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。
「公園に集合する」と「公園で集合する」、どちらが正しいのでしょうか？ この問いに明確な答えを出すのは難しいかもしれません。一方、「電車で集合する」や「公園に行く」のように、周りの語彙が変わると、適切な語彙選択が明確になることもあります。日本語を学習する人にとって、この細かいニュアンスの違いを習得するのは簡単ではありません。
英語の場合も同様の難しさがあります。例えば、以下の文では、inとatのどちらが適切でしょうか？
(1) I’ll meet you (in/at) the library.
(2) I’ll meet you (in/at) the entrance.
47名の英語母語話者への調査では、(1)の場合32名が「at」、11名が「in」、4名が「どちらでも可」と回答しましたが、(2)の場合45名が「at」、0名が「in」、2名が「どちらでも可」と回答しました。
この結果は、文脈によって適切な語彙の選択が大きく変わることを示しており、このような語彙の使い分けは、母語話者でも迷うことがあり、外国語学習者にとってはさらに大きな課題となります。
本記事では、外国語学習者の課題に対する革新的なアプローチとして、現在開発中の語彙選択問題の自動生成・自動評価システム(CAVES: Contextual Adaptive Vocabulary Enhancement System)をご紹介します。
適切な語彙選択ができるようになるには、多くの用例に触れ、文脈に応じた最適な語を考察することが重要です。従来、語彙の使い分けトレーニングには空所補充形式の語彙選択問題が広く用いられてきましたが、以下のような課題がありました。
(a) 教員が1問1問作成しなければならないため、問題数に限界がある
(b) 教員の主観で正解か不正解かを決め、○×で評価をする必要がある
これらの課題を解決するため、本研究では大規模言語モデルを活用した語彙選択問題の自動生成・自動評価システムを開発しています。本システムの特徴は以下の2点です。
(a) GPTによる問題の自動作成
–無限の問題生成が可能
–学習者のレベルに合わせた問題調整
(b) BERTを用いた文脈適応確率による詳細な採点
–細かいニュアンスの違いの理解度確認が可能
では、実際にCAVESの使用方法を見ていきます。下の図は、CAVESの操作画面です。ユーザは1〜5の手順で語彙の使い分け問題に解答し、評価を得ることができます。
1. 学習したい単語（最大4語）を選択
2. 難易度(CEFRレベル)を設定
3. 「Generate Question」ボタンをクリック
4. 生成された問題に解答
5. 「Evaluate」ボタンで自動評価
現在、システムの精度向上と信頼性の検証を進めています。将来的には、このシステムが語学学習者の強力なツールとなり、語彙力向上に大きく貢献することが期待されます。
大規模言語モデルの活用により、語学学習の効率化と個別化が進むことで、より多くの学習者が効果的に語彙力を向上させることができるでしょう。さらに、このシステムは教育者にとっても、学習者の進捗を詳細に把握し、個別指導に活かせる有用なツールとなる可能性があります。
論文
「ニューラルネットワークを活用した類語検索システムの開発—シソーラスにお ける形容詞goodの記述との比較—」(2023)『e-Learning教育研究』17p.13-24.
「【最優秀論文賞受賞】外国語学習者のための語彙学習支援ツールの開発―文章生成 AI の活用による新たな試み―」(2023)『2023PCカンファレンス論文集』p.128-131.
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