Vol.2019-MBL-90 No.44
Vol.2019-UBI-61 No.44
2019/3/5

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

辞書検索履歴の自動収集に基づく
英単語マイクロラーニング支援手法
徳田 博行1,a)

高橋 雄太1

松田 裕貴1,2

荒川 豊1,3

安本 慶一1

概要：モバイル端末などで手軽に，隙間時間を使った学習を可能にするマイクロラーニングが注目されている．これまでの語学学習に関するマイクロラーニングの研究は，次の 3 つの課題を抱えている：（課題1）学習に気づかせること，（課題 2）気づかせた上で学習させること，（課題 3）学習した知識を定着させること．本研究では，課題 3 の解決に向け，日常生活の隙間時間の中で効率よく記憶を定着させるマイク
ロラーニングシステムの実現を目指す．教育心理学に関する研究から，人は記憶の中から情報を思い出す（検索する）行為をする方が記憶が強化されることが明らかになっている．このことからユーザが過去に調べた単語に着目し，調べた単語を学習に利用することでより効率的な知識定着を図る．本研究の目的の実現に向け，ユーザが調べた単語を自動で収集する Chrome Extension，および調べた単語から語学学習の問題を出題する Android アプリを開発した．本実験では，8 名の実験参加者に対して，作成した単語デー
タセットから単語の意味が既知であるかどうかを判定してもらい，単語の意味が未知であった単語から

Chrome Extension を通して，辞書サイトで調べる単語データセット，調べない単語データセットが同程度になるようにデータセットを作成した．単語検索実験後，Android 端末から上記それぞれの単語データ
セットの単語をランダムに出題されるように設定し，1 週間の英単語学習実験を通して，自由な時間に英単語の問題に解答してもらった．実験後，学習履歴のある単語の学習効果を確認テストにより，学習履歴のない単語との比較評価を行なった．確認テストの結果，実験参加者は 1 週間の間に約 56 単語（学習履
歴のある単語：約 30 単語，学習履歴のない単語：約 26 単語）の意味を定着させたことが確認できた．学習履歴のある単語とない単語の定着率に対し，wilcoxon の符号順位検定を行なった結果，p = 0.069（p <0.10）となり，学習履歴のある単語とない単語の定着率に有意差が確認でき，学習履歴のある単語の方がより知識が定着する可能性が示唆された．

English Word Micro-Learning Support System
Based on Automatically-Collected Dictionary Search History

1. はじめに困難な言語に日本語が分類されており，習得に約 2200 時
間（88 週）が必要であると言われている*1 同様に，日本語

近年，グローバル化の影響により，日常的に英語が必要

を第一言語とする人々にとって英語は習得が困難な言語にとされる機会が増え，語学学習の必要性が高まっている．

分類され，習得に非常に時間がかかると考えられている．

英語の習得には，語彙を増やす，文法や構文を理解する，正

このため，学習者には，英語を習得するために定期的な学

しい発音を身につけるなど必要なことが多く，非常に時間

習時間の確保と知識定着のための反復学習が求められる．

を要する．これまでの Foreign Service Institute (FSI) の

しかし，日常生活の中で継続的に学習の時間を作ることは調査では，英語を第一言語とする人々にとって極めて習得

容易ではない．これまでの研究結果から，社会人の学習の1

ドロップアウト率は約 70%であることが明らかになってい

2

3

a)

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
日本学術振興会特別研究員 DC1
JSPS Research Fellowships for Young Scietists, DC1
JST さきがけJapan Science and Technology Agency
tokuda.hiroyuki.tf5@is.naist.jpⓒ 2019 Information Processing Society of Japanる [1]．そこで，学習を継続することが困難な学習者に対し，短い時間で，比較的取り組みやすい学習方法として，
マイクロラーニングが注目を集めている [2]．マイクロラー*1

https://www.state.gov/m/fsi/sls/c78549.htm

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ニングとは，学習コンテンツを細かい単位に区切り，少量

しかしながら，単語を調べる度に，その履歴を保存して単の情報にすることにより，モバイル機器などで手軽に，隙語帳にするといった作業は面倒であるため，調べた単語だ

間時間を使った学習を可能にする学習方法である [3]．このけを反復学習させることはこれまで難しかった．

学習方法を導入することにより，学習者のモチベーション

そこで，本研究では，ユーザがパソコン上で調べた単語の向上や隙間時間の有効活用による，学習の習慣化といっを自動的に収集，蓄積し，それを単語テストとして隙間時間た行動変容が期待されている．

