第二言語で作成された動画を専門教育で利用するための再生シナリオ自動導出

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本研究では、第二言語(主に英語)で作成された動画の内容について、翻訳を介することなく、学習者の理解を支援するフレームワークを確立することを目的としている。専門分野については、良質な教材を教員が作成することが容易ではないため、言語の枠を取り払うことにより、教材利用を拡大することができる。また、学習者の視聴履歴に基づき、理解が困難な箇所を特定することにより、学習を阻害している原因を解明し、個人のスキルに応じて理解を助けるための再生シナリオを自動的に導出するシステムを目指している。再生シナリオは、字幕を分析し、学習者のスキルや履歴に応じて、再生スピードを調整する機能や重要語彙とその理解を支援するためのアノテーションからなる。字幕毎の難易度により再生スピードを自動的に調整する手法については、すでに実用的なモデルを開発しているが、重要語彙等のアノテーションを自動生成する機能について実験段階である。2019～20年度には、主に再生シナリオの仕様策定と再生シナリオで使用するための重要語彙の抽出について研究を行い、学会において発表を行った。2021年度には、動画字幕から重要語彙を抽出する機能について、既存の複数の手法を組み合わせ、学習者自身で調整できる手法について提案を行い、それらの情報を可視化するための手法を2022年度に開発・提案している。諸般の事情から研究計画に遅れが出て、1年の研究期間延長しており、当初の手法を改良したシステムを実装し、検証のための利用者実験を実施することが2023年度の目標となる。