2016 Fiscal Year Annual Research Report
An Autonomous Learning Support System for Production of Japanese Kanji and Special Morae Using Smart Devices: Global Field Testing and Evaluation
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15K12891
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| Research Institution | Iwate University |
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Principal Investigator |
三輪 譲二 岩手大学, 工学部, 准教授 (60125664)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川村 よし子 東京国際大学, 言語コミュニケーション学部, 教授 (40214704)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 日本語教育 / 教育工学 / 情報通信技術 / e-Learning / 自律学習支援 / 発音評価 / 特殊拍音声産出 / 漢字手書き産出 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、スマートフォンの操作に慣れたディジタル世代の日本語学習者に対して、いつでも、どこでも、だれでも、手軽に、繰り返し、学習できるクラウド環境で、多段自律学習できるWeb ネットワーク型の「公開型仮想学び舎（Open-Manabix)」による漢字と特殊拍音声の産出(production)の自動評価とフィードバックを行う日本語学習支援システムを構築し、地球規模での公開運用実験を行い、新しい時代の日本語教育に資する実験評価を行うことを、研究目的とした。
非漢字圏の日本語学習において、漢字画文法を用いた「やさしい漢字」や効率的学習法の確立が必要である。手書き漢字の産出による学習法は、明朝体フォントの鱗や教科書体フォントの筆押さえなどは、画の特徴として無視できることに、容易に気づかせることができ、類似漢字の産出力の向上に利点がある。このため、Web型手書き漢字認識システムを開発し無料公開した。このシステムでは、手書きにおいて、漢字の画の方向や筆順を誤った場合は、画の色を変更して、学習者にフィードバックする機能を付け、漢字の産出誤りを、学習者が気づき易くなり、世界各地より積極的に利用され、過去1年間の漢字産出数は約5万であり、その約4分の1がスマート機器からの利用であった。
特殊拍音声の産出の発音評価においては、スマートフォンを用いてS/Nを改善し、特殊拍音声を100点法で評価する方法を開発し、無料公開した。これにより、発音の改善の方向性を学習者が理解し易くなり、また、学習者同士で得点を競うことにより、学習意欲を高めることができた。さらに、テ形動詞の特殊拍の他に、一般拍を含まない単語や拗音を含む単語の評価も可能となり、特殊拍計測の公開標準器の役割も持っている。本システムの運用実験では、米国の学習者に活用され、その5段階平均オピニオン評点が約4.0であり、その有効性が確認された。
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