に反復学習を促すマイクロラーニング支援システム Diclog

現在，語学学習に関するマイクロラーニングの研究では
主に 3 つの課題が挙げられる．

を提案する．提案システムは，大学生などが論文を読む際に，パソコンを使って Web 上の辞書サイトを用いて意味を調べることを想定している．その際，どんな単語を調べた
課題 1：学習者に対して学習アプリの通知に気づかせること（通知など）従来研究では，スマートフォンなどの端末からの通かは，キーボード入力から取得する方法や独自の辞書サイ知により，ユーザに対していつ，どこで通知すると気トを作成するといった方法が考えられる．しかしながら，づいてもらえるのか，通知割り込みのタイミングに関

世の中にはさまざまな優れた辞書サイトがすでに存在してする研究が多く行われている [4], [5], [6], [7], [8], [9]．

いることや，キーボード入力から英単語だけを分離するこ

これらの研究では，メッセージ系やアンケート系のアとが煩雑であることから，我々はブラウザの拡張機能としプリケーションであり，元々反応率の高いアプリケーて実装するアプローチを取った．本研究では，Google がションによる通知であることが多い．このため，学習提供するブラウザ Chrome が有する Extension という仕組の割り込み通知に対しても適切なタイミングを明らか

み（以降， Chrome Extension）を用い，特定の辞書サイにする必要がある．

トにアクセスした場合に，その URL（Uniform Resource

課題 2：学習者に対して気づかせた上で学習させること

Locator）を解析し，調べた英単語を取得するシステムを従来研究では，学習者に対して，通知などにより語学

提案，実装した．取得された単語は，クラウド上のサーバ

学習を割り込むタイミングに関する研究も行われていに，ユーザ ID や検索時刻などとともに自動的に保存される [10], [11], [12]．これらの研究では，待ち時間が発生る．また，学習者向けのアプリとして，クラウド上に蓄積する可能性が高そうなタイミング，また既存のモバイされた辞書検索履歴に基づき，反復学習用の単語テストを

ル端末でユーザの退屈状態を判定した時に単語学習を出題する Android アプリを開発した．

割り込んでいる [13]．しかし，前者の研究では，限ら

提案システムによる記憶定着の効果を調べるため，れたシチュエーションのみでしか考慮されておらず，

Chrome Extension を使用した単語検索履歴収集実験，An-

待ち時間や隙間時間が発生するタイミングは他にもdroid アプリによる単語学習実験を実施後，学習履歴のあ

様々な場面が考えられる．また，後者の研究では，通る単語の学習効果を確認テストにより，学習履歴のない単

常時と退屈時に学習を割り込んだ場合に関して統計的語との比較評価を行なった．確認テストの結果，実験参加な有意差は得られていない．

者は 1 週間の間に約 56 単語（学習履歴のある単語：約 30

課題 3：学習者に対して学習した知識を定着させること

単語，学習履歴のない単語：約 26 単語）の意味を定着さ従来研究では，高頻出名詞の辞書データを作成し，間せたことが確認できた．学習履歴のある単語とない単語の違えた単語を定着させるといった手法が用いられてい定着率に対し，Wilcoxon の符号順位検定を行なった結果，る．しかし，この手法では，学習者の環境によっては

p = 0.069（p < 0.10）となり，学習履歴のある単語とない

学習する単語や使用する単語は大きく異なると考えら

単語の定着率に有意差が確認でき，学習履歴のある単語のれるため，学習者が覚えたい単語や日常で高頻度で取方がより知識が定着する可能性が示唆されたり扱う単語ではない可能性がある．

本論文の構成は以下の通りである．まず，第 2 章におい

これらの課題を踏まえて，本研究では，課題 3 の解決を目て本研究の関連研究について述べる．第 3 章では，辞書検指し，ユーザにより効率よく記憶を定着させるマイクロ

