2016 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, 情報理工学域, 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。2016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．昨年度、映画英語教育学会全国大会にて発表し、すでに特許出願済みのプログラム「外国語の難易度判定装置」（特開2016-42158）に関して専門家の意見を求め、審査請求の準備を進めた。2017年度中に審査請求を予定。
２．リスニングデータ収集のため使用した開発済みe-ラーニングプログラムのアセスメントテストの録音状態がナチュラルなため、音声認識エンジンによる解析がほぼ不可能であることが判明した。そのため、再度データを収集するために、リスニング問題研究用ツールを新たに開発した。2017年度にデータを再収集する。
３．昨年度、当初想定していた認識エンジンが本研究には不適合であることが判明した。本年度も継続して使用可能な音声認識エンジンの選定に取り組んだ。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究に対応する音声認識エンジンが予算内で見つけることができていない。
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| Strategy for Future Research Activity |
「外国語の難易度判定装置」（特開2016-42158）の審査請求と新たなプログラムによるデータ収集を実施。本研究に対応する音声認識エンジンが見つからない場合は、既存の音声認識エンジンを複数組み合わせる手法を検討する。
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| Causes of Carryover |
研究用認識エンジンの費用を支出できていない。また、研究の遅れとともに学会発表の実施予定がずれ込み、出張旅費が支出できていない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
単一の研究用認識エンジンを利用できない場合は、複数を組み合わせる手法を検討し、これに予算を充てる。また、前年度使用できなかった学会発表のための出張旅費を使用する予定である。
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