| 研究課題/領域番号 |
17K18678
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
田中 省作 立命館大学, 文学部, 教授 (00325549)
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| 研究分担者 |
本田 久平 大分工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (40342589)
長谷川 由美 近畿大学, 生物理工学部, 准教授 (40585220)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2023-03-31
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| キーワード | 日本手話 / 指文字 / 学習システム / 第二言語習得 / コンピュータ・ビジョン / 自然言語処理 / 誤り分析 / 多変量解析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、日本手話の指文字を対象としたWebベースの学習システムを構築した。まず、指文字に対する手指形状と誤りに関するデータを蓄積した。誤りにかかわる複数の要因を、手指形状の類似性に基づきデータ主導で明らかとした。それらはいくつかの形状の特徴の欠落のもとでの手指形状の類似性だけではなく、同じ行であることなど、手指形状以外の原因も確認された。そして、指文字の新しい類型を与え、今までにない学習教材も作成した。このように、手話の指文字を場とした第二言語習得（SLA）、コンピュータ・ビジョン（CV）、自然言語処理（NLP）の連携と融合の有効性を示した。
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| 自由記述の分野 |
情報学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
手話のなかでもごく一部の断片ではあるものの、指文字は手話において欠かすことができない。そのような指文字の読取・表出の両面を、自律的に学習できるシステムを開発した。また、今までにないデータ（手指形状、くずれ、誤りなど）を記録、蓄積し、とくに誤り分析では多変量解析に独自の分析法を組み合わせて、誤りの要因を客観的に確認し、誤り抑制に資する教材なども作成した。これらの成果は本システムを使った学習以外の場でも有用である。このように課題名にも含めた3分野の知見が十分に融合し、理論的・技術的議論にとどまらず、手話学習の現場につながる成果の産出につながったことも有意義である。
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