索履歴の自動収集に基づく英単語マイクロラーニングシス

ラーニングシステムの実現を目指す．

テムの概要と構成について述べ，第 4 章で，実験の概要に学習した知識を効率的に定着させるために，学習者が学ついて述べる．そして，第 5 節において，今回提案する辞

習時に検索した単語に着目する．これまでの教育心理に関書検索履歴の自動収集に基づく英単語マイクロラーニングする研究から，記憶の中から情報を思い出す（検索する）

支援手法の実験結果について述べる．最後に第 6 章にお行為をする方が記憶が強化され，忘却もスローダウンさせいて，本稿の結論および今後の課題を述べ，本論文をまとることが明らかになっている [14], [15]．このことから，学める．

習者が過去に調べた単語を問題として出題した方が記憶の中から情報を思い出す行為をすることで，従来の手法よりも記憶が強化され，知識の定着しやすくなると考えられる．
ⓒ 2019 Information Processing Society of Japan

2. 関連研究
本章では，本研究に関連するマイクロラーニングに関す

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る研究，記憶・忘却に関する研究について述べる．

3 つのアルファベットの羅列を大量に被験者に覚えさせて，被験者の記憶がどのように忘れられていくかを調査した．

2.1 マイクロラーニングに関する研究

この結果，人は 20 分後には 42%の内容を忘れ，1 日後にユーザに待ち時間が発生する可能性が高いと想定されは 3/4 以上内容を忘れてしまうことが明らかになった．しるシチュエーションでマイクロラーニングを促す研究に，

かし，この実験で使用されているのは意味をもたない文字

Cai らの研究がある [10], [11]．Cai らは日常生活の中で列であるため，英単語などの意味を持つ文字列の場合，学生じる待ち時間を調査し，チャット中，メール送信時，習方法によって，人の忘却は異なる結果になると考えられ

Pull-to-Refresh 時 [16]，Wi-Fi 接続時，エレベーター乗り

る．Baddeley ら [19] は，前の学習から，その学習内容の復場という 5 つのシチュエーションで単語学習を促した時の習までの間隔を延ばしていくことで心理学の間隔効果を利反応の早さ，学習実行率などを計測した．チャット中に学用して効果を上げる学習技術，間隔反復を提唱している．

習を割り込むアプリケーションのみを用いた実験 [10] でこの学習技術は，主に学習者が非常に多くの事柄を長期には，チャット返信直後に促した場合，タイピング中に促

記憶しなければならない分野，第二言語の語彙の習得に適した場合，ランダムに促した場合の 3 つのパターンで比用され，単語学習アプリなどに導入されている．しかし，較した結果，チャット返信直後の反応の早さ，学習実行

このアルゴリズムには大きな効果はないとする研究結果も率が最も良くなることがわかった．さらに，5 つのシチュ

ある．

エーションでの結果から，エレベーター乗り場の待ち時間，

Roediger ら [14][15] は，情報を聞いたり，書いたりする

Pull-to-Refresh 時の学習実行率が高いことがわかった．

のに比べ，情報を思い出す（検索する）行為をする方が記

退屈検知アルゴリズム [17] を単語学習アプリケーショ

憶が強化される「テスト効果」という学習方法を用いるこンに導入し，適切なタイミングでの学習の割り込み，学習とで，学習した素材について再度学習するよりもテストを形式の違いにおける学習効果を調査した研究に Tilman ら

行った方が後のテストにおける成績が良くなり，忘却もスの研究がある [12]．退屈状態の定義は Martin ら [17] が行

ローダウンさせることを明らかにした．本研究では，ユーなった実験でユーザの主観評価（５段階評価）から成り立っザが過去に調べた単語を学習に提示することで，情報を思ている．Tilman らはフラッシュカードによる学習形式と

い出す（検索する）行為を行うことで，より記憶の定着が多種選択問題による学習形式，プッシュ通知からの問題出図れるのではないかと考えている．

題，および回答が可能な QuickLearn という Android アプ
際のコンテキストなどを調査した．フラッシュカードと多3. Diclog – 英単語マイクロラーニング支援システムの提案

