: ¥3,630,000)
Fiscal Year 2026: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
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| Keywords | 話しことばチェッカー / 話し言葉 / 学習支援システム / レポート / AI / 感想文 / 学術文章 / 機械学習 / 初年次 / システム開発 |
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| Outline of Research at the Start |
先行研究を通じて話し言葉を分類カテゴリに沿って検出できる「話しことばチェッカー」システムを開発し，反転学習と協調学習を組み合わせた授業実践により，文脈の影響を受けるあいまいな話し言葉抽出の可能性を示した。本研究では，こうした授業を一元的に管理できる学習支援システムと授業モデルを構築し，複数大学での実践を通じて，あいまいな話し言葉の効率的な抽出とともに教育的効果を検証する。その上で，授業実践で蓄積された大量のあいまいな話し言葉の事例データベースに機械学習を適用させ，文脈理解可能な「AI話しことばチェッカー」を開発し，知的学習支援システムへの拡張を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまでの研究で、判定対象の文章内に含まれる話し言葉を、作成した話し言葉の分類カテゴリに沿って検出し、修正文例を提示する機能を搭載した話し言葉検出システム「話しことばチェッカー」を開発した。また、あいまいな話し言葉（グレーゾーン）抽出のために、試作的に実施した「てしまう」の判別で77％の精度を出すことができ、グレーゾーン判別モデルの基礎を作ることができた。
2023年度は、システム開発担当者を中心に、2022年度の授業実践者と共同でアジャイル開発を通じシステム改良を行った。
これまでの話し言葉検出の対象となる文章は、アカデミックレポートや論文など客観的文章を想定していたため、例えば「私」「思う」「感じる」などの主観的表現はすべて話し言葉として検出していた。しかし、実際に学生に課されるレポートには、感想文や自身の考えを述べさせるようなレポート課題も多いため、過度な話し言葉検出が課題であった。そこで、従来のシステムに「論文・レポート文」と「感想文」で検出を分けられる新機能を搭載させた。入力した文章を検出する際、どちらの文タイプかを選択する。「感想文」検出を選択すると、感想レポートや意見文で多く出現していた主語の「私」や感情や感覚を表す「思う」「感じる」「残念」、文末の「です、ます」体などを検出しなくなったため、より汎用性を高めることができた。
まだあいまいな話し言葉抽出は試行段階ではあるが、学会発表等を通じ、新機能を搭載した「話しことばチェッカー」の周知と利用を促すことができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
従来の「話しことばチェッカー」システムに「論文・レポート文」と「感想文」で検出を分けられる新機能を搭載させることができた。入力した文章を検出する際、どちらの文タイプかを選択する。「感想文」検出を選択すると、感想レポートや意見文で多く出現していた主語の「私」や感情や感覚を表す「思う」「感じる」「残念」、文末の「です、ます」体などを検出しなくなったため、より汎用性を高めることができた。
学会発表等を通じ、研究分担者以外にも広く利用を促すことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在は、判定対象となる文章をシステム上に入力するかコピー＆ペーストで貼り付けた後に検出をしなければならない。
しかし、学生達はWordでレポート作成をすることが多いため、レポートを作成、提出する媒体のまま話し言葉検出ができる機能の構築を目指す。
教員側も、話し言葉チェックのためにシステムに学生レポートをコピー＆ペーストする必要があり、手間がかかるうえ、レポートの体裁が崩れてしまうことが難点である。そのため、同様にWordやPDF等のファイルをアップロードすることで話し言葉が検出される機能の構築を目指す。
加えて、あいまいな話し言葉を収集し、システムのAI化を目指していく。
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