機械学習の分析を用いた専門英語学習システムの開発

利用机器学习分析开发专业英语学习系统

• 批准号: 15700510
• 负责人: 中野 智文
• 金额: $ 0.83万
• 依托单位: Nagoya Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15700510/
• 关键词: コーパス; eラーニング; 品詞; 機械学習; ESP; e-learning; corpus; データマイニング; elearning; 専門英語; machine learning; Eラーニング

本研究の目的は、理工系学生向けの教材を、従来のような英語教師の経験や直感にだけに頼るのではなく、専門英語コーパスと学習者の履歴から、統計的評価尺度に基づく機械学習やデータマイニングの方法を利用して、構築することが目的である。ここまでの研究では機械学習の手法により個人ごとの学習結果を分析することは可能で、また一元的尺度(点数など)でなく多元的な評価(決定木、一階述語論理による表現)ができ、またそれらの項目は別に行った文法テストの項目と相関があることがわかった。しかしそれらをフィードバックする手法を提案するには至らなかった。それは細かな項目別の分析結果が分かっても、学習者にフィードバックするにはそれごとのインストラクションが必要であり、残念ながらそのようなインストラクションを持っていなかった。そこでその反省を元に、教育平成17年度は、「品詞」に焦点を当てた。単純な語彙学習のインストラクションは比較的容易に作成できるので、これに品詞に関する分析結果を反映させるのが狙いである。品詞に焦点を当てた教材構築の一連の手続きで、問題が2つある。品詞の表現方法と、品詞の影響度を調べるテストの方法である。まず品詞の表現方法であるが、学習者に直接品詞の情報(品詞名)を与えても、そもそも学習者がその品詞名を理解していなくては意味がない。そこでマウスのフォーカスで同じ品詞の文章中の全ての単語をハイライト化する読解支援Webツールを提案、開発して、国際会議KESなどで発表した。次に品詞の影響度を調べるテストであるが、英文読解では文法構造を正確に把握していなければ理解できたとはいえないという仮定の下に、主語・主動詞選択問題によりテストを行った。上記提案手法による品詞表示を行った場合、誤りが10%改善された(有意差あり)。これらは日本教育工学会などで発表した。この研究成果は別の教育プロジェクトの語彙学習教材に反映される予定ある。

The purpose of this study is to explore the ways in which science and engineering students can learn English from textbooks, teachers, and learners. This research is based on the analysis of the learning results of the individual machine learning methods. The possible, one-dimensional scale (points) and multidimensional evaluation (decision tree, first-order verbal logic performance) are the items of the machine learning methods. The law of the land is not to be forgotten. The results of the analysis of the detailed items are divided into two parts: the learner and the student. The 17th year of education, the focus of "quality words" Simple word learning is easy to make and easy to reflect. The focus of the word is on the construction of the teaching material, and the problem is 2. The expression method of the word, the shadow macro of the word, the adjustment method of the word The expression method of the inner word is different from the learner's direct information of the inner word (the name of the inner word). All the articles in the same article are supported by Web proposals, development, and international conferences. The second word is called the macro word. The second word is called the macro word. The third word is called the active word. The fourth word is called the macro word. The above proposal means that when the word is used, the error is 10% improved. The Japanese Society of Education and Industry The results of this research are reflected in the teaching materials for vocabulary learning.

项目成果

電子辞書を用いた科学技術コーパスの熟語頻度

使用电子词典计算科技语料库中短语的频率

• 发表时间: 2004
• 期刊: 日本教育工学会第20回大会講演論分集
• 作者: 中野智文;小山由紀江
• 通讯作者: 小山由紀江

Tomofumi Nakano, Yukie Koyama, Nobuhiro Inuzuka, Chikako Matsuura: "An EM Algorithm for Cleaning of Answers Generated by an E-Learning System"Proceedings of seventh international conference on Knowledge-Based Intelligent In formation & Engineering Systems

Tomofumi Nakano、Yukie Koyama、Nobuhiro Inuzuka、Chikako Matsuura：“An EM Algorithm for Cleaning of Answers generated by an E-Learning System”第七届基于知识的智能信息国际会议论文集

英文アブストラクトの品詞表示と主語・主動詞確定に与えるその影響

英语摘要中的词性指示及其对主语/主要动词确定的影响

• 发表时间: 2005
• 期刊: 平成17年度情報処理教育研究集会
• 作者: Tomofumi NAKANO;中野智文
• 通讯作者: 中野智文

E-Learning Materials Development Based on Abstract Analysis Using Web Tools

使用网络工具进行基于抽象分析的电子学习材料开发

• 发表时间: 2005
• 期刊: Knowledge-Based Intelligent In formation & Engineering Systems(KES2005) LNAI 3681
• 作者: Tomofumi NAKANO

中野智文, 小山由紀江, 杉野良樹: "共起関係を用いた英単語選択問題の改良"日本教育工学会第19回大会講演論文集. 337-338 (2003)

Tomofumi Nakano、Yukie Koyama、Yoshiki Sugino：“利用共现关系改进英语单词选择问题”第 19 届日本教育技术学会年会论文集 337-338（2003 年）。