| 研究課題/領域番号 |
17K13511
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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 | 日本大学 |
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研究代表者 |
小林 雄一郎 日本大学, 生産工学部, 講師 (00725666)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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 | 自動採点 / 学習者コーパス / フィードバック / 自動評価 / コーパス / 自然言語処理 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、日本人英語学習者の書き言葉および話し言葉を対象とする自動採点システムおよび自動フィードバックシステムの作成・検証である。主な研究成果の一つとしては、日本人高校生364人の話し言葉データを対象にした自動採点実験がある。その結果、発話の語数や速度といった基本的な統計量に基づく判定では65.66%、発話内で用いられた語彙や文法なども考慮した実験では70.88%の精度が得られた。また、それと同時に、学習者に対するフィードバックに有益と思われる言語項目を特定することができた。ただ、当初予定していた、実際に学習者を教室に集めてフィードバックを行う実験には、コロナ禍の影響で実施できなかった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学習者が好きな時間に、好きな場所で繰り返し英語を学習し、フィードバックを受けられるシステムの開発は、社会的に極めて有用である。また、現在のように、感染症対策のためのオンライン授業が多くなっている状況を考えると、自宅学習に活用することができる、自動採点・自動フィードバックを用いた学習コンテンツのニーズは高いと思われる。
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