| 研究課題/領域番号 |
20K00800
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分02100:外国語教育関連
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| 研究機関 | 信州大学 |
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研究代表者 |
Brierley Mark 信州大学, 全学教育機構, 外国語准教授 (70646877)
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| 研究分担者 |
新村 正明 信州大学, 学術研究院総合人間科学系, 教授 (20345755)
RUZICKA DAVID (RUZICKA DAVID・ED) 信州大学, 学術研究院総合人間科学系, 准教授 (70436898)
長谷部 めぐみ 信州大学, 学術研究院総合人間科学系, 助教 (50878725)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 多読 / 難易度 / 機械学習 / 難易度推定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
多読とは，文章を分析しながら読むのではなく大意を把握するような読み方，いわゆる通読により多量の本を読むものであり，読解力や語学能力を高める学習方法として利用され，多くの教育的効果があることが報告されている．
この多読の学習効果を高めるために，学習者は適切な難易度の多読図書を選択する必要がある.このため，出版社や多読支援団体が，図書毎に難易度を定めているが，それぞれが異なる評価を行っており，統一された難易度とは言い難い．
そこで本研究では，実際の運用で蓄積された学習者による難易度評価や図書に含まれる単語の種類等のデータ等を機械学習し，多読図書の難易度を自動推定するシステムの開発を行う．
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| 研究実績の概要 |
多読とは，大意を把握するような読み方，いわゆる通読により多量の本を読むものであり，読解力や語学能力を高める学習方法として利用されている．この多読学習のために，難易度が段階的に調整された図書(以後，多読図書と呼ぶ)が複数の出版社から数多く出版されている．多読の学習効果を高めるためには，学習者は適切な難易度の多読図書を選択する必要がある．このため，出版社や多読支援団体が図書毎に難易度を定めているが，それぞれが異なる評価を行っており，統一された難易度とは言い難い．
我々は，多読支援システムを開発し，10年以上，実際の授業で運用しデータの蓄積を行ってきた．本研究では，実際の運用で蓄積された学習者による難易度評価や図書に含まれる単語の種類等のデータ等を機械学習し，多読図書の難易度を自動推定するシステムの開発を行う．従来の手法では，単語の難易度，出現数，構造等から難易度測定の理論に基づき定式化を行っている．これに対し，機械学習においては，主に入力データの選定・整形，機械学習手法の選定と機械学習による推定，出力データの妥当性の判定を繰り返し行い，機械学習の精度を高めて行く必要がある．
昨年度までに，入力データの選定・整形と試験的な機械学習を行い，文章内の係り受け関係が難易度推定に有効であるという知見が得られた．今年度は，さらに様々なパラメータについて調査し，難易度推定への寄与度の高いパラメータの特定を行うことができた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初計画どおり，難易度推定への寄与度の高いパラメータの特定を行うことができた．
しかし，新型コロナウィルス対応のため，学生を集めた実験が困難となり，多読支援システムに蓄積された過去のデータによる推定のみとなった．推定ではあるが良好な結果が得られていることから，おおむね順調に進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
学生を集めての実験を実施し，推定結果の評価及び高精度化を実施する．
また，新型コロナウィルス対応のため成果普及が十分ではなかったことから，積極的な成果普及を行うほか，他の研究者と意見交換を行うことにより，推定方法の高度化の検討を行う．
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