2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of three party tutoring system for mastering machine learning
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18K11569
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| Research Institution | Kyoto Institute of Technology |
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Principal Investigator |
荒木 雅弘 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 准教授 (50252490)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | チュータリングシステム / 質問応答システム / マルチモーダル対話 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、学習者の覚醒度を保ちつつ、心理的な負担が小さいチュータリングシステムの開発を目的とした。また、そのような知的チュータリングシステムの実装にあたり必要な要素技術を検討した。
1つめの研究成果として、ユーザからの質問に対して知識グラフを用いて応答を生成する機構の実現と、三者対話形式における学習者の心理的負担軽減の評価を行った。知識グラフを用いた質問応答については、教科書の記述から述語項構造を用いて知識グラフを構築する手法と、各種の類似度を併用した検索手法とを用いて質問応答部を構築し、基本的な質問事例に対して動作検証を行った。また、三者対話形式における学習者の心理的負担軽減については、二者対話方式との比較環境を設定して85名に対するアンケート調査を行い、「リラックスしやすい」「質問しやすい」の2項目について有意な差が得られた。
2つめの研究成果として、システムからの質問に対するユーザの解答の評価手法を開発した。評価手法としては、教科書中の文から知識を体系的に表現できる知識グラフを構築し、それに基づいて解答を詳細に評価する手法を用いた。データセットとして高等学校情報Iに関する発問・解答・詳細な評価ラベルからなるデータセットの構築を行った。評価の際、単語の依存関係をリレーションとする方法と、述語をリレーションとする方法でそれぞれ知識グラフを構築する方法を比較し、後者の方法を採用したKAGM from K-BERT による方法が有効な手法であることを示した。
また本年度の研究成果として、基盤モデルを用いたデータ拡張によって識別性能が向上することを確認した。
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