命題構造再構成演習と確率モデルによるエビデンスに基づく英文読解支援

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本研究の目的は，英文読解の学習支援として，学習者が英文の精読し，それに対して教師が個別適応的なフィードバックを行える学環境を実現することである．ここで目指す学習者像は，例えば，一般的な多肢選択型の理解確認問題において単に正解できるだけではなく，その理由としてテキストを参照できる学習者である．これを実現するために，英文読解のタスク定義，確率モデルによる分析，データに基づくフィードバックという3つの課題を設定する．これらの課題を達成することで，学習者に読解を明確なタスクとして提示することでガイドすると共に，成果物から学習者の読解状況を把握して，教師によるデータを根拠とした指導を支援する学習環境を実現すると共に，その効果を実際の学校での利用などを通じて実証する．本年度は，過去に行った実験データの分析を深めると共に，英文読解問題の分析を行った．その結果として，概念マップの作成状況と理解確認問題の正誤をベイジアンネットワークでモデル化すると，問題の正誤に対して確率的に因果関係のある概念マップの部分は英語長文で正解に関係する部分と対応していることが多いことが分かった．これは理解確認問題の正誤を概念マップの作成状況，つまり，英語長文の読解状況から推定できることや，逆に理解確認問題で謝っていた場合に英語長文のどの部分に学習者を注目させるかを示唆するデータになり得るといえる．