| Project/Area Number |
22K18474
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 2:Literature, linguistics, and related fields
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| Research Institution | Kobe City University of Foreign Studies |
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Principal Investigator |
濱田 彰 神戸市外国語大学, 外国語学部, 准教授 (50779626)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
相澤 一美 東京電機大学, 工学部, 教授 (00222448)
磯 達夫 東京電機大学, 工学部, 教授 (40438916)
星野 由子 千葉大学, 教育学部, 准教授 (80548735)
小島 ますみ 名古屋大学, 言語教育センター, 准教授 (40600549)
小林 雄一郎 日本大学, 生産工学部, 准教授 (00725666)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 英語教育 / 語彙指導 / コンピュータ適応型テスト / 項目反応理論 / 語彙サイズ / テスティング / コーパス / データバンク / 第二言語習得 / 語彙 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，1980年代から現在に至るまで，多肢選択形式で測定されてきた英語学習者の語彙サイズを，意味想起形式で測定するためのコンピュータ適応型テストを開発する。具体的には，問題の識別力・困難度( を推定した項目バンクを構築し，受験者が意味を思い出せる単語の数（語彙サイズ）を正確かつ短時間で測定できるテストシステムを構築する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，従来は多肢選択形式で測定されてきた英語学習者の語彙サイズを，意味想起形式で測定するためのコンピュータ適応型テストを開発することに挑戦している。具体的には，問題の困難度・識別力( を推定した項目バンクを構築し，受験者が意味を思い出せる単語の数（語彙サイズ）を正確かつ短時間で測定できるテストシステムを構築することに取り組んでいる。
３年目の研究では，意味想起型語彙サイズの採点を生成AIが行う妥当性を検証した。近年，生成AIであるChatGPTなどは，自然言語処理において高い理解力を示しており，自由記述式回答の採点支援への応用が期待される。そこで，ChatGPTによる意味想起型語彙テストの採点結果と評価者による判定との一致度を検証した。約30名の英語教員が採点した語彙サイズテストの結果と，ChatGPTの各モデルが正解と判定した解答の違いを比較し，生成AIを使うことで簡便かつ精度の高い採点を行えることを明らかにした。これらの結果を基に，オープンソースプラットフォームConcertoを用いて，項目バンクから受験者の回答に応じて出題する問題を自動的に変更し採点するコンピュータ適応型テストを構築しているところである。
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