| 研究課題/領域番号 |
18K18118
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 東京学芸大学 (2021)
静岡理工科大学 (2018-2020) |
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研究代表者 |
江原 遥 東京学芸大学, 教育学部, 講師 (60738029)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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)
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| キーワード | 学習支援システム / 項目反応理論 / テスト理論 / BERT / 深層学習 / 自然言語処理 / 自動作問 / 文脈化単語埋め込み / 語学学習支援 / 機械学習 / クラウドソーシング / 外国語教育 / 表現学習 |
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| 研究成果の概要 |
研究期間中の技術革新にいち早く適応し、本研究では、深層転移学習を利用して、人間が語学学習のための作問をする際に役立つように、非母語話者が文意を考慮して語義を捉えやすくする技術を開発した。この技術は、将来的に、語にどのような意味があるか非母語話者が用例を通じて調べたり、語義を考慮して誤答選択肢を作成するなど、作問を（半）自動で行う際の様々な場面に有用であると考えられる。これらの成果は国内会議予稿論文などで現状や見通しを発表しており、今後もより有用な技術に発展させていけるものと考える。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、深層転移学習を利用して、人間が語学学習のための作問をする際に役立つように、非母語話者が文意を考慮して語義を捉えやすくする技術を開発した。この技術は、語にどのような意味があるか非母語話者が用例を通じて調べたり、語義を考慮して誤答選択肢を作成するなど、作問を（半）自動で行う際の様々な場面で人間を支援する際に有用である。具体的には、語学学習支援システムや自動作問システムの作成の支援につながる。
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