種選択問題による学習効果を比較した結果，フラッシュ

本章では，辞書検索履歴の自動収集に基づく英単語マ

リケーションを開発し，学習回答数や学習実行率，学習のカードの方が効果的に学習できているにも関わらず，両者

イクロラーニング支援システム Diclog について提案する．

の学習効果に統計的に有意差は得られていない．また，ア

Diclog のコンセプトは，学習者が普段の作業を変えることプリ起動による学習と通知画面による学習による学習効果

なく，オンライン辞書サイトで検索した単語を自動的に収を比較した結果，アプリ起動による学習の方が統計的に有集し，モバイル端末で隙間時間に自身が検索した単語を学習

意な学習効果が得られた．さらに，通知画面による学習のすることで，効率的に記憶の定着を図ることである．Diclog

方がアプリ起動による学習よりも統計的に有意に短時間の構成図を図 1 に示す．以下の節では，Diclog のシステム

で学習を持続できることがわかった．しかしながら，退屈を構成する辞書検索履歴収集用の Chrome Extension，お検知による適応的な割り込みには通常状態と比較して，ク

よび英単語マイクロラーニング支援 Android アプリの詳細

リック率，学習実行率ともに統計的な有意差は得られていについて述べる．

ない．このことから，割り込むコンテンツによって退屈状
態においてもコンテンツへの従事率が大きく異なることがわかった．

3.1 辞書検索履歴収集 Chrome Extension
Diclog の辞書検索履歴収集機構を担う Chrome Exten-

これらの研究では，主にどういうタイミングで学習を促

sion の画面を図 2，収集するデータを表 1 に示す．図 2 のすと学習をやってもらえるのかというところに焦点が当て

左がユーザのログイン画面になっており，右がログイン後られている．

の画面になっている．ユーザはログイン画面でメールアド
レスとパスワードを入力することでログインすることがで

2.2 記憶・忘却に関するに関する研究
Ebbinghaus ら [18] は人の記憶が時間の経過とともにどきる．ユーザ情報の登録には，Google が提供しているモバ
イル，および Web アプリケーション開発プラットフォーのように変化していくかを示す忘却曲線の理論を提案している．実験内容として，被験者に対して，意味を持たないⓒ 2019 Information Processing Society of Japan3

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表 1

Authentication

Database

Chrome Extension による収集データ

データ

概要

単語

検索した単語

単語の意味
・ユーザ情報 server side

・ユーザ情報・検索単語 + 意味

・検索単語

・回答情報

辞書サイト

・通知への反応情報

・検索情報
Chrome Extension

タイムスタンプ

検索単語

Android意味

Glosbe API

Push
Notification

Glosbe API より取得した検索単語の意味
単語を検索した時間
単語検索時のオンライン辞書サイト

3.2 英単語マイクロラーニング Android アプリ
前節の Chrome Extension で収集した辞書検索履歴を元

Activity
Recognition APIに，英単語マイクロラーニングを提供する Android アプリ

Fuse Location
Provider APIの画面を図 3，アプリ使用中に収集するデータを表 2 に示

Serviceす．ユーザが上記の Chrome Extension と同じメールアド
client side

レス，パスワードでログイン後，上記のオンライン辞書サ
イトで検索した単語が Android アプリケーションの学習画

図 1 Diclog システム構成図面に出題されるようになっている．
英単語学習の学習形式としてフラッシュカードによる学習方法を採用した．この理由として，語彙学習において比較的容易に語彙を学ぶことができる一般的な方法 [20] であること，本研究の関連研究 [11], [12] においてもこの学習形式が使用されていること，これまでの既存研究においてフラッシュカードによる語彙学習効果が明らかになっている
こと [21], [22] がフラッシュカード採用の理由である．
英単語の問題の回答方法として，まず Android アプリロ
グイン後，図 3 左の画面，Firebase Database に登録された英単語が表示され，「TRANSRATE」と書かれたボタンを押すと図 3 右の画面に遷移し，日本語の意味が表示される．出題された英単語の日本語の意味を知っていた場合，

