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。
外国語ライティングでは、本来、教員が一人ひとりに詳細なフィードバックを行うことが理想です。しかし、クラス規模や時間の制約から個別指導には限界があります。自動添削システムや生成AIによる支援は普及しつつありますが、訂正結果のみを提示するだけでは、学習者が自ら考えて修正する力（自己修正力）の育成につながりにくいという課題があります。
この課題に対し、本研究ではAI支援英語ライティング学習システム（ATLaS: AI-assisted Translation Learning and Search）を開発しました。直接的な訂正結果を提示するのではなく、学習者が自ら修正するためのヒントを段階的に提示し、学習者の自己修正力を高めることを目的としています。ATLaSは「翻訳フィードバックモード」と「エラー検索モード」の2つから構成されます。
翻訳フィードバックモードでは、学習者が日本語原文とその英訳を入力すると、AIが重要度の高い誤りを最大10件特定し、英訳文中に番号付きのエラーマーカーを付与します。提示するのは直接的な答えではなく、日本語による問いかけ型のヒントです。
たとえば、時制の誤りであれば「この文章の時制は合っていますか？」や、冠詞の誤りであれば「〜の前に冠詞は必要ですか？」など、検討すべき観点へと導きます。学習者がヒントを基に修正した後、画面には日本語による解説が提示され、具体例や対比を用いて修正の根拠を確認できます。
エラー検索モードでは、「翻訳フィードバック」の際に了承を得た学習者の誤用データ（匿名化済み）にアクセスできます。これらの誤用データは、応用言語学でよく用いられる分類枠組み（語彙的エラー、統語的エラーなど）に沿って整理・保存されています。
学習者がエラータイプと提示件数を指定して検索すると、選択したエラータイプの誤訳例と、日本語原文、修正例、詳細解説が指定した数だけランダムに提示されます。これにより、他者の誤用事例から学ぶ協働学習が促進され、様々なエラータイプとその事例を探索してメタ言語意識を高めることが可能になります。
教育現場での実装に向けては、AIによる局所的な言語エラーだけでなく、教員による内容・構成などに対するフィードバックを組み合わせるハイブリッド型のフィードバックが不可欠となります。これにより、学習者の行動的・認知的関与が高まり、ライティング→フィードバック→修正のサイクルを通じた継続的な成長を支援します。
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