2019 Fiscal Year Research-status Report
学習者コーパスと連携した自動採点システムの開発と産出能力に関する測定・評価の検証
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18K00849
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Research Institution | Waseda University |
Principal Investigator |
近藤 悠介 早稲田大学, グローバルエデュケーションセンター, 准教授 (80409739)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 雄一郎 日本大学, 生産工学部, 助教 (00725666)
川口 勇作 愛知学院大学, 教養部, 講師 (10805378)
石井 雄隆 千葉大学, 教育学部, 助教 (90756545)
APPEL RANDY 早稲田大学, グローバルエデュケーションセンター, 講師(任期付) (10802043)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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Keywords | 自動採点 / 学習者コーパス / 言語テスト / 第二言語習得 |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は英語学習者のパフォーマンス評価において、第二言語習得研究、学習者コーパス研究、言語テスト研究で得られた知見を活用し、自動採点システムを構築することである。そして、自動採点システム構築で得られた知見を関連分野に還元するものである。特に、第二言語習得研究の発展分野である教授法研究において、学習者のパフォーマンスを定量的に捉える研究は進んでおらず、また、言語テスト研究で得られた知見が十分に活かされているとは言い難い。一方で自動採点に関する研究は、第二言語習得、言語テストの知見が活かされるべき分野であるが、これも部分的にしか実現されていない。本研究の目的はこれらの分野の橋渡しをすることである。研究初年度である2018年度ではこれまでの構築された学習者コーパスの中から自動採点システムの構築に利用可能なコーパスの選定を行なった。2019年度では、第二言語習得研究および学習者コーパス研究で使用されている学習者のパフォーマンスを捉えられると考えられている特徴量を先行研究から選定した。それらの妥当性を検討した。また、これまでの研究では学習者のパフォーマンスを捉える際に学習者の発話、文に対して統語構造を解析した上で特徴量を抽出することは稀であったが、昨今の技術の発展により学習者言語であってもある程度の精度を保って統語構造を解析できるようになった。学習者言語の統語構造の解析に関しても妥当性の検証を行なった。これらの知見を活かし、2019年度ではコーパス構築を目的とする研究グループ2つと協働し、日本の高校生の話し言葉、書き言葉コーパスを構築した。話し言葉コーパスに関してはほぼ完成し、論文として発表した。書き言葉コーパスは2020年度以降を目処に発表予定である。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の基礎的段階である学習者コーパスの選定、学習者のパフォーマンスを捉える特徴量に関する先行研究の整理が完了し、コーパス構築研究のチームと協働しコーパスを構築した。2019年度まで予定していたことはに関しては当初の計画通り進行している。2020年度以降は、本研究で行なったこれまでの活動から得られた知見を活かし、自動採点システムの構築を行う。また、2019年度の成果に関しても発表、公開の準備を進める。
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Strategy for Future Research Activity |
これまで行なった研究活動で得られた知見を活かし、2020年度、2021年度では自動採点システムを構築し、その発表を行う。また、この自動採点システム構築で得られた知見を関連分野に還元できるよう発表、公開を行う。
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Causes of Carryover |
コロナウイルス感染症拡大によって参加予定の学会が中止になり、当初予定していた出張を取りやめたため。また、同じ理由でアルバイトを雇用したデータの整理ができない期間があったため。これらに支出予定であった額に関して、アルバイトの雇用は2020年度に行う。学会出張に関しては2020年度以降に発表可能な学会を選定し発表する。
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Research Products
(3 results)