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機能シラバスに基づいた英語教育プログラムにおける発話自動採点システム導入可能性の検討
- 2. 背景(Tutorial English) •日常的に使用する表現を中心 に発話能力を高める。 • 受講者4人に対しチューター1人のグループ・レッスン • 事前テストによる初級から上級までの5つのレベル分け • ある程度CEFRに準拠 • 個別のフィードバック
- 5. 授業内容 • 準備 • Write down six words about you and your life in the circles below.
- 6. 授業内容 • 授業 • Pair work: Look at the words that your partner wrote down in Preparation. Ask questions to find out more information about the words and your partner. • Practice: Take turns reading and listening activity to the statements below. A: I woke up late and missed class again. B: .
- 7. Target languageと項目の例 • Where are you up to this weekend? • Do you have any plan for the week end? • Are you busy this week end? • I have to work all weekend. • I’m visiting my grandparents in Osaka. • I have a biology test on Friday. Golden Week is coming up shortly. You are going to ask your friend about his/ her plans. A: Golden Week is coming up. ( )? B: Well, I have no plans at the moment. I might be visiting my parents in Kumamoto.
- 8. 発話自動採点のイメージ y=ax+b… Nice to see you! .wav Score & feedback
- 10. 音声の評価 • Tutorial Englishを担当しているTutorが評価 • ひとつの発話に関して3人のTutorが評価 • 3人とも3を1、それ以外を0とした。 スコア 記述 3 発話の意図が伝わる自然な発音、韻律。外国語訛りはほとんど感じ られない。 2 外国語訛りはあるが、発話の意図が十分に伝わる発音、韻律。 1 強い外国語訛りがある発音、韻律で発話の意図が理解できない。 0 声が小さい、雑音が大きいなどで発話が聞き取れない
- 11. テキストの評価 • Tutorial Englishを担当しているTutorが評価 • ひとつの発話に関して3人のTutorが評価 • 3人とも3を1、それ以外を0とした。 スコア 記述 3 状況に合った表現が使用されている。 2 意図は理解できるが、状況に合った適切な表現ではない。 1 状況に合っていない（状況を理解していない）。 0 テキストファイルに何も書かれていない。
- 12. 単語認識率 •Hidden Markov Model Toolkitを用いて音 声認識機を作成。 • 音響モデルの作成には音素アライメントされた『北風と太陽』の音読 （約1分×100人）を用いてブートストラップ。 • アライメントされていない日本人英語学習者のDCTでの発話（1~5秒 ×20000発話）を用いてモデルを学習 • それぞれの項目に対して本研究で収集したデータから2-gramの言語モ デルを作成。 •項目ごとの認識率の平均値は73.7 (MAX: 100, MIN: 20, SD: 16.8)
- 16. 音素アライメントの例 sorry but I’m busy now +その音素がモデルとどれぐらい近いかという指標が得られる。 +ピッチに関する情報も得られる。
- 20. SpeechRaterSM Zechner, Higgins, Xi, Williamson (2009) 学習者は習熟度によって異なる表現を使っ ているはずなので、語彙の指標は学習者の 習熟度を弁別する指標となるはず。
- 21. たとえば、 •以下のタスクで1と2の回答は習 熟度の差を表している。 You want to end your conversation. What would you (A) say in the conversation below? A: ( ). B: See you. 1. Goodbye. 2. Sorry, I have to go now. See you. 使用されている単語が異なる。
- 27. 項目と予測精度 1/4 A: Where are you from? B: ( ). What about you? A: I’m from California, USA. 認識率: .735 予測精度: .966
- 28. 項目と予測精度 2/4 Reply to the partner’s utterance in the conversation, by following instructions. A: I am planning to visit india next summer. B: ( ). [Show your interest] 認識率: .750 予測精度: .754
- 29. 項目と予測精度 3/4 When you do not catch the word your friend says, what would you say (A) in the conversation below. A: ( ). B: It’s encyclopedia. 認識率: .891 予測精度: .983
- 30. 項目と予測精度 4/4 You want to know the best place to buy cheap clothes. How would you ask for suggestions? 認識率: .966 予測精度: .700
- 31. 発表概要 1. 大規模な英語教育プログラム で発話評価が要求される。 2. 人がやるのは大変そうだから 自動採点。 3. 項目を選べば自動採点はでき そう。