研究課題
本研究の目的は、理工系学生向けの教材を、従来のような英語教師の経験や直感にだけに頼るのではなく、専門英語コーパスと学習者の履歴から、統計的評価尺度に基づく機械学習やデータマイニングの方法を利用して、構築することが目的である。ここまでの研究では機械学習の手法により個人ごとの学習結果を分析することは可能で、また一元的尺度(点数など)でなく多元的な評価(決定木、一階述語論理による表現)ができ、またそれらの項目は別に行った文法テストの項目と相関があることがわかった。しかしそれらをフィードバックする手法を提案するには至らなかった。それは細かな項目別の分析結果が分かっても、学習者にフィードバックするにはそれごとのインストラクションが必要であり、残念ながらそのようなインストラクションを持っていなかった。そこでその反省を元に、教育平成17年度は、「品詞」に焦点を当てた。単純な語彙学習のインストラクションは比較的容易に作成できるので、これに品詞に関する分析結果を反映させるのが狙いである。品詞に焦点を当てた教材構築の一連の手続きで、問題が2つある。品詞の表現方法と、品詞の影響度を調べるテストの方法である。まず品詞の表現方法であるが、学習者に直接品詞の情報(品詞名)を与えても、そもそも学習者がその品詞名を理解していなくては意味がない。そこでマウスのフォーカスで同じ品詞の文章中の全ての単語をハイライト化する読解支援Webツールを提案、開発して、国際会議KESなどで発表した。次に品詞の影響度を調べるテストであるが、英文読解では文法構造を正確に把握していなければ理解できたとはいえないという仮定の下に、主語・主動詞選択問題によりテストを行った。上記提案手法による品詞表示を行った場合、誤りが10%改善された(有意差あり)。これらは日本教育工学会などで発表した。この研究成果は別の教育プロジェクトの語彙学習教材に反映される予定ある。
すべて 2005
すべて 雑誌論文 (3件)
Knowledge-Based Intelligent In formation & Engineering Systems(KES2005) LNAI 3681
ページ: Part I,794-Part I,800
日本教育工学会第21回大会講演論文集
ページ: 395-396
平成17年度情報処理教育研究集会
ページ: 149-151
