AI-based approach to support students for understanding and to automatically generate class contents

基于人工智能的方法支持学生理解并自动生成课程内容

• 批准号: 21K02770
• 负责人: 田村 哲嗣
• 金额: $ 2万
• 依托单位: Gifu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K02770/
• 关键词: 授業コンテンツ; 深層学習; 教材自動生成; 視聴システム; 人工知能; オンライン授業

令和4年度は、前年度に続いて①授業コンテンツ視聴システム・ダイジェスト動画生成、②自動問題作成システムの評価に関する研究を行った。また新たな取り組みとして、③音読教育のための音声合成システムの研究を行った。①では、授業コンテンツ視聴システムの学習履歴を利用し、学習者にあわせたダイジェスト動画コンテンツの自動生成を行う手法を開発した。そして実際の大学院講義において本システムを用い、その評価を行った。その結果、主に復習教材の有用性の観点から個別最適な学びの効果を確認したほか、他学習者の履歴提示による協調的な学びに結び付けられることが判明した。②では、大規模データによる事前学習モデルを用いた単語推論を利用することで、多肢選択式問題の選択肢を自動生成する手法を構築した。実際の学部講義において、受講者を複数グループに分け、それぞれに従来手法と提案手法によって生成された問題を学生に提示し、比較・調査を行った。その結果、提案手法の有用性を確認した。③では、小児や視覚障がい者の音読による教育支援を目指し、深層学習を用いた音声合成システムをベースに、表現力のある朗読システムを構築した。評価実験を行ったところ、従来手法と比べて有効性が確認できたほか、合成した音声の自然性を向上させることができた。以上の成果について、令和5年3月に学会発表を行ったほか、全国大会への投稿を行い令和5年6月に発表を予定している。

The 4th year of Reiwa and the previous year's に続いて①taught the コンテンツ视聴システム・ダイジェスト animation generation, ② automatic question creation システムの Commentary 価に关する research を行った.また新たな取り组みとして, ③音読educationのためのphonic sound synthesis システムの研究を行った. ①では, 教コンテンツ看聴システムの学行歴をutilization, learnerにあThe わせたダイジェストanimation コンテンツの automatically generates the を行う Technique を开発した.そして実记の graduate school lecture notes において本システムを用い、その Comment価を行った. The results and the effectiveness of the main review textbooks are confirmed and the effects of the individual optimal learning are confirmed.か、The other learner's の歴 hint による coordinated な学びに knot びpay けられることが clarified した. ② Use large-scale データによる to learn モデルを and use いた単语 in advance beforehandすることで、Multi-limb selection type problem の Select the limbs を Automatically generate する technique を Construction した.実记の academic department lecture notes において, the lecturer をplural グループに分け, それぞれに従来手Method and proposal techniques are used to generate questions and prompt students, and comparison and investigation are carried out. Confirm the results and the usefulness of the proposed method. ③では, 小児禐覚がい人的音読による Educational Support Object Designer, Deep Learning Useいた sound synthesis システムをベースに, expressive のあるlang読システムをconstruct した. Evaluation of 価実験を行ったところ, 従来技术と比べて Effectiveness がConfirmation できたほか, Synthetic sound のnaturalness をUp させることができた. The above results were announced in March 2016, and the results were published in March 2016 and submitted to the national conference in June 2016.

项目成果

講義資料からの人工知能による問題作成システム

使用讲座材料中的人工智能的问题创建系统

• 发表时间: 2022
• 作者: 伊藤良高（編著）;三井真紀ほか;和久 友親，田村 哲嗣，川瀬 真弓;藤浪海;上野鮎子，山中将，池上尚吾，正井隆昌，大内田裕，成田一人;仲野由佳理;和久 友親，田村 哲嗣，川瀬 真弓
• 通讯作者: 和久 友親，田村 哲嗣，川瀬 真弓

留学生向け講義コンテンツ自動翻訳システムの検討と学習効果分析

留学生讲座内容自动翻译系统研究及学习效果分析

• 发表时间: 2022
• 作者: 伊藤良高（編著）;三井真紀ほか;和久 友親，田村 哲嗣，川瀬 真弓;藤浪海;上野鮎子，山中将，池上尚吾，正井隆昌，大内田裕，成田一人;仲野由佳理;和久 友親，田村 哲嗣，川瀬 真弓;渋谷努;墨 啓希，田村 哲嗣，川瀬 真弓;仲野由佳理・長尾貴志・北川裕美子;伊藤茂樹;江口 愛莉，田村 哲嗣，川瀬 真弓
• 通讯作者: 江口 愛莉，田村 哲嗣，川瀬 真弓

学習者の個別最適な学びを支援するダイジェスト自動生成システムの開発と評価

开发和评估支持学习者最佳个人学习的自动摘要生成系统

• 发表时间: 2023
• 作者: 伊藤良高（編著）;三井真紀ほか;和久 友親，田村 哲嗣，川瀬 真弓
• 通讯作者: 和久 友親，田村 哲嗣，川瀬 真弓

オンライン学習のための講義コンテンツ視聴システムの検討

在线学习讲座内容观看系统的研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 伊藤良高（編著）;三井真紀ほか;和久 友親，田村 哲嗣，川瀬 真弓;藤浪海;上野鮎子，山中将，池上尚吾，正井隆昌，大内田裕，成田一人;仲野由佳理;和久 友親，田村 哲嗣，川瀬 真弓;渋谷努;墨 啓希，田村 哲嗣，川瀬 真弓
• 通讯作者: 墨 啓希，田村 哲嗣，川瀬 真弓