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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-11-05 15:20 ニューラルネットワークモデルによる授業対話に対する学びの種類の推定と可視化 ○大西朔永・椎名広光・保森智彦（岡山理科大）  ET2022-38 |
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| 抄録 | （和） | 日本における小学校の授業では，授業改善のために授業の省察活動が行われてきており，フィードバックが重要となっている．特に，小学校段階の授業では，教員の説明や促進，質問などの発話と児童の返答が多くなされてきており，一種の対話がなされている．この対話を分析によって，教員の発話の種類や児童の学びの状況を分析し，学びに関する分類を教員へフィードバックが可能と考えられる．授業の対話の分析による学びの種類の抽出には，自然言語処理分野のニューラルネットワークを用いた手法が利用可能となってきており，文脈をとらえることが比較的可能となっているBERTやTransformerの手法の他に，対話に適したモデルとして対話応答生成で用いられるGVTモデルがある．本研究では，BERTによる分析の他に，教員と児童の話者ごとにコンテキストを考慮するようにGVT（Global Variational Transformer）モデルを拡張したモデルを提案し，対話から学びの種類の分析を行っている．また，授業における学びの種類の時系列的分布の可視化についてのシステムの開発を行っている． |
| （英） | In elementary school classes, lesson inspection activities have been conducted to improve classes, and feedback is important. In particular, there are many utterances such as teacher's explanation and promotion, questions, and children's answers, and there is a kind of dialogue. By analyzing this dialogue, it is possible to analyze the type of utterance of teachers and the state of learning of children, and to feedback the classification of learning to teachers. In addition to BERT and Transformer's methods, which enable us to grasp context, there is a GVT model that is used in dialogue response generation as a suitable model for conversation. In this study, in addition to the analysis by Bert, we propose a model that extends the GVT (Global Variational Transformer) model to consider the context for each teacher - child interlocutor, and analyze the type of learning from the dialogue. In addition, we are developing a system for visualizing the time series distribution of learning types in classes. | |
| キーワード | （和） | 省察活動 / 発話分類 / BERT / Transformer / GVT / 可視化 / / |
| （英） | Reflection Activity / Speech Classfication Dialogue Analysis / BERT / Transormer / GVT / Visualization / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 241, ET2022-38, pp. 47-54, 2022年11月. | |
| 資料番号 | ET2022-38 | |
| 発行日 | 2022-10-29 (ET) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ET2022-38 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ET |
| 開催期間 | 2022-11-05 - 2022-11-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 若手企画／一般 |
| テーマ（英） | Sessions for Young Researchers (Young Researcher Awards Selection), etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ET |
| 会議コード | 2022-11-ET |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークモデルによる授業対話に対する学びの種類の推定と可視化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation and Visualization of Learning Types for Class Dialogues Using Neural Network Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 省察活動 / Reflection Activity |
| キーワード(2)（和/英） | 発話分類 / Speech Classfication Dialogue Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | BERT / BERT |
| キーワード(4)（和/英） | Transformer / Transormer |
| キーワード(5)（和/英） | GVT / GVT |
| キーワード(6)（和/英） | 可視化 / Visualization |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大西 朔永 / Sakuei Onishi / オオニシ サクエイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山理科大学大学院 (略称： 岡山理科大) Graduate School of Informatics (略称： Okayama Unisersity of Science) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 椎名 広光 / Hiromitsu Shiina / シイナ ヒロミツ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山理科大学 (略称： 岡山理科大) Okayama Unisersity of Science (略称： Okayama Unisersity of Science) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 保森 智彦 / Tomohiko Yasumori / ヤスモリ トモヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岡山理科大学 (略称： 岡山理科大) Okayama Unisersity of Science (略称： Okayama Univ. of Science) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-11-05 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ET |
| 資料番号 | ET2022-38 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.241 |
| ページ範囲 | pp.47-54 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2022-10-29 (ET) |
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