中国地区

教育システム情報学会 2021年度学生研究発表会

英文読解のキットビルド概念マップとベイジアンネットワークによる学習支援環境の設計
Designing a Learning Support Environment Using Kit-Build Concept Mapsand Bayesian Networks for English Reading Comprehension
木田大智*1 , 林 雄介*2, 平嶋 宗*2
Daichi KIDA Yusuke HAYASHI*2, Tsukasa HIRASHIMA*2*1
広島大学情報科学部*1
School of Informatics and Data Science, Hiroshima University*2
広島大学大学院先進理工系科学研究科*2
Graduate School of Advanced Science and Engineering
Email: b184983@hiroshima-u.ac.jp
*1

1.

2.

はじめに

認知心理学の分野では，文章を読解するということは，読み手が文章に即して心的表象を構築することとされる．構築される心的表象には，逐語的表層，命題的テキストベース，状況モデルの 3 つのレベルがあるとされている(1)．逐語的表層は，個々の単語として逐語的に入力された情報であり，その中で関連のある情報が命題としてまとめられ，さらに命題間が関連付けられたネットワークが構成されることで命題的テキストベースができる，そして，それが文章以外の情報と結びつけられたものが状況モデルである．特に，命題的テキストベースと状況モデルが読み手の理解に深く関わっているとされ，状況モデルの方がより深い理解であるとされている．
本研究では，命題的テキストベースレベルに注目し，キットビルド概念マップ(2)を用いた学習者のための心的表象の形成の支援とベイジアンネットワー
ク(3)を用いた教師のための学習者の文章理解状況の把握の支援を実現することを目指す．キットビルド
概念マップとは，教師が用意した部品を使って概念マップを作成する手法であり，学習者が概念間の関係として命題を考えることを支援するとともに，その結果を容易に比較できることで診断が容易になるものである．ベイジアンネットワークとは確率的な因果関係を記述するグラフィカルモデルであると同時に，予測にも使えるものである．
この二つを利用して，英文読解学習法の一つである長文読解問題において，文章理解の支援と評価を行う．長文読解問題では，文章を「読む」タスクとその内容に即した問いに「答える」タスクの二つのタスクが求められる．本研究では，「読む」タスクをキットビルド概念マップで英文の内容を表す概念マップを作成すること，「答える」タスクを問いと作成した概念マップを照合することとして定義する．そして，「読む」タスクと「答える」タスクの関係性をベイジアンネットワークで記述する．これによって，文章の理解と問いへの回答の関係を定量的に評価する．

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キットビルド概念マップによる文章理解の支援

読解の支援として格文法をベースとしたキットビ
ルド概念マップを用意し，その構築を「読む」タスクの具体化とする．格文法とは、動詞、形容詞、名詞などの 述語と深層格（deep cases; 動作主・場所・道具のような述部に伴って、役割的な意味を加えるもの）との組み合わせとして文の内容を記述するものである．図 1 に格文法に基づいた概念マップの一例を示す．上部にある文について，動詞を中心に命題を構成するものである．キットビルド概念
マップでは，この概念マップを分解してキットとして学習者に提供する．概念マップの分解方法として，キットビルド概念マップでは基本的にノードとリンクを全て分離するが，本研究では，学習者に動詞と名詞と関係を意識させるために，リンクは完全に分離せずに動詞のノードに接続したままにしている．
Sam went to the library.
He borrowed a book.
Samagent

wentthe library

toborrowed

whata book

図 1 格文法に基づく英文の概念マップ
agent

wentSamtothe library
agent

borrowed

whata book

図 2 概念マップのキット

3.

ベイジアンネットワークによる文章理解の評価

本研究では，ベイジアンネットワークを使って，理解確認問題への解答と本文の理解の対応を検出する．英検や TOEIC などで出題される典型的な理解度確認問題は，選択肢として提示される文の中で本文の内容と一致するものを解答するものである．本研
究では，選択肢の選択に加えて，その根拠となる文中国地区

教育システム情報学会 2021年度学生研究発表会を選択させる．この理解度確認問題の解答データとキットビルド概念マップの関係をベイジアンネットワークで算出する．ベイジアンネットワークの作成については BayoLinkS(4)を用いた．

4.

である．そしてこの中の命題の一つにおいて，その命題が正しく作れていた場合に，正しい選択肢を選んでいる条件付き確率が 81%、根拠を正しく選択できている条件付き確率が 76%であった．よって，この文の中でこの命題に関する部分が理解できているかが，このクラスでは重要だったことが分かる．また，2 日目の演習は概念マップ作成で特に指示は無かったが，3 日目の演習では，根拠として選んだところから組み立てるように指示した．

実験

提案手法を英検の長文読解問題に適用して，高校3 年生を対象として実験を行った．被験者は 18 人であり，英語検定(5)準 2 級または 2 級の過去問題を利用した．実験全体としては，1 日目にプレテストとして演習には利用しない英語検定 2 級および準 2 級の問題を解いて，キットビルド概念マップの説明をした．2 日目，3 日目は演習として英検 2 級の過去問題を用いて，理解確認問題への解答とキットビルド概念マップの作成を行った．4 日目はポストテストとしてプレテストの英検 2 級の問題だけ解答とキットビルド概念マップの作成を行った．ここでは 3 日目の演習のデータを紹介する．
演習では，問題 1 問毎に対応する段落を読んで選択肢を選ぶとともに根拠となる文を選んで解答し，キットビルド概念マップをフィードバック無しで作成してから 2 回目の解答，そこからさらにキットビルド概念マップをフィードバックありで作成した後に 3 回目の解答を行った．
ここでの仮説は，正解の根拠となっている文を適切に読めている，すなわち，その文に対応する概念マップの命題を正しく作れていて，さらにその文を根拠に選んでいれば，正しい選択肢を選ぶことができ，根拠も正しく選べていると言うことである．
2 日目，3 日目の演習では 2 日目はこの仮説に合致するデータは出ず，3 日目の演習では合致するデータが出た，その一つを図 3 に示す．概念マップ中で色がついている部分が正解の根拠となる文の部分
01

10.18 0.81

まとめ

本研究では，読解の支援として格文法をベースとしたキットビルド概念マップ，読解の評価としてベイジアンネットー枠による分析を提案した．実験の結果，根拠となるところからの概念マップ作成により，本手法他有効に作用する条件が示唆された．今後の課題としては，この条件の検証をし，さらに適用条件を明確にすることが挙げられる．
参考文献(1) Kintsch, W.: Comprehension : A paradigm for cognition.
Cambridge University Press (1998).
(2) Hirashima, T., Yamasaki, K., Fukuda, H. et al.: “Frameworkof Kit-Build Concept Map for Automatic Diagnosis and Its
Preliminary Use”, Research and Practice in Technol- ogy
Enhanced Learning, APSCE, Vol. 10, No. 1, pp. 1‒21 (2015)(3) 本村 陽一, 佐藤 泰介, ベイジアンネットワーク : 不確定性のモデリング技術, 人工知能, 15(4), 575-582(2000)(4) 株式会社 NTTT テータ数理システム, BayoLinkS,
https://www.msi.co.jp/bayolink/ (参照 2022-02-08)(5) 公益財団法人 日本英語検定協会, 検（実用英語技能検定）, https://www.eiken.or.jp/eiken/ (参照 2022-02-08)

e40.24 0.7605.

a1

図 3 概念マップとベイジアンネットワークによる分析結果

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