| 研究課題/領域番号 |
26240051
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| 研究機関 | 東京外国語大学 |
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研究代表者 |
芝野 耕司 東京外国語大学, アジア・アフリカ言語文化研究所, 教授 (50216024)
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| 研究分担者 |
藤村 知子 東京外国語大学, 大学院国際日本学研究院, 教授 (20229040)
大津 友美 東京外国語大学, 大学院国際日本学研究院, 准教授 (20437073)
佐野 洋 東京外国語大学, 大学院総合国際学研究院, 教授 (30282776)
藤森 弘子 東京外国語大学, 大学院国際日本学研究院, 教授 (50282778)
望月 源 東京外国語大学, 大学院総合国際学研究院, 准教授 (70313707)
鈴木 美加 東京外国語大学, 大学院国際日本学研究院, 准教授 (90226556)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | eラーニング / 日本語教育 / コーパス言語学 |
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| 研究実績の概要 |
2016年度は最終年度に向けた準備作業を開始した。具体的には，日本語e-LearningシステムJPLANGシステムの実行環境及び環境設定を明確化し，実行環境をクラウド環境を含めたほかあのシステムへの移行を可能とするために，DOCKERコンテナ化を行った。
また，全体で1000時間相当のコンテンツを持ち，言語教育で必要とするロールプレイやディクテーション，シャドーイングなどの機能を独自開発のシステムで実現した他，ペーパー試験及びLL教室での試験をすべてこのシステムで実現することを可能にする課題機能及びアンケート機能，並びにGoogle Analyticsに独自ログシステムを加えたLearning Analytics機能などこれまでに行った多くの開発結果であるコンテンツ及びプログラムソースの管理をより厳密化し，効率化するために近年のシステム開発で用いられているバージョン管理システムであるGITに統合した。
字幕コーパスに関しては，順調に運用を続け，10億語規模に到達した。
研究成果については，国際学会を中心に査読付き論文発表を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
JPLAMNGの利用は着実に世界中から定常的に行われており，Google Analyticsに移行後の1年半で150を超える国と地域からの利用がある。アクセス上位の国と地域は，ベトナム，日本，ポーランド，イタリア及び台湾である。
新コンテンツ開発の基盤となる字幕コーパスの構築及び分析も順調に進捗している。
これらの基盤を活かし，最新の深層学習を用いた教材生成システムに関しても検討を行い，挑戦的研究開拓に申請しているが，審査結果の判明は，7発になるとのことである。
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| 今後の研究の推進方策 |
2016年は音声認識，機械翻訳，音声合成などの人工知能研究が深層学習によって驚異的に進展し，人間を超える性能をこれらの分野で達成してきている。また，2017年4月にはマイクロソフトがSkypeでの同時通訳機能を発表した。
JPLANGは日本語話者が十分にはいない環境での日本語教育を改善するためにインターネットでの日本語教育の改善を目指してきた。音声認識などの機能が人間の成績を超えたことから，従来，困難であった分野までシステムで可能となってきており，これらの認識機能をどのように取り入れるかが次の課題となることは明白であろう。
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