2023 年度日本語教育学会春季大会
大会若手優秀発表賞（口頭発表） 受賞コメント
岩下智彦（電気通信大学大学院生）
この度は、名誉ある賞をいただき誠に光栄に存じます。受賞に際し，まず共同研究者である吉原将大氏，浅川伸一氏に謝意を表した
いと思います。今回の受賞は，本発表に評価を頂けたことに加え，自然言語処理（Natural Language Processing; NLP）の領域と私との縁を作ってくれた 2 人と取り組んだ研究が受賞という形に残ることもとても嬉しく思います。
本発表は，NLP の技術を活用し，日本語教師の支援を目指すという着想から始めた研究で，大規模言語モデルによる例文生成とその例文に対する日本語母語話者 7 名の評定結果を報告しました。結果
は評定の 58.4％が「日本語として適切」というもので，生成した例文に一定の適切性が認められました。現時点では，空欄化された文の一部を補填するという限定的な仕様ですが，プログラム 1 つで希望の文型を含む複数の例文が6 割の精度で生成できたという事実は，今後につながる結果だと考えています。
今回の発表は，私にとって NLP の技術を日本語教育に応用した初めての研究成果で，これまでの発表とは異なる“生みの苦しみ”がありました。しかし，幸いにも高度な専門性を持つ共同研究者に恵まれたことで，理解を深めながら研究を進めることができました。また，準備期間にChatGPT が公開され，AI や言語モデルといった用語が身近なニュースになったことは，本研究に興味を持って頂ける後押しになったと感じます。NLP の技術的な進歩は目覚ましいものですが，実社会の課題解決に応用する際には，検討すべき点が少なくありません。研究過程でも課題の方に目が向きがちでしたが，この度の受賞を励みとして，今後もこうした技術を日本語教育に活用した研究に取り組み，知見を共有していきたいと思います。
日本語教育の仕事は，学習者との日常的なやり取りはもちろん，学習環境や社会全体にも結びついた魅力的な仕事で，特に学習者がそれぞれの希望をかなえていく過程に関わり，その支援ができるのは，この職業の大きな魅力の一つです。しかし，日本語教師としての日常に目を向けると，実際の授業準備には膨大な時間が必要になることも少なくありません。新しい技術の活用は，こうした課題を軽減し，言語教育に携わる人の時間をより豊かにし，教育の質を向上させる可能性を秘めていると思います。これまで新しい技術が言語学習に影響を与えてきたように，大規模言語モデルを使ったツールが言語教育に大きな影響を与えていくと思います。今後も研鑽を重ね，こうした技術の背後に隠れた課題に留意しつつ、言語教師の視点から，その可能性を形にできるような専門性を身につけたいと思っています。
最後に，今回のオンライン研究大会を支えてくださった大会委員の先生方に感謝申し上げます。
大会の諸所に議論を活発化させるための仕組みが設計されていたおかげで，多くの貴重なご意見を頂くことができました。また，本研究の着想は，これまで日本語教育に携わってきた経験に基づいたものです。お世話になった先生方，同僚の皆様，調査に協力してくださった皆様にこの場を借りてお礼を申し上げます。

