| 研究課題/領域番号 |
18K12434
|
|---|
| 研究機関 | 拓殖大学 |
|---|
研究代表者 |
寺岡 丈博 拓殖大学, 工学部, 准教授 (30617329)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | 語彙学習 / 学習支援 / 日本語 / 連想情報 / 動詞連想概念辞書 |
|---|
| 研究実績の概要 |
令和3年度は，前年度に実施した評価実験の結果から語彙問題の生成手法を再検討したが，学習効果を調べる評価実験に関してはコロナ禍のため実施できなかった．
本研究の語彙学習システムは，動詞連想概念辞書を用いて問題文と回答選択肢を含む語彙問題セットを生成し，学習者の回答結果によって繰り返し呈示する問題を自動で設定する．本システムが語彙問題を生成する際，学習者が回答した動詞リストの内容をベースにして問題文の述語となる動詞を動詞連想概念辞書から抽出している．この動詞リストは学習者が本システムにログインした時に呈示され，学習者は既知の動詞にチェックを入れてシステムに送信する．これにより，システムは学習者にとって既知あるいは未知の動詞を判別し，それぞれの動詞を同じ割合で含むよう語彙問題セットを生成する．
令和3年度は，これらの語彙問題セットの生成手法を再検討した．令和2年度に実施した「教材」としての評価実験で，語彙問題セット（問題文と回答選択肢の両方）で7割，「問題文と正解語」と「不正解の3語」を分けた場合は77%と84%の割合で，日本語学習者向けの教材に適していることがわかった．その一方で，日本語として正しくない表現や，解釈の仕方によっては正解になり得る不正解語が含まれていた．これらは動詞連想概念辞書から抽出した動詞と名詞の連想情報に強く依存していたことが主な原因だった．そこで，web上のテキストや新聞コーパスから得られた単語の共起関係を連想情報と組み合わせて用いることで，これらの表現や不正解語が問題セットに含まれることをある程度回避する生成手法を検討した．
|
| 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
令和3年度は，令和2年度の評価実験の結果を踏まえて語彙問題の生成手法を再検討し，語彙学習システムの「学習効果」について評価実験を実施することを計画していた．
前者は先述した研究実績概要の通り手法の改善に繋げることができたが，後者はコロナ禍による制限で，予定していた海外在住の日本語学習者を対象にした実験を実施することができなかった．
以上より，進捗は「やや遅れている」といえる．
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後は海外在住の日本語学習者に本システムを使用してもらうことで，学習効果の評価を実施したい．順調に評価を行うことができた場合は，国内在住の日本語学習者にも同様に本システムを使用してもらい，海外在住の日本語学習者のデータと比較することも検討したい．
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍により，システムの評価実験ができなかったことで人件費（参加者への謝金）を支払うことがなかったこと，ならびに現地参加を予定した国内の学会がオンラインでの開催になったために出張が取りやめになったことで次年度使用額が生じた．
翌年度分の助成金は評価実験の参加者へ支払う謝金に使用するつもりである．
|
