2016 Fiscal Year Annual Research Report
自律的な英語シャドーイング学習を目指した自動評価と教材データベースの開発研究
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16H03447
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
伊藤 佳世子 京都大学, 国際高等教育院, 特定外国語准教授 (20742498)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山内 豊 東京国際大学, 商学部, 教授 (30306245)
峯松 信明 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (90273333)
坪田 康 京都工芸繊維大学, 基盤科学系, 准教授 (50362421)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | シャドーイング / 自動評価 / モチベーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2016年度は研究初年であるために準備期間として活動し、今後の開発に向けた課題を検討し開発方針を策定した。新たな評価システム開発のための準備・事前調査が以下のように実施された。1)TOEICミニテストを実施する 2)アンケートでは、学習者の意欲や学習の継続性にどのように影響するかを検討するための WEB 版アンケート調査と調査実験の準備をした。WEB 版調査の結果を基に,学習意欲を高める教材の要因分析を行い,教材選択の基準を策定した。3)音声モデル用教材の構築では,シャドーイング用の英文教材について文章のトピック、難易度(文の長さ,語彙レヴェル、文法・構文)、音声的特徴(音変化,アクセント等)を考慮した。4)学生の録音データを分析する①手動評価では、英語教員が手動評価した結果をヘペアにしてデータベース化して「音声コーパス」を作成・収集した②自動評価では峯松・山内科研で開発された既存の自動評価システムを京大で実施し,さらに，posterior probability supportvectorという音声情報工学の最新の知見を基にした自動評価分析も発展的に実施した。この結果，従来の自動評価よりも精度の高い評価ができるようになることがわかった。5)音声コーパスの作成 英語教員が，シャドーイングした音声を繰り返し聞き，発音と韻律と心的辞書へのアクセスという３つの観点から５段階で手動評価を行った。この作業によって，ある英文をどのようにシャドーイングした音声は,５段階でどのくらいのパフォーマンスとして評価されるかという対応がつくようになる。このように，シャドーイング音声に対する評価ラベルを付加することによって，音声コーパスが作成され，コンピュータにこのコーパスを機械学習させることで，評価精度を向上させることができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
初年度は準備段階ということで、実際に音声データを収集するまでと考えていたが、東大でのシステム構築が順調に進んだことで、予想以上に進展がみられた。
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| Strategy for Future Research Activity |
[自動評価システム・音声コーパス]
シャドーイング評価に関しては，文発声を単位とした場合の検討はすでに実績がある。しかし句や単語を単位として発音誤りを検出することは技術的な難度が上がる。そのため技術的な実装は出来た場合でも，教育的な効果についての十分な検証ができなかった場合は，文単位でのスコアリング技術を中心に教材構築を検討する。この場合でも，文単位で自身の シャドーインスコアを日々確認することができるため，モチベーションの継続には十分な効果が見込まれる。GOPの事後確立と音声コーパスをシステム開発に使用すると同時に韻律を含む、新しい技術を新しいコーパスで構築する。
[教材データベース]
教材呈示に関して、音声面での検討に着手する。英語を母国語としている国だけではなく、インドや中国等のアジア圏など世界中の①地域特徴を検討する。またそれらの英語の特徴の中で最も苦手とする地域の英語の発話はどれかをアンケート調査する。さらに②発話速度の検討も実施する。
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