2017 Fiscal Year Annual Research Report
Exploring learning effect thresholds in English Writing to maximize learning effect
| Project/Area Number |
26750091
|
|---|
| Research Institution | Konan University |
|---|
Principal Investigator |
永田 亮 甲南大学, 知能情報学部, 准教授 (10403312)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
|
| Keywords | 文法誤り検出 / 文法誤り訂正 / 語学学習 / 前置詞 / 英語学習者 / フィードバック |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，英文自動添削システムのフィードバックが学習者に与える学習効果を明らかにするものである．
研究期間を通して英作文データを取得した．取得データに文法誤り，構文情報を人手で付与して，詳細な分析を推し進めた．この結果を基に各実験条件と学習効果の関係の分析を行った．その結果，当初の仮説とは異なり，実験条件間に学習効果の差異は見られなかった．この一番の大きな理由として，実験に使用した前置詞誤り検出／訂正手法が，理論値通りの性能では動作せず，学習効果が得られるほどに誤りを検出／訂正できなかったということが明らかとなった．詳細な理由を特定するために，更なる分析を行ったところ，当該前置詞誤り検出／訂正手法の評価実験では想定しない事例・現象（1）幅広い綴り誤り，（2）特殊な構文が，今回の実験では頻出したため解析に失敗し，その結果，誤り検出／訂正にも失敗したということが特定できた．
このような状況を踏まえ，研究の方向性を少し修正して，前置詞誤り検出／訂正手法の性能改善し、適切なフィードバックを生成にまずは取り組むこととした．具体的には、（I）構文解析性能の向上と（II)綴り誤り自動訂正に取り組むこととした．（I）については，今回得られたデータを基に，学習者の構文的特徴を調査した．そこから，学習者英文における前置詞誤りの特徴などを明らかにした．その結果を基に，学習者の英文向けの構文解析モデルを構築し，構文解析の性能を向上させた．これらの成果を学会で発表した．また，論文として発表した．この論文は論文賞を受賞した．（II）についても，非常にノイジーな学習者の英文中の綴り誤りを自動訂正する手法の考案を行い，学会発表と論文発表をおこなった．両成果とも作成したデータおよび解析ツール類を言語資源協会より公開した．更に，これらの結果を踏まえ新しいフィードバックを実現するための枠組みを提案した．
|
