| 研究課題/領域番号 |
15K12420
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 秋田県立大学 |
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研究代表者 |
岡崎 弘信 秋田県立大学, 総合科学教育研究センター, 教授 (80405084)
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| 研究分担者 |
渡辺 貫治 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (20452998)
福田 衣里 中国学園大学, 公私立大学の部局等, 講師(移行) (50617488)
橋本 信一 電気通信大学, 情報理工学域, 特任准教授 (60350500)
木戸 和彦 環太平洋大学, 次世代教育学部, 准教授 (80599184)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | e-ラーニング / 教育工学 / 教材情報システム |
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| 研究成果の概要 |
ある任意のニュースを英語リスニング教材として使用するには、その難易度が学習者にとって適切かどうか判断しなければならない。本研究の目的は、我々がこれまで蓄積してきた膨大なリスニングデータを利用しながら人間が判定する感覚的難易度を工学的音響分析の手法を用いて自動判定することである。
以上を遂行するため、１．基本英単語(中学英語レベル)のみで構成された180センテンスから日本人学習者の誤答傾向を分析した、２．外国人被験者にとってのリスニング教材難易度を判定するために、データ収集用のサイトを構築した、３．使用可能な音声認識エンジンの選定を試みた、４．従来の音声認識エンジンと異なる手法の研究に着手した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来のレベル別教材は、あらかじめ用意された教材、つまりレディメイド教材であり、学習者の細かいニーズを満たすものではなかった。しかし、本研究により、任意の音声素材のリスニング難易度を自動判定するシステムが構築され、e-ラーニング用プログラムに組み込めれば、学習者のレベルだけではなく、趣味や嗜好といったモチベーションにかかわる部分までもカバーするオーダーメイド音声教材の自動提示が可能となるのである。
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