教室内発話ターンテーキングに着目した授業活性度の可視化

研究の主たる目的は，教師と生徒の発話のターンテーキングに着目して，授業の活性度の客観的な指標を見出し，その測定の手法を確立することである。これまでの年度において，実際の中学校・小学校の教室で，実際の授業の音声を収録した。3名の評価者により、収録した授業ごとの活性度を主観的に評価した。また、授業の中で発生する「教員による説明」「板書」「グループワーク」「机間巡視」「ビデオ視聴」「生徒発言」「拍手」「笑い」などの授業内音声イベントの可視化にもニーズがあることがわかったので、全部の収録授業について、それらのイベントの発生時刻を人手にて付与する作業を行った。今回報告の2022年度は、昨年に引き続き、教員や生徒の発言イベントの時間や回数、板書イベントの時間などを特徴量として、授業の活性度の主観評価値を推定するモデルの構築に注力した。この際、活性度の評価者が従来の3名で少なかったので、音声のみを後から聞いてもらい、主観評価者を5名に増やした。モデルの学習においては、特徴量選択のために Lasso 回帰を使用し、選択した特徴量を用いて、主観評価値を推定する LightGBM回帰モデルと、３クラスの主観評価クラスを推定する LightGBM分類モデルを構築した。マイクロフォンアレイによって収録した音声の活用については、HARKソフトウェアを用いて音源方向推定を行い、発声の位置を検出する。具体的には、２基のマイクロフォンアレイが出す音源方向の交点を発声位置とするが、そのまま実行すると教室外に交点ができるなどのエラーが頻発する。これを補正するプログラムを作成した。

研究の主たる目的は，教師と生徒の発話のターンテーキングに着目して，授業の活性度の客観的な指標を見出し，その測定の手法を確立することである。これまでの年度において，実際の中学校・小学校の教室で，実際の授業の音声を収録した。3名の評価者により、収録した授業ごとの活性度を主観的に評価した。また、授業の中で発生する「教員による説明」「板書」「グループワーク」「机間巡視」「ビデオ視聴」「生徒発言」「拍手」「笑い」などの授業内音声イベントの可視化にもニーズがあることがわかったので、全部の収録授業について、それらのイベントの発生時刻を人手にて付与する作業を行った。今回報告の2022年度は、昨年に引き続き、教員や生徒の発言イベントの時間や回数、板書イベントの時間などを特徴量として、授業の活性度の主観評価値を推定するモデルの構築に注力した。この際、活性度の評価者が従来の3名で少なかったので、音声のみを後から聞いてもらい、主観評価者を5名に増やした。モデルの学習においては、特徴量選択のために Lasso 回帰を使用し、選択した特徴量を用いて、主観評価値を推定する LightGBM回帰モデルと、３クラスの主観評価クラスを推定する LightGBM分類モデルを構築した。マイクロフォンアレイによって収録した音声の活用については、HARKソフトウェアを用いて音源方向推定を行い、発声の位置を検出する。具体的には、２基のマイクロフォンアレイが出す音源方向の交点を発声位置とするが、そのまま実行すると教室外に交点ができるなどのエラーが頻発する。これを補正するプログラムを作成した。