2012 Fiscal Year Annual Research Report
音声認識技術を応用したコンピュータ自動採点日本語スピーキングテストの開発
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22242014
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
今井 新悟 筑波大学, 人文社会系, 教授 (50346582)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 武志 筑波大学, システム情報系, 准教授 (20312829)
西村 竜一 和歌山大学, システム工学部, 助教 (00379611)
篠崎 隆宏 千葉大学, 融合科学研究科, 助教 (80447903)
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)
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)
酒井 たか子 筑波大学, 人文社会系, 教授 (40215588)
中園 博美 島根大学, 外国語教育センター, 准教授 (40314611)
本田 明子 立命館アジア太平洋大学, 言語教育センター, 准教授 (80331130)
中村 洋一 清泉女学院短期大学, 国際コミュニケーション科, 教授 (70326809)
菊地 賢一 東邦大学, 理学部, 准教授 (50270426)
家根橋 伸子 東亜大学, 人間科学部, 准教授 (80609652)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 日本語教育 / スピーキングテスト / 音声認識 / 教育評価・測定 / CAT / 項目応答理論 / 音声情報処理 |
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| Research Abstract |
【音声認識システム】以下の各方法を取り入れることにより、音声による回答の正誤判定の精度を向上させた。１）音声認識エンジンJuliusとともにT3を併用し、それぞれの認識結果を相互に参照するようにした。２）これまでに集積した音声データおよび音声書き起こしデータを基に音響モデルおよび言語モデルを作成した。３）言語モデルについてウェブテキストモデル、CSJ配布モデル、音声書き起こしモデルとその融合モデルを音響モデルを使って評価した。４）問題タイプごとにコンピュータによる評価項目（無音声時間、フィラー、発話速度、発音のずれ、語彙の豊富さなど）を最適化させた。
【問題評価】音声認識システムによる判定と人による判定の相関の検証の精度を高めるために、音声データの採点者を増やし、再度採点を行った。音声認識システムの認識結果および正誤判定結果を受けて、人による採点とコンピュータによる採点の比較検証を行うとともに、アイテムの種類別およびアイテム別に妥当性および実用性について評価した。
【システム開発】項目応答理論多値モデル（Graded Response Model）を用いてテストスコアを算出するアルゴリズムを組み込んだシステムのプロトタイプを開発した。
【システム評価】上記システムを使い、複数人で実験を行い、テストスコア産出結果について評価した。
【成果の公開】国内外で研究発表を行い、成果を公開した。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Presentation] A report on Japanese Computerized Adaptive Test
Author(s)
Youichi Nakamura, Shingo Imai, Sukero Ito, Kenichi Kikuchi, Yayoi Akagi, Hiromi Nakasono, Akiko Honda, NISIMURA Ryuichi Nishimura, Takako Sakai, Takahiro Shinozaki and Takeshi Yamada
Organizer
Korean English Language Association
Place of Presentation
高麗大学, 韓国
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