| 研究課題/領域番号 |
18K00849
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
近藤 悠介 早稲田大学, グローバルエデュケーションセンター, 准教授 (80409739)
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| 研究分担者 |
小林 雄一郎 日本大学, 生産工学部, 講師 (00725666)
川口 勇作 愛知学院大学, 教養部, 講師 (10805378)
石井 雄隆 千葉大学, 教育学部, 助教 (90756545)
APPEL RANDY 早稲田大学, グローバルエデュケーションセンター, 講師(任期付) (10802043)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 自動採点 / 学習者コーパス / 言語テスト |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、自動採点研究において、第二言語習得研究、学習者コーパス研究、言語テスト研究の知見を活用すること、自動採点システムの構築において得られた知見をこれらの分野に還元することである。これら関連分野の研究者と協働することで目的を達成しようとするものである。過年度において対象となるコーパスの整理、学習者のパフォーマンスを捉える特徴量の選定を行なった。これらの知見を活かし、2020年度も引き続き、3つの研究グループと協働し、自動採点システムの構築を検討した。それぞれの研究では、再話、談話完成、モノローグをタスクとして用い、学習者のデータを収集し、自動採点システムの構築した。人間の評定者の訓練においてタスクが異なれば異なる評価基準、訓練方法があるのと同様、自動採点システムの構築においてもタスク個別に特徴量および予測方法を選定しなければならない。さまざまに条件が異なるタスクの自動採点システムを構築するという過程を経て、本研究では、文章で示された評価基準を分析し、その結果に基づいて妥当な特徴量および予測方法を自動で選択するシステムを構築することが可能ではないかという新たな仮説にたどり着いた。これは、人間の評定者に対する聞き取りにおいて得られた、評定者が評価値を付与する際に手がかりとしている受験者の発話に表れる特徴などを参考に自動採点システム構築の際に使用する特徴量を選択する過程から得られた知見である。2021年度以降は、この新た手法による自動採点システム構築を検討し、言語テスト研究、第二言語習得研究、学習者コーパス研究に還元できる知見を獲得する。
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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
コロナ禍における学会の中止などにより、発表の場を逸した。データ整理のアルバイトの募集もこんなんであった。そのため、計画通りに進まなかった部分がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究を計画した時には想定していなかった事態となったが、成果発表の場を学会から論文にシフトする。また、可能であればオンライン学会での発表も検討する。
最終年度の計画としては、これまでの共同研究で得られた知見を活かし自動採点のモデルを提示することである。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍により参加予定学会が中止になり、旅費を使用しなかった。同様にデータ整理のためのアルバイトを雇用することができなかった。授業形態の変更などに多くの時間を費やした。
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