| 研究概要 |
本研究は,高校入試問題を解く力はあるが,日本語力の不足から設問文の指示内容の理解が不十分なため得点に結びつかない外国人生徒のために,英語,数学,理科の高校入試間題に表われる語彙や表現の分析を行い,入試対策に役立てようという目的で行っている。
平成16年度は,理科の高校入試問題の設問文を分析した。本分析では,まず,設問文の日本語を形態素解析し,形態素に分解したそれぞれを因子分析することで一文の中で最も重要な語句を導き出した。さらに,ニューラルネットワーク(人間の持つ優れた情報処理能力を人工的に実現させる技術,脳を工学的に模擬したアルゴリズム)の中のアルゴリズムのひとつである砂時計型ニューラルネットワーク(入力情報と出力情報が全く同じアルゴリズム)を利用して,設問文と解答との相互関係を導き出した。これらの圧縮情報に先の因子分析の結果を学習させ,設問文の特徴を導き出した。
次に入試問題の解答欄に記述された解答(理科の専門用語)と相関性の高い設問文を抽出し,その解答(専門用語)が求められる場合の代表的な設問文を導き出した。また,これらの代表的設問文の構造に着目し,「事実の描写,質問部分,文型,語彙」に分けて設問文を分析した。「事実の描写」では,「何が,どうした・どうなる」等々で,「質問部分」は,「質問の表現+どう解答するか」を含む表現を分析した。「文型」は,理科においてよく使用される表現,例えば「〜をもとに考えると,図のような〜を用いて」等々である。「語彙」は理科で特に必要な用語を分析した。設問文理解に欠かせない同義表現や語句,使用頻度の高い動詞等の抽出も行った。その結果・理科の入試対策として必要な学習範囲を特定することができた。
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