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自己修正力を促すヒント提示型のAI支援英語ライティング学習

AI支援英語ライティング学習システム（ATLaS）は、英語ライティング学習において段階的なヒントを提示するシステムです。AIが誤りを特定し、直接的な訂正案ではなく問いかけ型のヒントを提示することで学習者の思考を促し、自己修正力を育成します。「翻訳フィードバックモード」による個別指導の支援と、「エラー検索モード」による協働学習の促進を両立し、教員の負担軽減と学習効果の向上を実現することを目指しています。

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大規模言語モデルが切り拓く新しい語彙学習法

現在、外国語学習者向けの語彙選択問題の自動生成・評価システム(CAVES)を開発しています。CAVESは、語彙の使い分けトレーニングに特化した学習支援システムです。大規模言語モデルを活用しており、GPTによる無限の問題生成と学習者レベルに合わせた調整、BERTによる確率に基づいた詳細な採点が特徴です。システムの使用方法は簡単で、単語選択、難易度設定、問題生成、解答、評価の流れで進みます。今後の精度向上により、語学学習の効率化と個別化が期待されています。

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言語理解AIを活用した「単語の使い分けマップ」の開発

英作文を書いていて「この英単語はこのタイミングで使っていいのかな？」と迷うことは多くの英語学習者に共通する悩みだと思います。一方，どの英単語がどの文脈で使用できるかどうかを調べるのは簡単ではなく，結果的に馴染みのある単語を繰り返し使ってしまう傾向にあることが様々な研究で報告されています。本研究では，英語学習者が様々な単語の適切な使い方を学習できるように，近年注目を集めている言語理解AI(GPT・BERT)を活用して，様々な用例や類語の関係性を視覚化することのできる「単語使い分けマップ」の開発を目指しています。