AI・選択肢型チャットボットを利用した英会話システムの開発と英語力の向上の検証

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K00688
• Research Institution: Tokyo Denki University
• Principal Investigator: 宍戸 真 東京電機大学, システムデザイン工学部, 教授 (20247084)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 人工知能 / 音声認識 / 発話練習 / チャットボット / E-Learnig

Outline of Annual Research Achievements

コンピュータによる音声認識（Speech to Text）技術は、目覚ましい発展を遂げているが、ネイティブスピーカーが話す英語の認識にはたけているが、日本人のようなノンネイティブスピーカーの話す英語の認識率は低い。本研究では、サインウェーブ社の協力のもと、ノンネイティブスピーカー、特に日本人が話す英語の認識率を高めた音声認識システムを利用する。この音声認識システムに加え、サインウェーブ社と現在共同で研究を進めているELSTによる会話応答システムとを組み合わせ、日本人学習者のための自由に英語の発話・応答を練習するシステムをさらに発展させることを目的とし、新たな学習教材の開発に取り組んだ。
2021年度の研究では、従来の英語発話練習用ELST－Introducing Japan in Englishをさらに発展させ、選択肢型チャットボットを利用した自由な英会話練習に適したELST-Virtual Travel around the Worldを開発することを目標とした。
大学における正規の講義内で活用可能な学習内容、分量を備えた英語リスニング、スピーキング学習用教材を作成した。
サインウェーブ社のご協力のもと、音声認識、人工知能、選択肢型チャットボットを利用した応答システムにより、日本人学習者向けに、英語での応答、発話練習を用いた、リスニング、スピーキング力を向上させる学習システムの開発に成功した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

2021年度の研究目標は、チャットボットを用いた発話練習システムを完成させることであった。学習教材のコンテンツは自作し、それに基づいてサインウェーブ社のご協力のもと、学習用システム、管理システムを完成させることができた。2022年に度には、予定通り、学習効果を測定する実証実験に取り組むことができる。

Strategy for Future Research Activity

2022年度は、学生から被験者約40名にご協力いただき、1年間（4月から翌年1月まで）、新たに開発したELSTシステムを利用し学習を行ってもらう。被験者には、学習の開始時（4月）と終了時（翌年1月）にリスニング能力、スピーキング能力を測定するためにOPIcを受験してらう。学習の事前と事後のOPIcの得点、評価を比較し、本システムを利用して学習した効果をリスニング力、スピーキング力の向上を比較することで検証する。

Causes of Carryover

2021年度は、学習システムの開発に242万円を利用させていただいた。本来は2年間かけて開発を行うことを予定していたため、140万円ずつ2年間での予算執行を想定していたかが、開発が予定よりも順調に進み、費用の支払いを1回で行うこととなった。そのため110万円を前倒しで請求し、支払した。8万円の残高が報じ、次年度に繰り越すこととした。