2021年度日本認知科学会第38回大会

OS05-3

認知モデルを組み込んだ音韻意識形成支援システムの提案

Proposing a Phonological Awareness Formation Support
System Using a Cognitive Model西川 純平 † ，森田 純哉 †Jumpei Nishikawa, Morita Junya†

静岡大学

Sizuoka Universitynishikawa.jumpei.16@shizuoka.ac.jp

概要

韻的側面へ注意が向けられるようになる能力を指す

支えられる．発達の過程では，音韻意識が未熟なため[8]．言語発達の過程で起こる言葉の誤りの中には，その言語の音韻意識の形成が不十分なために起こると考成をうまく支援するためには，個人の認知特性を考慮

クトラム症などの非定型な発達をたどる子どもにおい

言語発達の過程の一部は音韻意識と呼ばれる能力にえられるものも確認されている [15]．また，自閉スペに起こる誤りが報告されている．このような能力の形ては，モーラの習得が全体的に遅れる例や，一部が使することが重要になる．本稿では，人の内部プロセス用できないという例も存在する [5, 10]．に対応するモデルを組み込んだ支援システムを提案す

発達の段階や困難を抱える部分に個人差が大きい音

る．個人に対応するモデルを持つシステムにより音韻意識の形成を支援する仕組みを構築することを目指

韻意識のような能力の形成をうまく支援するためにキーワード：認知モデル，音韻意識, モーラ, ACT-R

知見に基づいた方法による支援を行うことが重要であは，その子ども個人の認知特性に配慮し，これまでのす．

1.

る [18]．これに対し，本研究では，支援システムに人はじめにの内部プロセスに対応するモデルを組み込むことを検

言語は，人と人の日常的なコミュニケーションに大討する．個人に対応するモデルを持つシステムによりきな役割を果たしている．その発達には生得的な要因音韻意識の形成を支援する仕組みを構築することを目と経験的な要因の両方が関与するとされる [12]．たと指す．

えば，舌や喉などの発声器官の構造，耳や聴覚野など関連研究の聴覚系の特性は，どのような言語であっても，音韻2.

注視などの社会認知機能も，新生児が生得的に有する先行研究を紹介する．次に，人間の認知過程を理解し器質的特性，あるいは生得的な社会認知機能を下地とチャ，そして認知モデルを用いた支援システムを紹介

本節では，まず言語発達と音韻意識の形成に関する構造の獲得の速度や成否に影響する．この他に，共同説明する方法としての認知モデルと認知アーキテク

言語獲得の下地とされる [4]．新生児は，上記のようなする．

しつつ，母語となる言語に特有の構造を得るための経験を蓄積していく．その過程において，養育者のふるまいの観察に基づく役割反転模倣などが大きな役割を音韻意識に関する研究果たすとされる [16]．

2.1

は，言語発達の初期において，音声を連続したものと分類は，音韻論の領域で議論されている．音韻論では，分割する可能性を持つ．そして発達するにつれ，母語性が提案されている．弁別素性は音素を区別する基本

この顕著な例は音素の分節化に見られる．子ども

人が知覚，発声する音について，その心的な表現のして知覚し [7]，音節やモーラなどさまざまな単位で人が発声する音を記述する方法の一つとして，弁別素が規定する単位の系列（日本語であればモーラ）を処単位である．発声に付随する舌や喉の動作を分類する理するシステムへと収束していく．

ことで，一般的には + または − の値をとる二項変数

発達心理学や言語聴覚療法の分野では，この発達のとして定義される．弁別素性は，英語の母音発声にお一部は，音韻意識と呼ばれる能力に支えられるとされける誤りの分析 [17] にも活用されている．本稿が扱う

る [13]．これは音声言語における音素やリズムなど音820

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音韻意識の形成過程における人の内部プロセスに着モデルでは，モーラを特徴づけ，モーラ同士の類似を設定するために弁別素性を用いる．

