ICT-based System for Large-scale and Global Japanese Language Education

基于ICT的大规模全球日语教育系统

基本信息

批准号：
20J20043
负责人：
片岡友香
金额：
$ 1.6万
依托单位：
Keio University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-24 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

第二言語・外国語教育の分野において, コンピュータ生成フィードバック (CGF)の種類や効果は体系的に整理されてきた. しかし, CGFの効果と学習者のスピーキング向上との関係を明らかにする定量的研究はまだ少なく, 議論は十分とはいえない. 本研究は海外大学の大規模な日本語のスピーキングクラスにおける個別の口頭反練習及びフィードバックの不足を解決するため, 授業時間外にCGF (自動音声認識に基づいた正誤判定)を可能とするオンラインの口頭反復練習支援システムであるORP Gymを活用し, 学生の発話エラーの改善を目指した. インド工科大学ハイデラバード校での大規模な日本語初級クラスにおいて, 47名 (実験群 (CGFあり): 26名, 対照群 (CGFなし): 21名)の日本語の初学者を対象に, 6週間の制御実験を実施し, CGFの効果を測定した. スピーキング試験のプレ・ポストテスト分析の結果, 両群で統計的に顕著な学習成果が観察された. しかし, 既存研究と同様, 短期間の初学者を対象としたクラスではCGFに付加的な学習成果は見られない結果となった.一方, ORP Gym上で収集したインド人日本語初学者の音声データをもとに, 読み上げ問題を用いて学習者の発音や流暢さについて自動評価を可能にするAIモデルの開発を進めた. 五十音 (46音)について, 日本語母国語話者6名, 非母国語話者40名のデータを収集し, アノテーション作業を施した2116データセットを用い, DLモデル (線形回帰モデル)を構築し, 87.1%の精度を達成した. さらに, 今後, 精度を向上を目指し, モデルの修正とデータセットの作成を進めるために, 141音 (五十音, 濁音・半濁音, 拗音, 特殊音), 136単語, 20文について日本語母国語話者6名, 非母国語話者15名の音声を収集した.

在第二语言和外语教育领域，对计算机生成反馈（CGF）的类型和效果的研究还很少，而且讨论也不够充分。在课外使用CGF在海外大学的大型日语口语课程中进行练习和反馈。我们的目的是通过使用 ORP Gym 来改善学生的言语错误，ORP Gym 是一种在线口语重复练习支持系统，可以基于自动语音识别来判断正确/错误。我们对 47 名日本初学者（实验组（使用 CGF）进行了为期 6 周的对照实验。）：26人，对照组（无CGF）：21人）在初级语言班上，并测量了CGF的效果。根据口语测试的测试前和测试后分析，两组的学习结果均具有统计学意义。然而，与现有研究类似，在初学者的短期课程中观察到了 CGF 的额外学习。基于 ORP Gym 上收集的印度日语初学者的音频数据，我们可以使用阅读问题自动评估学习者的发音和流利程度。（46 个声音），我们收集了 6 个日语母语者和 40 个非日语母语者的数据，并使用 2116 个带注释的数据集构建了 DL 模型（线性回归模型），我们获得了 87.1% 的准确率。为了提高未来的准确性并继续修改模型和创建数据集，我们将使用 141 个声音（五十音、浊音/半浊音、闷闷不乐、（特殊声音）、136 个单词和 20 个句子，来自 6 名日语母语人士和 15 名非日语母语人士。