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 |
応募区分 | 一般 |
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 |
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 (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)
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 |
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,NIEワークシートの作成における記事選択と問題検討を支援するため,ニュース記事に適した問題タイプを推定する技術を基盤に,授業で取り組ませたい問題タイプに適した記事や授業で利用したい記事に適した問題タイプを推薦する技術を提案する.さらに挑戦課題として,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する. 令和4年度は,ワークシートに採用された記事と問題の特徴を分析した.分析の結果,記事ジャンル,出題方式,問題が問う対象の分析では,一部のジャンルで傾向があることを確認した.問題文の構成を分析した結果,文章で解答する問題と単語で解答する課題が存在し,その両方において「書きましょう」タイプの問題が頻出することを確認した.5W1Hの文中表現に着目して分析した結果,howタイプが多用されていることを確認した. また,NIEでは,新聞記事の内容に基づくディスカッションが実践されていることに注目し,児童が意見を出しやすい記事の特徴について初期検討を実施した.特に本年度は,NIEワークシートに付随する問題のうち,意見を問う問題に注目して記事の特徴を分析した.そして,分析結果をもとに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手法について初期検討した. 次に,記事内容に適した問題文生成の実現を目指し,NIEワークシートに付随する問題文の特徴や構造などを分析した.分析結果に基づき,テンプレートによる問題文生成,大規模言語モデルによる問題文生成,ハイブリッド型による問題文生成に3タイプの手法で問題文生成に取り組むことを決定した.特に,短文で構成されている問題文について,テンプレートを用いた問題文の自動生成について実現可能性を検討した結果,単文で構成される問題文の約20%が自動生成可能であることを確認した.
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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
新型コロナウイルスの感染拡大が依然として続いている状況あり,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を維持できなかった.さらに外部発表の件数も伸びなかったことなどの点を総合的に判断して,「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 |
次年度は以下の計画で研究を推進する. (1)児童が意見を出しやすい記事の推薦に向けた分析と判定法の検討 児童が意見を出しやすい記事の特徴について検討を継続する.特にNIEワークシートにおいて意見を問う問題が付随する記事の特徴分析を継続すると共に,意見を述べたり,読者の意見を問うことが多いコラムにも注目して分析を進める.その後,分析結果をもとに,児童が意見を出しやすい記事の判定法を検討する. (2)問題文の自動生成手法の検討 令和4年度に引き続き,まずはテンプレートによる問題文生成法を検討する.その後,大規模言語モデルに基づく問題文生成法の検討を開始する.
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