| 研究課題/領域番号 |
22K12294
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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 | 香川大学 |
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研究代表者 |
安藤 一秋 香川大学, 創造工学部, 教授 (60325321)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (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)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022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 | NIE支援 / 小学校教師 / NIEワークシート / Webニュース / 問題検討 / 意見 / 問題文生成 / 事前学習済み言語モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
研究代表者は，児童と教師の両側面から小学校におけるNIEの実践を支援する研究を長期的に進めている．本研究では，小学校教師を対象として，NIEワークシートの作成におけるニュース記事の選択と問題検討を支援する環境の構築を目的とする．特に，記事に適した問題タイプを推定する技術を基盤に，採用したい問題タイプに適した記事や授業で使いたい記事に適した問題タイプなどを推薦する技術を実現する．さらに問題作成の負荷軽減を目指し，自然言語処理によりサンプル問題文を自動生成する技術についても検討し，提案する技術の質および問題点を明らかにする．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，小学校教師のNIEワークシート作成における記事選択と問題検討を支援することを目的とする．
令和5年度は，まず，児童が意見を出しやすい記事を推薦する技術を検討するため，NIEワークシートを公開している16社を調査した．そして，ワークシートの更新数が多く，継続してワークシートを発行している静岡新聞社に注目した．調査の結果，ワークシートには6種の問題が採用されており，そのうち，文章で答える問題が44.1%を占めることを確認した．そして，文章で答える問題のうち，47.0%が記事に対する読み手の考えや意見を問う問題であることを確認した．本研究では，意見を問う問題が付随する記事を児童が意見を出しやすい記事であると仮定して，710件の正例負例で構成されるデータセットを構築し，児童が意見を出しやすい記事を判定するモデルを検討した．評価実験の結果，73.2%のF1値で判定できることを確認した．
次に，NIEワークシートの自動生成に向け，Webニュースから問題文を自動生成する手法について検討した．昨年度に実施した問題文タイプの分析結果をもとに，6つのテンプレートを構築し，評価実験によりテンプレートに基づく生成手法の性能を評価した結果，固有表現を問う問題については十分な性能が得られるが，それ以外の問題文については，テンプレートに基づく生成手法の限界を確認した．次に，事前学習済み言語モデルをファインチューニングして問題文を生成するモデルについて検討した．評価実験の結果，生成された問題文はワークシートの問題文よりdistinct-Nで0.05低いが，BLEUスコアは40.63と高く，提案手法によりNIEワークシートの問題文と同程度の問題文が自動生成できることを確認した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究代表者の学内外業務の増加や体調面などの影響により，当該研究のエフォートが十分維持できなかった．さらに，研究成果の発表についても件数も伸びなかったため，「やや遅れている」と自己評価した．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は，児童が意見を出しやすい記事を推薦するための手法の検討に特に注力する．NIEワークシートに採用された記事の中でも，児童がより意見を出しやすい記事を正例とするため，意見を問う問題が付随する他新聞社のワークシートについても分析する．また，意見を出しやすい記事を判定するモデルとして，今年度は，事前学習済みモデルを活用した手法についても検討する．さらに，データ数が少ない問題を改善するため，データ拡張法についても検討する．
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