目し認知モデルを構築する研究も存在する [20]．この識が形成の途上にあるために発生すると考えられる言（Adaptive Control of Thought – Rational）[2] を利用とする例 [8] や，モーラを基準としない分節化（たと元に構成されており，人間の認知に関わる多様な現象と「よう」を単位として回答）の例 [9] がある．原 [6]構造は複数のモジュールを持つプロダクションシステ

音韻意識に関する研究は多く行われている．音韻意研究では，モデリングに認知アーキテクチャACT-Rしている．ACT-R は思考や記憶に関する心理実験を

葉の誤りは多数報告されており，ラ行の音をダ行の音えば，しりとりにおいて「たいよう」→「ようぐると」を統合的に捉えることを可能にしている．ACT-R のムとして表現される．各モジュールの動作を規定するは，年中から小学校 3 年生の子どもを対象に，音韻操様々なパラメータが存在し，個人のモデル化を容易に作課題を課し，発達の様相を検討している．この研究しているほか，外部環境とのインタラクションを受け

では，年齢により操作可能な拍数（単語の長さ）や反応時間に差があることが示されている．また，この研持つモジュールが存在し，反応時間の予測や実験デー究で用いられた単語逆唱課題などいくつかの課題のタとの対応づけが可能になっている．さらに，ACT-R成績が平仮名の指導によって向上することも示されて上のモデルが内部に保持する知識の一部は，モデル構いる．

築者の手により，離散的な記号として与えることがで

高橋 [14] は，定型発達の子どもを対象とした横断きる．この研究では，ACT-R に実装されるこのよう的な発達心理学的実験を通して，音韻意識形成の段階な一般的な記憶のメカニズムを，音韻意識と対応づけを，しりとりができるようになる条件と絡めて検討してモデル化している．とくにモデルが保持する音韻のている．この研究では，しりとりをするためには，音知識について類似度を設定することにより，音を取りをモーラに分割する能力とモーラによる索引が付与さ違える誤りを起こす未熟な音韻意識を再現している．

れた心的辞書が必要であること，この心的辞書の獲得

パラメータ設定によるモデルの個人化や離散的記号のためには仮名文字の習得が有効であることが示さとしての宣言的知識といった特徴は，音韻意識のモデい子供でも，大人の補助によってしりとりに参加できた支援システムにおいても有効であると考える．よっ

れている．また，しりとりに必要な音韻意識を持たなル化に有利に働くだけでなく，実際の人間を対象としることも示されている．これらの結果は，しりとりをて，本研究においても ACT-R を利用した認知モデル実施するには，モーラに注意を払う音韻意識が必要でを扱う．

あり，その能力は，音に対応する視覚的補助（仮名文学習や障害などさまざまな場面において人が抱え字の提示など）による強化が必要であることを示唆す

る困難への対応を支援するシステムが提案されていて営まれることば遊びの遂行が，母語における音韻意で，より高い効果を狙う研究も存在する．たとえば，

る．その中には支援システムに認知モデルを含むことる．高橋は，さらにしりとりのような文化圏で共通し識の形成に重要な役割を果たすと議論した.

ここまでに紹介した研究を踏まえて，本研究では，Anderson らによる ITS（Intelligent Tutoring System）[3] は，幾何学の証明や LISP プログラミングに関ししりとりを課題として用いる．単語から語尾音を切りて，学習者とシステムが保持するモデルを対応づけ能力に着目して，音韻意識形成の過程を検討する．

支援につなげている．

る．モデルの行動ログから失敗や混乱を検出し，学習出し，語頭音により単語を検索するといった音韻操作

2.2

森田らによるモデルベース回想法 [19] では，認知症患者への既存のメンタルヘルスケアの手法の 1 つであ

認知モデリングる回想法を拡張している．回想法のための写真スライ
ドショーシステムに，利用者個人に対応づけた認知モ

人の認知に関するメカニズムや認知プロセスを理

デルを組み込むことで，適切な回想のガイドを試みて解し，説明するための方法の一つとして，認知科学のいる．

領域では，認知モデリングというアプローチがとられる．認知モデリングでは，計算機上に，人の課題遂行に近似するモデル（認知モデル）を構築し，シミュ3.

