| 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, 全学教育センター, 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, 准教授 (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 |
完了 (2023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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| 研究成果の概要 |
多読支援システムを開発し、10年以上運用し、豊富なデータを蓄積してきました。本研究では、機械学習を用いて多読図書の難易度を自動推定する方法を検討しました。機械学習手法の選定とデータの整形を繰り返し行い、方法の精度を向上させました。実験結果により、この方法の有効性が確認され、多読学習者にとって有用なツールとなることが示唆されました。
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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、多読図書の難易度を自動推定するシステムの開発に向けた基礎研究を行い、難易度のパラメータを解明しました。学術的には、多読学習の効果を定量的に評価する新しい知見を提供しました。社会的には、学習者が適切な難易度の図書を選択することで、語学力の向上を支援し、教育の質を高める可能性があります。この研究は、教育機関や公共図書館での応用が期待されます。
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