| 研究課題/領域番号 |
17K13498
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
外国語教育
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
金丸 敏幸 京都大学, 国際高等教育院, 准教授 (70435791)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 自動評価 / 評価基準 / 生成AI / スピーキング / 発話データ / 評価指標 / 機械学習 / 学習用データ / スコア付き発話データ |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，英語スピーキングの自動評価に向けた評価付きデータの作成を目的としていた．初年度は既存研究の調査と評価指標の整理，途中年度で発話データの符号化環境を整備し，スコア付与とベクトル化の研究を行った．しかし，発話データの収集を行う段階となって，新型コロナの感染が拡大したため，発話の実データが収集できなかった．さらに生成AIの登場により，当初の研究目的の意義が大きく低下したため，それまでの評価指標の研究に基づき，生成AI時代の英語教育研究と対面教育の脳科学的研究に取り組むこととなった．英語教育における生成AIの活用や国際シンポジウムでの発表などで，本研究は一定の成果を挙げることができた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
英語スピーキングの評価基準に関する分析に基づき，どのような点を指導，改善すれば英語運用能力の向上させることができるのかについての研究を行ってきた．当初は，自動評価用のシステムの学習に用いる発話データを構築する予定であったが，コロナ禍を挟んで生成AIの急速な発展により，学習用データそのものの必然性が低下した．そこで，評価のあり方を中心とする研究を進めることとなった．その研究の知見を活かし，生成AI時代に必要となる英語教育についての考察を深めることができた．これらの考察は，今後の英語教育に対する指針を示すことができた点で，学術的，社会的に果たした意義は大きいと考えられる．
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