2019 Fiscal Year Research-status Report
Development of Readability Index for EFL Learners with Artificial Intelligence
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19K00902
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| Research Institution | Kagoshima National College of Technology |
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Principal Investigator |
坂元 真理子 鹿児島工業高等専門学校, 一般教育科, 准教授 (60370061)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | リーダビリティ / 機械学習 / 英語教科書 / 新学習指導要領 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度は、英文のリーダビリティ測定ツールのＡＩを使用した、新学習指導要領に基づく改良のために①実際にどの出版社のどの教科書や準拠教材を使用するのが適切か②「人工知能」のうち具体的にどのような手法とツールを使用することが可能で効果的か③改良してできた物の英語教育分野及び一般の英語学習者への普及について、これまでの英語教育の専門家が深く関わってきたために結果の数値に対する信用性が高かったものを、人工知能が算出した結果についても使用者の信頼を同様に得て安心して使用してもらうために、具体的にどのような手法と過程で改良を行うべきか、という点に焦点をあてて検討を重ね、研究方法の再検討と決定、役割分担を行った。その上で、まずは新学習指導要領に基づき検定を終えている英語教科書および教科書準拠教材を収集し、デジタルデータバンクの作成に取りかかっている。また同時に、機械学習でのデモを複数回行ない、新しくできたデータバンクでの試行の準備を整えた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
対象の教科書が本当に新学習指導要領に基づき検定を合格した英語教科書であることを確認したうえで、それらを収集しデータバンクを作成する必要があったため、一定数の種類の英語教科書が出揃うのを待つ必要があった。また、人工知能(ＡＩ)のうち、実際にどのような手法やツールを使用するかを検討し選択する必要があり、そのために専門家に相談し意見交換をしたり、実際にパイロットスタディを行い、ツールの挙動を確認および比較対象する必要があった。加えて、これまで当該分野の専門家が深く関わってきたために信用が高かったリーダビリティツールをAIで改良を行うということから、改良物を実際に普及する際の一般の使用者による信頼度のことを考慮する必要があり、どのような手法で使用者の信頼を得るかという点を解決するのに時間がかかった。よって、実際に作成に入る前に、具体的な素材や研究手法、手順等について当初の計画より綿密に方法を検討し決定する必要が生じた。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の推進方策としては、まず大きな方針として、既存のリーダビリティ測定ツールであるOzasa-Fukui Year Level Index (OFYL)と同様に、本研究で作成する、人工知能で改良したツールが算出した結果についても使用者の信頼を得て安心して使用してもらうために、OFYLと同じ手法で改良した演算式と機械学習で算出した演算式の両方を作成し、機械学習によって作られた物が専門家の判断によって作られたものに比べ遜色ないかそれ以上の信頼性を示すことを証明する。そのための具体的な手法としてまず規準文データの基となる、新学習指導要領に基づき検定を終えている英語教科書および教科書準拠教材を出来るだけ多く収集し、デジタルデータバンクを作成していく。また同時に、機械学習でのデモを何度も行ないながら、新しくできたデータバンクでの試行を行って分析の精度を上げていく。
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| Causes of Carryover |
新学習指導要領に基づいた英語検定教科書が小学校をはじめとして使用され始めているため、それらの教科書及び副教材(ティーチング・マニュアルを含む)を出来るだけ多くの種類を購入する必要がある。その際に、当該の英語教科書現物は研究協力者全員が手元に置いて、研究の進行過程で内容の確認を行う必要があるため、全教科書を研究代表者及び研究協力者全員分の数を購入する必要がある。加えて、研究手法や進捗状況の確認、学会での発表ら論文投稿のための旅費やデータバンク作成及び機械学習の設定・動作確認のための人員に関わる人件費が必要となる。
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