図 2 Diclog の辞書検索履歴収集 Chrome Extension

左側の「KNEW IT!」と書かれたボタンを押し，出題された
英単語の日本語の意味を知らなかった場合，右側の「DIDムである Firebase*2 を使用した．この Firebase プラット
フォームにおける Authentication 機能によりユーザの情報を管理することができる．ログイン後，４つのオンライン辞書サイト，Weblio*3 ，アルク*4 ，Goo*5 ，Yahoo*6 で単語，および熟語を検索すると Firebase の Databese に検索した単語が登録される．検索した単語，熟語の意味の取得には，多言語オンライン辞書サイト，Glosbe*7 が提供している Glosbe API*8 を使用した．この API を使用することでユーザが検索した英単語の日本語の意味を取得できる．
これらの機能により，Diclog の Chrome Extension を通じて，検索時の単語，検索単語の意味，検索時のタイムスタ
ンプ，検索サイトが Firebase Database に収集される仕組みとなっている．
*2
*3
*4
*5
*6
*7
*8

https://firebase.google.com/
https://ejje.weblio.jp/
https://www.alc.co.jp/
https://dictionary.goo.ne.jp/ej/
https://dic.yahoo.co.jp/
https://ja.glosbe.com/
https://glosbe.com/a-apiⓒ 2019 Information Processing Society of JapanNOT KNOW」と書かれたボタンを押す．いずれかのボタンを押すと回答が完了し，ユーザの回答ログを取得する．
また，ユーザが Android アプリにログイン後，バックグラウンドサービスを開始し，Google が提供するサービス群の Google Developers*9 の API，Activity Recognition

API*10 ，Fused Location Provider API*11 により，バックグラウンドでユーザの行動認識結果，位置情報を取得することができるになっている．さらに，バックグラウン
ドサービスからユーザにプッシュ通知を送る機能があり，Android アプリの通知による割り込みの例を図 4 に示す．
ユーザは Android アプリから送られてきた「英単語を学習しよう」という通知をクリックすることでアプリを起動することができる．Android アプリから送信された通知には

UUID が割り振られている．これは通知に対するアクション（クリック/削除）があった時，どの通知に対してのア*9

https://developers.google.com/
https://developers.google.com/location-context/
activity-recognition/*11 https://developers.google.com/location-context/
fused-location-provider/*104Vol.2019-MBL-90 No.44
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表 2 Diclog Android アプリによる収集データ(a) 回答に関するデータ
データ

概要

回答結果

ユーザの回答結果

出題単語

出題された単語

タイムスタンプ

問題回答時の時間

位置情報

英単語問題回答時の緯度経度情報（Latitude，Longitude）

IN VEHICLE
ON BICYCLE
行動認識

ON FOOTSTILLTITLINGUNKNOWN(b) 通知に関するデータ
データ
タイムスタンプ
図 3

ID

Diclog の英単語マイクロラーニング Android アプリの画面

位置情報

概要
通知送信時間 / 通知アクション時間
通知に割り振られた UUID
英単語問題回答時の緯度経度情報（Latitude，Longitude）

IN VEHICLE
ON BICYCLE
行動認識

ON FOOTSTILLTITLINGUNKNOWN

通知アクション

通知をクリック / 通知を削除

4.1 実験条件
実験参加者はすべて大学院生の 8 名であり，年齢は 20 代
（平均：23.9，標準偏差：1.4），性別は男性 6 名，女性 2 名である．実験参加者の英語能力を示す指標として，TOEIC
スコアを採用し，参加者の平均点は 598 点（最高点：740，
最低点：450，標準偏差：103）であった．
図 4 Android アプリによる通知割り込みの例

