音声認識・音声合成を応用利用したシャドーイング教材の難易度の最適化

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K00788
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分02100:外国語教育関連
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 古泉 隆 名古屋大学, 教養教育院, 講師 (60549541)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: シャドーイング / モデル音声速度 / 学習者による調整 / 自動調整

研究成果の概要

本研究では、音声認識・音声合成を応用利用し、シャドーイング教材の難易度要因の一つであるモデル音声の速度を、自動調整または学習者自身が調整することでどのような学習効果が得られるかを検証した。その結果、モデル音声の速度を学習者自ら変更する場合の他、音声認識を利用したシャドーイング評価に基づく自動速度変更でもリスニング力の向上に効果があることが示された。

自由記述の分野

英語教育

研究成果の学術的意義や社会的意義

近年、多くの英語コンテンツがインターネット上で提供されており、学習者がPCやスマホで再生速度を自由に変更できる環境にある。そのような状況の中で、シャドーイングの際に、自分のレベルに合った速度に自ら調整して練習を行うことでより効果的になるという示唆が得られたことは外国語教育において意義がある。一方、学習者自身で速度変更をする場合、主観に頼ることで適切でない速度に変更してしまったり、積極的に速度変更を行わない可能性もある。したがって、客観的かつ自動的な調整手法を進展させることも必要であり、本研究で、自動調整による効果を確認できたことは今後の自動調整の精緻化・進展への取り組みにおいて意義がある。