| 研究課題/領域番号 |
22242014
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
今井 新悟 筑波大学, 大学院・人文社会科学研究科, 教授 (50346582)
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| 研究分担者 |
伊東 祐郎 東京外国語大学, 留学生日本語教育センター, 教授 (50242227)
酒井 たか子 筑波大学, 大学院・人文社会科学研究科, 教授 (40215588)
西村 竜一 和歌山大学, システム工学部, 助教 (00379611)
菊地 賢一 東邦大学, 理学部, 准教授 (50270426)
赤木 彌生 山口大学, 大学教育機構留学生センター, 准教授 (30346580)
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| キーワード | 日本語教育 / テスト / 教育評定・測定 / 音声処理情報 / 教育工学・教材・教育メディア / 音声・音韻 / CAT / 自動採点 |
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| 研究概要 |
日本語学習者のための日本語スピーキング能力をコンピュータ上で自動採点するテストシステムを構築するために、以下の研究を行った。
・テストの問題形式について検討し、単語、文、文章の3形式とし、さらに単語と文については、選択肢形式と自由発話形式のものを作成した。
・真正性を重視し、視覚情報(イラスト、写真、動画など)を使用する方法とその妥当性について検討した。問題作成の課題として、単語・文の短答式であっても、正答パターンが多数になる場合があること、さらにパターンマッチングさせるための回答例を網羅的に挙げきれない場合があることが明らかになった。解決策として、正答パターンが少なくなるようにアイテムを修正することとしたが、実際に音声サンプルを採録してみると、想定外の回答があり、回答例を網羅することの限界が明らかになった。このため、パターンマッチングの他に、文法記述による回答例産出の方法も検討した。
・問題をインターネット上で配信し、回答を音声で入力し、オンラインで音声認識をして、認識結果を収集できるシステムを作成した。音声認識エンジンのJuliusを組み込み、無音部分のタイミングにより発話終了を検知できるようにした。このシステムを使って、母語話者・非母語話者、男性・女性のバランスを考慮して回答サンプルを収集した。得られたデータの書き起こし・ラベル付けを行い、音響モデル構築のためのデータを作成した。
・能力を従属変数とした重回帰モデルを設定するにあたり、説明変数としての特徴の候補として、正答例との比較、無音声時間、フィラー、発話速度(単位時間あたりの音素数)などを検討した。
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