| Project/Area Number |
24K00078
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 02090:Japanese language education-related
Basic Section 02070:Japanese linguistics-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section02070:Japanese linguistics-related , Basic Section02090:Japanese language education-related
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
李 在鎬 早稲田大学, 国際学術院(日本語教育研究科), 教授 (20450695)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
淺尾 仁彦 国立研究開発法人情報通信研究機構, ユニバーサルコミュニケーション研究所データ駆動知能システム研究センター, 主任研究技術員 (10755119)
三谷 彩華 江戸川大学, 国際交流センター, 講師 (20831960)
毛利 貴美 岡山大学, グローバル人材育成院, 准教授 (60623981)
岩崎 拓也 筑波大学, 人文社会系, 助教 (60818037)
長谷部 陽一郎 同志社大学, グローバル・コミュニケーション学部, 教授 (90353135)
石井 雄隆 千葉大学, 教育学部, 准教授 (90756545)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥16,770,000 (Direct Cost: ¥12,900,000、Indirect Cost: ¥3,870,000)
Fiscal Year 2026: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
Fiscal Year 2025: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
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| Keywords | 生成AI / 作文教育 / 評価研究 / コーパス / 日本語教育の学習支援 / 自動採点 / データ科学 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では日本語学習者の「書く力」を育成するため、生成AIを活用した学習支援システムを開発する。システム開発は3ステップで行う。1.生成AIを評価するための標準的なデータセットを構築する。2.データセットに基づいて定量的に評価した生成AIを「日本語作文診断システム」に組み込み、ウェブ上で学習者の作文を診断し、推敲を促す学習環境を構築する。3.生成AIが作り出すフィードバックの有用性・妥当性を実験的方法で検証する。
こうしたシステム開発に加え、AIを利用した良い実践例を収集し、広めていくことで日本語教育分野におけるAI利活用を推進するとともに、生成AIと共生する日本語教育のあり方を提言する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本科研は日本語学習者の「書く力」を育成するため、生成AIを活用した学習支援システムを開発する。具体的には、1) 生成AIを評価するための標準的なデータセットを構築すること、2) データセットに基づいて定量的に評価した生成AIを「日本語作文診断システム」に組み込み、ウェブ上で学習者の作文を診断し、推敲を促す学習環境を構築すること、3) 生成AIが作り出すフィードバックの有用性・妥当性を実験的方法で検証することを目的としている。これらの目的を果たすため、３つのステップで研究を行う。
ステップ１として【データセット構築とAI評価】（2024年4月～2025年6月）、ステップ２として【システム開発】（2025年7月～2025年10月）、ステップ３として【効果検証】（2025年11月～2026年10月）である。
2024年は、生成AIが持つ言語能力を明らかにする目的でデータセット構築とAIの評価を行った。これにより、ステップ１の作業を完了したことになる。具体的には3つのコーパスを作成し、生成AIによる評価実験を行った。「①理解コーパス」として日本留学試験の１０年分の過去問テキストデータを作成し、複数の生成AIに回答してもらう方法で、生成AIの言語能力を評価した。「②内容コーパス」には代表者が公開してきた学習者コーパスの意見文データを使い、生成AIが文章の内容や構成に対して適切な評価ができるかを調査した。「③誤用コーパス」には初級、中級、上級の日本語学習者の作文データから350件の誤用例を抽出し、複数の日本語教師による評価を行った。これらの調査によって、生成AIが持つ言語能力の高さを実証的な方法で確認することができた。
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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
当初の申請通り、３つのコーパス（理解コーパス、内容コーパス、誤用コーパス）を開発し、調査分析も完了している。そして、これらの成果をもとに、2025年度から予定していたシステム開発にもすでに着手している。
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| Strategy for Future Research Activity |
生成AIのAPIをシステムに組み込む作業を行い、学習者による評価実験を行う予定である。
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