子どもL2学習者の発音に対する即時フィードバック支援を目的とした自動評価手法

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2026-08-12
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: 子どもL2学習者の発音に対する即時フィードバック支援を目的とした自動評価手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Assessment for Instantaneous Feedback Support of Child L2 Learners' Pronunciation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 子どもL2学習者発音評価，スコア較正，マルチタスク学習，説明可能性
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: デンソーアイティーラボラトリ
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Denso IT Laboratory
• 著者名: 太刀岡, 勇気
• 著者名(英): Tachioka Yuuki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，初等段階からの外国語教育の重要性が高まる中で，子どもL2学習者に対する即時的かつ継続的な発音評価の必要性が指摘されている．しかし，従来の人手による評価は時間的・人的コストが高く，教育現場において頻繁に実施することは困難である．また，自動評価手法においても，スコア分布の不均衡や離散スコアの粒度の粗さにより，学習者の熟達度を十分に反映できないという課題がある．本稿では，非母語話者の子どもL2学習者を対象とし，発音評価の即時性と公平性の向上を目的とした自動評価手法を提案する．具体的には，wav2vec2に基づくマルチタスクモデルにより発音スコアを推定し，そのロジットを入力とする回帰モデルを用いて連続スコアへの変換を行う．さらに，ヒストグラム平坦化によるスコアキャリブレーションを適用することで，不均衡なスコア分布に起因する予測バイアスを低減する．ノルウェー語の子ども音声データセットを用いた実験により，提案手法は主要評価指標であるUARを改善し，特に出現頻度の低い熟達度層に対する再現率の向上に寄与することを確認した．また，±1のスコア誤差を許容した場合のAccuracyは86.0%であり，大きな誤分類は限定的であることが示された．本手法により得られる連続スコアは，最終的な離散スコア判定を補助しつつ，同一スコア内の発音変化を把握するための補助情報として活用できる可能性がある．
• 書誌情報: 情報教育シンポジウム2026論文集; 巻 2026, p. 87-94, 発行日 2026-08-12
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会