提案システム

本節では，音韻意識形成支援のためのシステムを提レーション中の認知モデルのふるまいや内部状態か案する．扱う課題とシステムに含まれる認知モデルのら，人の課題遂行中の認知プロセス，内部状態を推測動作を説明する．システムは，以下の 2 段階で動作する．

821

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図 1: システム概観する．

1. システムに含まれるモデルとの対応づけによって，システム利用者の音韻意識の状態を推定する．

2. 推定された音韻意識に基づいて，その利用者に有効だと考えらえる支援を行う．

図 1 に，提案システムの概観を示す．システムには，異なる音韻意識の状態に対応する複数のモデルが含まれる．システムは，課題を通して利用者の反応に応じたモデルを選択・更新することで，利用者の音韻意識

図 2: 提案システムの動作を推定する．たとえば図 1 は，利用者が「う」というモーラを識別でき，「うし」という単語を出力したモデル（Model 1）の尤度が高い状態に相当する．

3.1

回答（システムが利用者に提示する選択肢）には，しりとりが成立していない単語も含まれる．

課題とシステムの動作

このシステムでは，しりとりをタスクとして課す．

しりとりは，一般に二人以上の参加者が繰り返し単語を回答することで進行することば遊びである．本シス

3.2

モデルの基本的な設定

本システムは，さまざまな誤りに対応する複数のモデルを含む．ここでは，モデルに共通する機能についテムにおいては，利用者は，システムの提示する複数て述べる．モデルは先行研究で構築されたもの（詳細の回答候補から適切な単語を選択するという方法で回は [20] を参照）を，システムへの組み込みや個人への答する．これは，音韻意識に関する調査で課題とされ対応づけが容易となるよう拡張したものである．前節

たしりとり（高橋 [14] など）を参考にしている．

で述べたように，各モデルが回答した単語は，システ

図 2 にシステムの動作を示す．(1) まず，システムムから回答候補（選択肢）としてユーザに提示される．

は開始単語を選択し，実験ウィンドウに表示すること

モデルは，しりとりを遂行するために，モーラの知で，システム内のモデルおよびシステム利用者に提識，単語の知識，モーラと単語の関連を示す知識の 3示する．(2) モデルは単語を確認すると，その語尾を種類を持つ．知識の例を表 1 に示す．単語の知識には認識し，しりとりのルールに則って単語を回答する． 『基本語データベース』[1] に含まれる名詞 20,584 単語(3) モデルが回答した単語は，実験ウィンドウに表示を利用した．
され，システム利用者が回答するための選択肢となる．(4) システムの利用者は，開始単語及び回答候補単語をもとに，適切だと思う単語を回答（選択）する．

(5) システムは，回答をもとに利用者の音韻意識に対応するモデルを推定し，モデルの更新や選択をする．
(6) 一連の処理のあと，開始単語を再度選択し，繰り返ししりとりを行う．ここで，システム内のモデルはこれらの知識の可用性は，各知識に付与される活性値と呼ばれる値によって制御される．活性値は，式 1のように知識利用の頻度や忘却の効果（Bi ），知識間の類似度の効果（Pi ）など複数の項の可算で表現される．モデルが保持する知識の形式や，各知識の活性値の係数（たとえば類似度をどれだけ重視するかといった要素）を変化させることで，モデルはしりとり中の未熟な音韻意識に対応づけられる．つまり，モデルの検索に失敗するようになる．これにより，モデルを未822

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ステム利用者が選択した回答の種類や頻度から，利表 1: モデルの宣言的知識(a) 単語知識
word
ringo
gorirakuri···

