2015 Fiscal Year Research-status Report
工学的手法を用いた英語リスニング教材における難易度自動判定の研究
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15K12420
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| Research Institution | Akita Prefectural University |
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Principal Investigator |
岡崎 弘信 秋田県立大学, 総合科学教育研究センター, 教授 (80405084)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡辺 貫治 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (20452998)
福田 衣里 中国学園大学, 国際教養学部, 講師 (50617488)
橋本 信一 電気通信大学, 情報理工学部, 特任准教授 (60350500)
木戸 和彦 環太平洋大学, 次世代教育学部, 准教授 (80599184)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 教材情報システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ある任意のニュースを英語リスニング教材として使用するには、その難易度が学習者にとって適切かどうか判断しなければならないが、従来、話し方やスピードなどをどのように感じるかによって、授業を担当する教員、あるいは学習者自身が感覚的に判断することが多かった。昨今はコーパス言語学の視点を応用して語彙レベルを判定する方法も用いられているが、これはあくまでもテキストベースの話であり、音声自体の難易度を判定するものではない。本研究の目的は、我々がこれまで蓄積してきた膨大なリスニングデータを利用しながら、人間が判定する感覚的難易度を工学的音響分析の手法を用いて自動判定し、そのシステムをe-ラーニングプログラムに応用することである。2015年度はこれらの目的を遂行するために以下を実施した。
1．これまでのe-ラーニングプログラムの開発により、すでに収集された膨大なリスニングデータ中、基本英単語(中学英語レベル)のみで構成された180センテンスから日本人学習者の誤答傾向を分析した。
２．本研究で使用可能な音声認識エンジンの選定を試みた結果、当初想定していた認識エンジンが不適合であることが判明した。。
３．日本語音声認識エンジンを利用して外国人被験者にとってのリスニング教材難易度を判定するために、データ収集用のサイトを構築した。
４．映画英語教育学会全国大会で本研究の概要をポスター発表し、すでに特許出願済みのプログラム等に関して専門家の意見を求めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究に利用できる音声認識エンジンの選定が想定以上に遅れているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
音声認識エンジンの選定の幅を広げ、研究に利用できるエンジンの選定を急ぎ対応していく。
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| Causes of Carryover |
2015年度は想定していた認識エンジンの使用料を支出できなかったから。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
2016年度は当初想定していたものとは別の認識エンジン使用料として繰り越し分を使用する予定である。
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