単語データセットには，アルクがネイティブスピーカーの「使用頻度」をベースにし，日本人学習者にとっての「有クションがあったかを知るためである．これらの機能によ

用性」，「重要性」を考慮して，厳選した重要英単語リスト

り，Diclog の Android アプリでは，ユーザの英単語の問題「標準語彙水準 SVL12000」（SVL = Standard Vocabulary

回答に関するデータとして，回答結果，出題された単語，回List）*12 の Level 6 の 1000 語の中から 200 単語を選定した．

答時間，位置情報，行動認識結果，また通知に関するデー
タとして，通知に対するアクション（クリック/削除），通4.2 英単語確認・検索実験

知が送信された時間，通知にアクションした時間，位置情

本節では，英単語確認・検索実験について述べる．図 5

報，行動認識結果がそれぞれ Firebase Database に収集さにおける単語が既知かどうかの回答，Chrome Extensionれる仕組みになっている．

による単語検索実験に該当する．まず実験参加者に上記の4. 実験作成した単語データセット 200 単語をスプレッドシートで配布し，単語の意味を知っていた場合：YES，単語の意味

本節では，ユーザの辞書検索履歴に基づき英単語学習をを知らなかった場合：NO と回答してもらうように伝えた．

出題する提案システムの有用性を評価する実験について述

参加者が NO と回答した中で，単語を初めて見た場合：0，

べる．本実験の流れを図 5 に示す．以下の 4.1 節で実験条

単語を見たことあるけど意味は知らない：1，単語を見たこ

件，4.2 節で英単語確認・検索実験，4.3 節で英単語学習実とあるけど意味は自信がない，曖昧：2 とラベルをつけて

験，4.4 節で定着率の評価方法について述べる．

*12ⓒ 2019 Information Processing Society of Japan

https://www.alc.co.jp/vocgram/article/svl/

5

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IPSJ SIG Technical Report"#
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Android"

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/ %E29 GD & / )! = %$*

図 5

本実験の流れ認，およびラベルづけ終了後，NO と回答した単語の上記の 3 つのラベルの数が同程度になるように単語データセッ
トを 2 つに分割した．1 つが実験参加者に検索してもらう

単語データセットであり，もう 1 つが検索しない単語デー

タセットである．その後，提案システムにおける Chrome

Extension にログインしてもらい，オンライン辞書サイト

を通して，検索単語データセット中のそれぞれの単語の意
味を覚えてもらうように伝えた．本システムで Firebase に

Number of words participant knows

もらうように伝えた．実験参加者が単語データセットの確収集した，Glosbe API で取得した意味が曖昧な単語に関

G

B

C

データセットの単語と単語の意味をそれぞれ Firebase の4.3 英単語学習実験

本節では，英単語学習について述べる．図 5 におけるAndroid アプリによる単語学習実験に該当する．英単語確認・検索実験終了後，実験参加者に提案システムにおける

Android アプリを配布し，自由な時間にアプリを起動（アプリアイコンクリック / 通知クリック）し，1 週間の間，
英単語を学習してもらうように伝えた．さらに，英単語学

習実験後に確認テストとアンケートを実施することを伝えた．回答する問題数に制限は設けていないことを伝えており，実験中に取得したデータを本研究に使用する承諾を得ている．

4.4 定着率の評価

本節では，定着率の評価について述べる．図 5 における

ⓒ 2019 Information Processing Society of Japan

D

H

F

しては手動で意味の修正を行なった．検索しなかった単語

Database に保存した．

A

E

TOEIC Score

図 6

実験参加者ごとの TOEIC スコアと単語データセット内の既知単語数の関係最終確認テスト，定着率評価に該当する．確認テストでは，

4.3 節の Android 端末における実験で，学習した単語を最終確認テストで選定し，実験参加者に表示された英単語の日本語の意味を回答してもらった．回答してもらった問題
数と正答数から正答率を算出し，これを本実験における定着率とした．

5. 実験結果・考察
1 週間にわたる Android 端末による英単語学習の実験の結果，実験参加者 8 名から計 4,303 件（平均：537.86，最大

値：1,274，最小値：149，中央値：492，標準偏差：367.99）の英単語の問題回答データの収集に成功した．なお，実験参加者ごとの TOEIC スコアと単語データセット内の既知単語数の関係は図 6 に示す通りである．図 7 に実験参加者

