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2018年1月10日

東京⼯業⼤学と⾃然⾔語処理を⽤いた機械での⾃動作問実証研究を開始

 

Classi、東京⼯業⼤学と⾃然⾔語処理を⽤いた機械での⾃動作問実証研究を開始

 株式会社ベネッセホールディングス(本社:岡⼭市北区)とソフトバンク株式会社(本社:東京都港区)の合弁会社Classi(クラッシー)株式会社(本社:東京都新宿区)は、東京⼯業⼤学徳永健伸研究室と協⼒し、⾃然⾔語処理を⽤いて⾃動で問題を作成する仕組みを実⽤化するための実証研究を2018年1⽉から開始します。

 Classiは、全国約2,100以上の⾼校に導⼊され、有料利⽤者80万⼈以上(2017年12⽉時点)が利⽤する学校向け学習⽀援プラットフォームサービスです。現在すでに、1,000以上の単元と6段階の難易度に分類された約7万の問題を提供していますが、今後Classiの利⽤者が拡⼤し、さまざまな進度の⽣徒が学習を繰り返すことにより、より多くの問題が必要になってくる事が予想されます。⾃動作問が実現することで、さまざまな問題を早く⼤量に⽣成できるようになり、これまで以上に学⼒に応じて最適な問題を提供できるようになります。

 今回の実証研究においては、Classiは問題を回答・集計するための「Classi」プラットフォームの提供、分析、実習研究の推進を⾏います。データを活⽤したアダプティブラーニングを推進しているClassiは、本実証研究により、アダプティブ・ラーニングで枯渇していく問題を⾃動で⽣成することを⽬指します。

【実証概要】
 実施時期:2018年1⽉〜2018年3⽉※状況により変更の可能性あり
 実証内容:⾃動⽣成した問題についての問題品質を確認する(⽣徒の学⼒と正答率の相関)
 対象学年:⾼校1年⽣ 120名程度
 実施⽅法:
 1. ⾃動で作成した問題をClassiのプラットフォーム上で配信し、⽣徒は問題に回答。
 2. あらかじめテストで測られた⽣徒の学⼒と、問題の正解率の相関を評価。
 なお、⽣徒に問題を出題するにあたり、事前に問題作成における専⾨家のチェックを⾏い、妥当な問題が作成されることを確認した後に実施します。

【実証研究詳細】
 今回の実証研究では、英単語の意味を問う問題を⾃動作問するシステムを評価します。システムは下図のような問題テキストおよび選択肢を以下の流れで⾃動で作成します。
 1. 出題者はあらかじめ⽤意した辞書から対象語とその意味を指定します。
 2. すると、機械がインターネット上のテキスト(著作権をクリアしているサイト)から対象語を指定した意味で利⽤しているテキストを検索し、そこから問題テキストを⽣成します。
 3. 1.で使⽤した辞書を使って対象語の同義語を正解として使⽤します。
 4. 問題テキストや辞書から、対象語と異なる意味を持つ語を選択し、誤答選択肢を⽣成します。
 5. 問題の難易度は問題テキストの難易度、誤答と正解の意味の近さ、誤答⾃体の単語の難しさで調整します。

以上