A Method of Judging Answers by Comparing Semantic Information for Questions and Answers

本論文では，英語物語の表層的な内容を対象とし，学習者の理解状態に適合した質問応答を行う学習機能のための正誤判定について述べる．本質問応答機能は，自然言語による自由な解答を許しているため，物語と解答文の意味情報を比較し正誤判定を行うことが必要である．正誤判定では，語句の挿入・欠落・置換の妥当性について検証を行いながら意味情報の差異を同定するとともに，自然言語処理結果のあいまい性の解消を行う．本論文では，更に，正誤判定機能の評価として，適用範囲の調査結果について述べる

Implementation and Evaluation of an Automated Question Generation Module for Question and Answer about the Content of an English Story

英語学習において，長文を読み，その内容に関する質問に解答する学習方法は一般的であり，実際の教育現場や学習支援システムで採用されている．しかし，これまでの学習支援システムではあらかじめ用意された質問を用いるため，学習者の理解状態に合致した質問を出題することは非常に困難である．本論文では，英語長文読解学習の際に学習者の理解状態に適した質問を行うために必要な質問文自動生成について述べる．質問の生成は，１文についての質問生成，同義語・反義語を用いた質問生成，修飾語句を用いた質問生成，文の合成を用いた質問生成，時空関係を用いた質問生成という５種類のモジュールを利用して行われる．評価として中学生レベルの問題集を人手で調査したところ，本論文で提案した質問文の生成法で約80％の質問が生成可能であることがわかった．また，実際に中学校２年生と３年生の英語の教科書の物語の英文301文について質問文自動生成を行った結果，生成した質問文1977文中1848文（約93%）が意味的に適格な文であった．本研究の一部は，文部省科学研究費補助金奨励研究(A) (No．10780113)の援助による

Learning Support for English Composition with Error Visualization

本研究の目的は，学習者が構成した英文からアニメーションを生成しフィードバックする英作文学習支援システムの実現である．本システムの支援対象は「意図したことが表現できていない誤り」であり，学習者自身に誤りを気づかせるため，誤りをアニメーションにより可視化する．本システムは，原則として学習者が構成した英文の内容をそのまま可視化するが，陽に表現すべき情報が欠落していた場合はそれが顕在化するように可視化する．本論文では，誤りの可視化方法の実現とその評価について述べる．利用者が可視化された誤りに気づくか否かについて調査したところ，ほとんどの誤りに気づくことができ，本手法の有効性が確認された