2020/10/30 14:45

要旨

■趣旨

「教育アセスメント」と「自然言語処理」の接点をテーマとしたシンポジウムを開催します。

理化学研究所革新知能統合研究センター自然言語理解チームでは、記述式答案や論述文など、学習者の記述・論述を自動解析し、「どこがどう良いか/不足か、どう直すとよいか」を評価・説明・助言する新しいAI技術の研究開発を進めています。本シンポジウムでは、下記のような方々に向けて、我々のチームで進めている研究開発を紹介するとともにに、教育事業者をお招きしてパネル討論を行い、教育アセスメント×言語処理の可能性を参加者の皆さんと一緒に考えます。

  • 先端技術を用いた新しい学習方法の開発に関心をお持ちの教育関係者
  • 先端技術を用いた新しい教育事業の展開に関心をお持ちの教育事業者
  • 教育関連の新しい応用の開拓に関心をお持ちの言語処理研究者・技術者

皆様の積極的なご参加をお待ちしています。

■日時
2020年11月27日(金)13時〜17時

■主催
理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP)自然言語理解チーム

■共催
東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター
東北大学大学院教育学研究科

■形式
オンライン開催(事前登録制)
本シンポジウムはオンライン会議ツール「Cisco Webex Meetings」を使ったオンラインイベントです。申込フォームから登録いただいた方に参加用URLをご案内します。

■参加費
無料

■プログラム

13:00 「教育アセスメント×言語処理シンポジウム」の開催に当たって

乾健太郎(理研AIP 自然言語理解チームリーダー / 東北大学情報科学研究科 教授)

13:20 -15:10 技術紹介:教育アセスメント×言語処理の取り組み 

< 司会 > 奥村学(東京工業大学科学技術創成研究院 教授 / 理研AIP 自然言語理解チーム客員研究員)

1. 国語記述式答案自動採点の現状と実応用に向けて
舟山弘晃(東北大学情報科学研究科 修士課程 / 理研AIP 自然言語理解チーム)
 記述式問題を通した学習は、論理的思考力・表現力を養うために効果的と考えられているが、記述式問題の採点は短答式問題に比べて多くのコスト・労力を要する。本発表では国語記述式問題の答案を自動で採点する技術の概要について発表する。また、自動採点の信頼性を表す確信度の推計手法についても分析し、確信度を用いた自動採点システムの現実的な活用法について展望を述べる。

2. 自動採点技術に基づく効果的な和文英訳学習
松林優一郎(東北大学教育学研究科 准教授 / 理研AIP 自然言語理解チーム客員研究員)
 和文英訳問題の自動採点技術を活用したインタラクティブな英語学習の可能性と技術的課題について紹介する。和文英訳問題は日々の英語学習において広く用いられているが、教育者側の添削とフィードバックのコスト面で難点がある。本発表では、この問題を解消するための技術支援の1例と、将来の展望について述べる。

3. ライティング支援のための文法誤り訂正技術の現状と今後の展望
三田雅人(理研AIP 自然言語理解チーム / 東北大学情報科学研究科 博士課程)
 文法誤り訂正とはテキストに含まれるスペルや文法誤りを自動的に訂正する技術であり、主に第二言語学習者のためのライティング支援に応用されている。本発表では、我々の取り組んでいる研究を交えながら、文法誤り訂正技術の現状と今後の展望についてお話しする。

4. ライティング学習のための解説文生成
永田亮(甲南大学知能情報学部 准教授 / 理研AIP 自然言語理解チーム客員研究員 / さきがけ)
 解説文生成とは、ライティング学習のためのヒントやアドバイスを自然言語で記述した文章を自動生成する技術のことである。例えば、文法誤りに対して、「なぜ誤っているか」、「どう考えればよいか」などを説明することを可能にする。本発表では、実例を通して、何がどこまでできるのかをお話しする。

5. 論述の構造解析による反論スピーチへのフィードバック生成
内藤昭一(株式会社リコー / 理研AIP 自然言語理解チーム客員研究員)
 批判的思考力を育成するため、教育現場にディベートを導入することが考えられる。しかし、ディベートのスピーチを評価し、適切なフィードバックを与える作業は、多くの経験と労力を要する。本発表では、論述構造を解析する技術を用いて、フィードバックを自動生成する研究についてお話しする。

15:10-15:20 休憩

15:20-16:30 パネル討論:教育アセスメント×言語処理の可能性

< 司会 > 乾健太郎

1. 代ゼミ自動採点における今後の取り組み
佐藤雄太郎(代々木ゼミナール教育事業推進本部長)

2. 思考力の評価・育成と言語処理技術への期待
伊藤素江(ベネッセコーポレーション 学校カンパニー 商品企画開発本部 GPS-Academic問題開発リーダー)

3. 模範解答をなぞる英作文学習から卒業しよう!弱点を知り主体的なやり直しを促す支援ツールの開発
岡田健志(増進堂・受験研究社 NEXT LEARNING Labs主任研究員)

4. Classiにおける自然言語処理の取り組みと言語処理基礎研究に対する期待
伊藤徹郎(Classi データAI部長・データサイエンティスト)

5. ディープラーニングで経営教育のディープラーニングを目指す
鈴木健一(グロービス経営大学院 / グロービス グロービスAI経営教育研究所(GAiMERi)教授兼GAiMERi所長)

6. 全体討論・意見交換

16:30 閉会挨拶

乾健太郎

詳細情報

日時 2020/11/27(金) 13:00 - 17:00
URL https://c5dc59ed978213830355fc8978.doorkeeper.jp/events/113005

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last updated on 2020/8/7 15:28研究室