大規模連想ネットワークとLLM連携を基盤とした日本語学習支援の強化

• Project/Area Number: 25K04218
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 02090:Japanese language education-related
• Research Institution: Takushoku University
• Principal Investigator: 寺岡 丈博 拓殖大学, 工学部, 准教授 (30617329)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 石本 祐一 ものつくり大学, 技能工芸学部, 准教授 (50409786)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2027: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
• Keywords: 連想情報 / 語彙学習 / 学習支援 / 音声分析 / 動詞

Outline of Research at the Start

本研究では，言葉の連想情報に基づいた連想ネットワークと大規模言語モデル（LLM）を連携させて語彙学習システムが生成した問題ならびに学習者の回答結果について分析を行う．
まず，単語間の連想関係をベースとし，LLMを用いて連想ネットワークを拡張する．並行して，発話音声データの分析で得られた特徴を語彙学習システムに応用することで問題生成の強化を図る．そして，生成された語彙問題を学習者が回答した結果について分析を行う．
これらを通して日本語学習者が日本語母語話者の言葉の連想に沿って学習するだけでなく，（特に日本語が母国語ではない）日本語教師が教材を作成する上で言葉の連想情報を確認できることを目指す．