6Vol.2019-MBL-90 No.44
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100

1200

A correct answer rate

number of English exersizes

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1000
800
600
400
200
0

searched word
unsearched word

80
60
40
20
0

A

B

C

D

E

Participant

F

G

H

図 7 実験参加者ごとの英単語の問題回答数

ごとの英単語の問題回答数の結果を示す．横軸が実験参加
者，縦軸が英単語の問題回答総数を表している．図のように実験参加者ごとに英単語の問題の回答数には大きく違いが見られた．
得られた実験参加者ごとの英単語の定着率の結果を図 8に示す．横軸が実験参加者，縦軸が英単語の定着率（確認テストの正答率）を表している．図のように実験参加者ごとの定着率，および調べた単語と調べていない単語の定着率には違いが見られた．辞書検索履歴のある単語の定着率は
実験参加者の順に，81.1%（43/53），35.9%（14/39），69.2%（45/65），28.8%（15/52），37.0%（20/54），68.0%（49/72），

100.0%（29/29），40.4%（23/57），辞書検索履歴のない単語の定着率は実験参加者の順に，76.0%（38/50），25.0%（10/40），76.9%（50/65），17.0%（8/47），31.5%（17/54），

50.7%（36/71），96.6%（28/29），37.3%（22/59）となった．結果として，実験参加者 C を除き，辞書検索履歴のある単語の方が定着率が高い結果となり，実験参加者は 1 週間の間に未知の単語を平均約 56 単語（調べた単語：約 30
単語，調べていない単語：約 26 単語）の意味を定着させた．辞書検索履歴のある単語の定着率および辞書検索履歴のない単語の定着率に関して Wilcoxon の符号順位検定を行なった結果，p = 0.069 となり，有意差が確認できた（p< 0.1）．この結果から，全ユーザに学習効果があるわけではないが，全体を通してみると，提案システム，辞書検索
履歴に基づいた単語の方が有意差が示され，比較した辞書
検索履歴にない単語よりもより記憶が定着する可能性が示された．
辞書検索履歴のある単語の定着率が辞書検索履歴のない
単語の定着率よりも下回る結果となった実験参加者 C について考察する．実験参加者 C は図 7 からわかるように全被験者の中で最も英単語学習の実行回数が多かった．この結果から反復学習をすればするほど，辞書検索履歴のある
単語の効果がなくなり，定着率が下回る結果になったと考えられる．逆に反復学習が少なかった実験参加者 B と D
は学習履歴のある単語の定着率が学習履歴のない単語の定ⓒ 2019 Information Processing Society of Japan

A

B

C

D

E

Participant

F

G

H

図 8 実験参加者ごとの学習履歴のある単語とない単語の定着率

着率よりも 10%以上上回る結果となった．この結果から，全ユーザに当てはまるわけではないが，反復学習をしない
ユーザの方が辞書検索履歴のある単語の学習効果が高まる
可能性があるということがわかった．

6. まとめ
本稿では，ユーザが過去に検索した単語を用いた反復学習を実現するために，ユーザの辞書検索単語を自動収集する Chrome Extension と検索された単語から問題を出題する Android アプリから構成されるマイクロラーニング支援システム Diclog を開発し，その学習効果を評価する実験を行なった．８名を対象として一週間の実験を行った結果，
実験参加者は 1 週間の間に未知の単語を平均約 56 単語（調べた単語：約 30 単語，調べていない単語：約 26 単語）の意味を定着させたことが確認できた．調べた単語と調べていない単語の定着率に対し，Wilcoxon の符号順位検定を行なった結果，p = 0.069（p < 0.1）となり，有意差が確
認でき，過去に調べた単語の方がより知識が定着する可能性が示唆された．
今後の展望として，単語ごとの調べた単語と調べていな
い単語についての記憶の定着率を調査すること，学習した時間や場所などのコンテキストデータから記憶の定着と相関のあるユーザ状態を調査すること，実験参加者数を増やし，長期間の実験を行うことなどが挙げられる．
謝辞
本研究の一部は，JST さきがけ「 行動認識と行動介入
による情報駆動型社会システムの実証」（16817861）および JST CREST「経験サプリメントによる行動変容と創造的協働」(JPMJCR16E1) の支援により実施した．ここに記して謝意を示す．
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