| 研究課題/領域番号 |
20K12110
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
嶋田 和孝 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50346863)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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 | マルチモーダル / 自然言語処理 / 議論分析 / グループディスカッション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
複数人による議論は，PBLのような学習の場のみならず，入試などのグループディスカッションでも活用され，教育の中で重要な役割を担っている．一方で，そのような議論を試験として公平にかつ効率的に評価することは難しい．本研究では，議論の流れを言語的な発話内容だけではなく，音声（韻律情報など）や画像（表情やしぐさなど）を踏まえ，マルチモーダルに利用して把握する手法の確立を目指す．得られた議論状態に基づき複数の評価の観点（軸）を対象とした議論評価システムの構築を進める．また，単に評価軸の可視化のみならず，それを言語的に説明する評価レポートの自動作成も試みる．
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| 研究成果の概要 |
教育において，ディベートなどを対象とした場合は，その議論を評価する必要がある．本研究課題では，議論の質評価のためのデータセットを構築し，そのデータにマルチモーダルな評価値推定モデルを適用し，その有効性を検証した．また，作成したデータだけではなく，既存のデータセットを対象とし，議論分析に関係する様々な要素技術についても，手法の提案および評価を行った．
本研究課題で作成したデータセットは Kyutech Debateコーパス Ver.1およびVer.2，以前の科研で作成したKyutechコーパスのVer.3の3つは，いずれもWebで公開をしている．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本申請課題で作成したデータは基本的にすべて無償で申請者のWebページに公開している．これらのデータは関連研究者が自由に利用することができ，学術的な意義がある．
本申請課題で対象としている議論の評価は人間でさえも評価がぶれ，公平性などの様々な問題が生じる．この問題に対して，機械による客観的な評価が可能であれば，一定の意義がある．これは，デイベートや小論文などの自動評価という観点で社会的な意義がある．
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