教室内発話ターンテーキングに着目した授業活性度の可視化

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K02999
• 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09070:教育工学関連
• 研究機関: 滋賀大学
• 研究代表者: 市川 治 滋賀大学, データサイエンス学系, 教授 (00821612)
• 研究分担者: 伊達 平和 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (70772812) ; 右田 正夫 滋賀大学, 教育学系, 教授 (70335157) ; 田中 宏子 滋賀大学, 教育学系, 教授 (00324559) ; 糸乗 前 滋賀大学, 教育学系, 教授 (90324558) ; 辻 延浩 滋賀大学, 教育学系, 教授 (00378431) ; 磯西 和夫 滋賀大学, 教育学系, 名誉教授 (50223061)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 授業評価 / 授業活性度 / 音響イベント / 機械学習

研究成果の概要

一般に学校の授業の品質の評価は難しい課題である。良い授業とは何かという問いは評価者によって観点が大きく異なり、また評価も主観的であるからである。そこで授業活性度という単純化された指標を導入し、これを機械学習モデルによって客観的に推定することに取り組んだ。この指標は授業の良し悪しを測るものではなく、教師と生徒の発話のターンテーキングが良好であるか、すなわち授業が対話的に行われているかを測るものである。この指標を教室で収録した音声のみによって推定する機械学習モデルを構築した。本手法は授業評価における一つの側面を見るに過ぎないが、対象授業についての客観的な評価を出力できる点がメリットである。

自由記述の分野

知能情報学

研究成果の学術的意義や社会的意義

教育の現場において、授業評価の方法は大きく2つに分けられる。ひとつは受講生に対してアンケートを行うものであり、もうひとつは他の講師などが授業を参観した上で評価を行うものである。しかし、これらは主観的な評価であり、評価者が変われば変化するという問題があった。
本研究では、授業評価の一部の側面に限定することになってしまうが、評価指標を算出する客観的な条件を定め数値化することが重要であるとの考えに立ち、「授業活性度」という定量的な指標を導入した。これを機械学習モデルによって客観的に算出する仕組みを構築した。