2023 Fiscal Year Annual Research Report
教室内発話ターンテーキングに着目した授業活性度の可視化
Project/Area Number |
19K02999
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Research Institution | Shiga University |
Principal Investigator |
市川 治 滋賀大学, データサイエンス学系, 教授 (00821612)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊達 平和 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (70772812)
右田 正夫 滋賀大学, 教育学系, 教授 (70335157)
田中 宏子 滋賀大学, 教育学系, 教授 (00324559)
糸乗 前 滋賀大学, 教育学系, 教授 (90324558)
辻 延浩 滋賀大学, 教育学系, 教授 (00378431)
磯西 和夫 滋賀大学, 教育学系, 名誉教授 (50223061)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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Keywords | 授業内音声イベント / 授業活性度 / 深層学習 |
Outline of Annual Research Achievements |
研究の主たる目的は,教師と生徒の発話のターンテーキングに着目して,授業の活性度の客観的な指標を見出し,その測定の手法を確立することである。 これまでの年度において,実際の中学校・小学校の教室で,実際の授業の音声を収録した。3名の評価者が立ち会い、収録した授業ごとの活性度を主観的に評価した。(評価者のバリエーションは5名)また、授業の中で発生する「教員による説明」「板書」「グループワーク」「机間巡視」「ビデオ視聴」「生徒発言」「拍手」「笑い」などの授業内音声イベントについて、全部の収録授業のイベントの発生時刻を人手にて付与する作業を行った。さらに、活性度の評価者が現地収録時の5名と少なかったので、音声のみを後から聞いてもらい、主観評価者を10名に増やした。 当該年度は昨年度に引き続き、これらのデータを使用して、教員や生徒の発言イベントの時間や回数、板書イベントの時間などの音響イベントを特徴量として、授業の活性度の主観評価値を推定するモデルの構築に注力した。昨年度は、手作業で作成した正解の音響イベントを入力として、活性度の主観評価値を推定するモデルを学習した。当該年度は、音響イベント推定モデルと組み合わせることで、収録音声を入力すれば、活性度の主観評価値を出力するシステムを構築した。 さらに、教員に装着したピンマイクだけでなく、教室中央に設置したマイクロフォンアレイによる収録音声データも活用し、精度の改善を試みた。
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