用者の音韻意識がどのような状態であるか（どのモデ(b) 音韻知識

sound“ringo”“gorira”“kuri”···

mora/ri//go//ku/···ルと対応するか）を判定する．単語選択の記録や誤りの頻度から，ベイズ推定を用いてどのモデルと対応す

sound
“ri”
“go”
“ku”···

るかを特定し，活性値のパラメータ（Bi や Pi ）の調整により利用者にフィッティングすることを想定している．

その後，判定に基づいて難易度を調整したうえでし

りとり課題を繰り返すことで音韻意識形成の支援を図(c) 単語と音韻の関連
word
ringo
ringo
gorira···mora/ri//go//go/···る．具体的な難易度調整には，正解できる問題の割合調整，間違えた問題に類似した問題の提示を想定してposition
headtailhead···いる．また，先行研究 [6] の報告から，子どもがある単語を処理可能かどうかに，その単語の拍数（単語長）が影響することもわかっている．このことから，システムの提示する単語の長さを制限するという補助も検熟な音韻意識に対応づけることができる．

Ai = Bi + Si + Pi + εi

3.3

討している．

4.

(1)

本稿では，音韻意識の形成を支援するシステムのコンセプトを提案した．システムは，特定の誤りを起こ個別化モデルと音韻意識の推定方法

す音韻意識に対応する複数の認知モデルを内部に保持することで，個人の音韻意識の判定・形成支援を可能

さまざまな誤りを引き起こす未熟な音韻意識に対応にする．

づけるために，前項のモデルを基本として複数の個別今後はまず，より多くの種類の誤りに対応するモデ化モデルを構築する．本稿では，プロトタイプシステルを構築する必要がある．たとえば，関連研究 [9] でムとして 2 種類の誤りに対応するモデルを用意した．

報告されるような分節化の誤り（たいよう → ようぐ

まず，モーラを取り違えるような誤りのモデルが考ると）にも対応しなければならない．他の誤りに対応えられる．この誤りには先行研究のモデルが対応してした個別化認知モデルの構築のために，実際の誤りのいる．たとえば「ご」と「お」が似ているために「りデータを収集する必要がある．このデータの収集は，んご」に対して「おに」と答えるような誤りである．

すでに構築済みのモデルを組み込んだプロトタイプシ

モーラを取り違える誤りは，モデルが持つモーラの知ステムを用いた実験によって行う予定である．ただし，識間に類似度を設定することで表現することができ分節化の単位など，あり得るすべての誤りを網羅したる．特定のモーラ間の類似度を高く設定することで，モデルを構築することは不可能である．収集したデー

特定の置き換え（ラ行とダ行の混同，子音の欠落なタや，発話の誤りを分類した研究 [11] を参考に，他のど）に対応づけることが可能である．

種類の誤りへ対応したモデルを用意する．

また，単語末尾の長音の扱いにおいても，複数の処また，子どもを対象とした評価実験の前に，音韻意理を想定できる．ここでは，語尾の長音を削除し，ひ識の形成された成人を対象とした予備実験を行うこ

とつ前のモーラを語頭として回答するモデル（「ちーとを計画している．この予備実験は，システムの使用たー」に「た」で始まる単語を答える）と，語尾の長音を母音として捉えて回答するモデル（「ちーたー」に「あ」で始まる単語を答える）を実装した．語尾音に関する扱いの違いは表 1c の種類の知識を複数設定まとめと今後することで表現できる．上記の例は，「ti-ta-, ta, tail」

する単語の自然さなどを評価することを目的とする．
現状のシステムでは，単語の知識の可用性に差はなく「証券取引所」や「パーソナルコンピューター」などおよび「ti-ta-, a, tail」をモデルに持たせることに対応する．

といった単語も選択される．予備実験における被験者の評価や単語親密度などの要素を考慮することで，子供を対象としたシステムとして適切な単語の選択されるよう調整を加えることを想定している．

システムは，これらのモデルの回答を選択肢として利用者に提示する．繰り返ししりとりを行う中で，シ823

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