教育上の有用性を考慮した「知識の難しさ」を推定できるリーダビリティ判定技術の研究

Research Project

Project/Area Number	22K12287
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 62030:Learning support system-related
Research Institution	Tokyo Gakugei University
Principal Investigator	江原遥東京学芸大学, 教育学部, 講師 (60738029)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Keywords	リーダビリティ
Outline of Research at the Start	Webの発達等により、特に英語では幅広い解説テキストが入手可能になり、これらで学習者の知識を拡充する機会が増えている。こうしたテキストを入力とし、テキストのどの部分が学習者にとってどの程度難しいか（リーダビリティ）を自動判定する技術は、教材推薦や自動作問など様々な学習支援の応用の基盤技術である。しかし、従来のリーダビリティ判定技術は「表現の難しさ」の判定が中心であった。本研究提案では、「表現の難しさ」に加えて、深層機械学習により文脈や意味を考慮することで、テキストの「知識の難しさ」をも判定できるリーダビリティ判定技術を研究する。