2023 年度日本語教育学会春季大会
大会若手優秀発表賞（ポスター発表） 受賞コメント
俵加奈子（お茶の水女子大学大学院生）
この度は名誉ある賞を頂戴し、大変光栄に存じます。
皆さまご存じのように、近年ますます多様化する日本語教育の現場では、実践力・対応力のある教師の養成が求められています。日
本語教師養成については、数々のご研究、実践が積み上げられており、多くのことを学ばせていただいております。一方で、420 時間の養成講座では、資格の取得と検定試験の合格が目標になりがちで、知識と技能の習得に重きが置かれる傾向があるというご指摘も見られます。現在、私は養成講座で講師をしておりますが、多様な背景、動機、経験を持った社会人の受講生の皆さまが、個性や能力、ご経験を十分に発揮し、日本語教師として活躍していくことをサポートするために、講師の私には何ができるだろうかと考えたのが研究のきっかけでした。
そのまず第一歩として、本研究では、養成講座の修了生の方たちを対象にインタビュー調査をおこない、受講生の意識変容における講座講師の役割について分析いたしました。日本語母語話者の日本語教師の養成は、受講生自身が外国語として日本語を学んだことがないという特徴があります。受講生は授業を受けたことがなく、モデルとなる教師像がはっきりしないまま教師への道を進んでいくことになります。本研究では、受講生の方たちが講座で得た知識や経験を、ご自身が持つさまざまな経験や知識と結びつけながら、少しずつ日本語教育観・教師像を作り上げていく様子がうかがえました。発表の中では「風景」ということばで表現してみたのですが、講師は教える側・教えられる側という受講生とは違う場所から何かを与える存在なのではなく、講師自身の存在が受講生から見ると日本語教育の一部であり、日本語教育観・教師像を作り上げていくためのデータになっているのだと思います。発表当日いただいたご質問のとおり、それをどのような具体的な提言につなげていくのか、という点がまさに今後検討を重ねる必要があるところだと思っております。今後も多くの研究者の皆さまから学び、少しでもデータの蓄積に貢献できるよう論文を書き上げていきたいと思います。本研究で調査に快くご協力くださいました皆さまに心より御礼申し上げます。
今回、オンラインでのポスター発表は初めてで、見やすさを考慮するのが大変難しかったです。
また、事前質問がなかったため、発表当日の 40 分間、黙ってカメラを見続ける自分を想像してしまい大変恐ろしく感じました。そこで事前に所属ゼミでリハーサルを見て質問をいただき、あらかじめいくつかの想定質問とそれに対する答えを準備していたため、当日はなんとか発表を終えることができました。大変緊張いたしましたが、チャレンジしてみて本当によかったと思っております。
最後に、ご指導くださいました浜野隆教授をはじめとするお茶の水女子大学の先生方ならびに院生の皆さま、学会でご意見・ご質問をくださいました皆さま、研究にご協力いただきました加藤玲子先生に心より感謝申し上げます。また、博士課程前期に研究と発表の基礎から教えていただきました加賀美常美代教授とゼミの皆さまにも、重ねて深く御礼申し上げます。
*任意で,動画による受賞コメントもお寄せいただきました。こちらから視聴が可能です。

〔2023 年度日本語教育学会春季大会（オンライン開催，2022.5.28）口頭発表⑬〕

自然言語処理を用いた例文生成とその妥当性―日本語教師の支援を目的とした BERT・T5 を用いた文生成シミュレーション―

岩下智彦・吉原将大

本研究の目的は，大規模言語モデル BERT 及びその発展手法である T5 を使用した例文生成器の開発と，生成された例文の質の検証である。例文生成器は，任意の文の一部を空欄化(MASK)して入力すると，空欄部に MASK 部を補填するための単語候補が尤もらしい順に複数出力される。本研究では，入力文として機能語用例データベース「はごろも」(堀他 2016)に記載された例文を使用した。
「はごろも」記載の日本語レベルと単語候補の尤もらしさを考慮した 90 の文を生成し，各文に対し母語話者 7 名による 3 件法(○△×)の正誤判定を行った。その結果，58.4％の文が日本語として適切（○）と判定され，一定の適切性が認められた。正誤判定と日本語レベルとの間に明確な関連性は見られなかった。一方，単語候補の尤もらしさが低いほど，母語話者が適切と判断する割合は高かった。なお，本研究は浅川伸一（東京女子大学）との共同研究である。

（岩下―電気通信大学（大学院生），吉原―東北大学）〔2023 年度日本語教育学会春季大会（オンライン開催，2022.5.28）ポスター発表⑦〕

日本語教師養成講座の教育実習での実習生の意識変容における講師の役割

俵加奈子

文化庁は，多様な現場に対応できる日本語教師の養成を目指し，近年，養成課程での教育実習の改善を重視している。本研究では，教育実習の充実のための講師の役割を検討するための足掛かりを得ることを目的に，教育実習での実習生の意識変容に講師がどのような役割を果たしているかを考察した。養成講座修了生を対象にインタビューをおこない，データを M-GTA で分析し考察した。受講生は講師から明示的に日本語教師の仕事についての情報を得ているが，講師の仕事に対する取り組み，留学生に対する言動，受講生への接し方などを受講生が観察することで暗示的にも情報を得ている。学習者としての経験がない日本語母語話者受講生は，それを通して日本語教育の現場の様子を想像し理解し，自己研鑽の必要性を認識していく様子が見られた。しかし，マイナスのイメージを持ち，日本語教育から離れていく様子も見られた。

（俵―お茶の水女子大学大学院博士後期課程）