2019年度日本認知科学会第36回大会

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インタラクションを介した音韻意識獲得に関する認知モデルの検討

A Study of Cognitive Model about Phonological
Awareness Acquisition through Interaction
西川 純平 † ，森田 純哉 †Jumpei Nishikawa, Junya Morita†

静岡大学

Faculty of Informatics, Shizuoka University
bi16050@s.inf.shizuoka.ac.jp

Abstract

連のプロセスをモデル化し，シミュレーションを通しHumans acquire language through social work, thatis, interaction between themselves and others. Espe-て観察することが有効であると考える．

cially in the process of mastering spoken language,を介した音韻意識獲得のプロセスをモデル化するこ

it is important to be able to be aware of phonemesとを目指す．音韻に着目するインタラクションの例とfrom continuous sounds. In this research, we aim tounderstand the process of acquisition of phonological

して言葉遊びを扱い，モデル化のためのフレームワー

awareness through interaction by modeling. For thatThought-Rational)[1] を用いる．

これらを踏まえて，本研究では，インタラクション

クに認知アーキテクチャACT-R(Adaptive Control ofpurpose, we constructed a cognitive model that in-

本稿の構成は次の通りである．まず，2 節にて本研

teracts using the cognitive architecture ACT-R, and究と関連する研究をレビューする．そののちに，本研

performed simulations using that model. From the究で実装を進めているプロトタイプモデルとモデルを

results of the simulation, factors inhibiting the phono-

用いたシミュレーションを示す．最後に現状のまとめ

logical errors and a method to model underdevelopedと今後の課題を示す．

phonological awareness has been suggested.

2. 関連研究2.1 言葉遊びの利用

キーワード：音韻意識, 認知アーキテクチャ, 認知モ
デル

1.

本研究では，音韻意識に関わるインタラクションのはじめに例に言葉遊び，とくにしりとりを扱う．しりとりと学

言語は，社会的な営み，すなわち当人と他者とのイ習に関する研究として，学習者の語彙モデルを構築すンタラクションのなかで習得される．典型的な言語習る学習支援システムのなかで，タスクの一つとしてし得プロセスにおいては，乳幼児は養育者のふるまいりとりを課す山本と柏原によるもの [9] が存在する．

を観察し，その模倣を行うことで言語を習得していまた失語症の治療，あるいは自閉症の療育など，言語く [6]．このプロセスのなかで，乳幼児は，音の分節化

聴覚療法においても，しりとりは頻繁に用いられていのパターン，記号と対象の対応関係など，膨大なパラる．いくつかの論文の中で，療育中の自閉症児の検査メータの値を，共同注視や役割交代を伴う模倣などのにしりとりが利用されている [11, 13]．

生得的に埋め込まれた社会認知的機能に誘導されなが高橋による研究 [8] では，幼児がしりとりを可能とら推定している [2]．とくに音声言語習得の過程におする条件を定型発達の幼児を対象とした横断的な発達いては，音韻に関する意識が重要な役割を果たす．連心理学実験を通して調査している．この調査は，しり続した音声のなかで音のくぎりに注目したり，それぞとりを遂行するためには，音を音韻に分割する音韻意

れの音を聞き分けたりする音韻の知覚機構は，生後約識や音韻による索引が付与された心的な語彙辞書が必1 年で母語の音韻体系に沿うかたちが形成され，4, 5歳までかけて確立されていくということが知られている．このような能力の発達の過程を，一連の流れの中で，個人差を含めて理解し，発達支援につながる要素を検討すためには，計算機上にインタラクションの一要であること，音韻による語彙への索引付けに，かな文字の獲得が有効であることを示している．さらに，しりとりの遂行に必要な音韻意識を持たない子供であっても，ヒント提示などの大人の援助により，遊び344

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P1-54の活動に参加可能であることも示されている．このこ

以下に，ACT-R のモジュール構造によって，しりととから高橋は「子ども達はことば遊びの活動に最初はりのプロセスがどのように実現されるかを示す．

周辺的に参加して行く中で音韻意識が高まって行き，それを支えとして文字の読みを習得する，といった過程をたどる」と考察している．
本研究においても，しりとりのなかで，単語にあたる連続音から語尾音を切り出す能力や，語頭音によって単語を検索する能力としての音韻意識に着目してモデル化を行う．

2.2

図1

認知アーキテクチャの利用

モデル概観

認知アーキテクチャは，個別の課題において生起する認知プロセスをモデル化する基盤である．認知アー

3.1.1

キテクチャを利用したモデルにより，課題の達成に関宣言的モジュールわる要因を切り分けたモデルを構築できる．様々なACT-R の宣言的モジュールを用いて，しりとりの認知アーキテクチャが開発されるなかで，本研究では遂行に必要な知識をモデル化する．ACT-R の宣言的ACT-R[1] を利用する．
ACT-R は複数のモジュールを持つプロダクションモジュールにおいて，知識はチャンクと呼ばれる構成システムである．外界とのインタラクションを受け持には，単語の知識（語彙）に関するものと，音韻のつモジュールや，知識の検索，イメージの役割を果た知識に関するものがある．前者のチャンクとして，単すモジュールを持ち，反応時間の予測が可能である．

語の音情報を表す words，単語の語頭音の知識である

また，モジュールの動作を規定する様々なパラメータ

word-heads，単語の語尾音の知識である word-tails というタイプを用意した．以下にそれぞれのタイプに含要素からなる．本研究のモデルが保持するチャンクが存在し，個人のモデル化を容易にしている．

まれるチャンクの例を示す．

ACT-R を用いた言語の獲得に関する研究は多く行われている．英語の学習における不規則動詞の獲得に(ringo ISA words sound "ringo")

関わるモデル [5]，幼児による名詞の学習などのモデ(word-head-ringo ISA word-heads

ル [7] が構築されている．脳機能障害に関わる検討も

meaning ringohead-char "ri")なされており，失語症の文理解において生じるエラーを ACT-R のパラメータによって説明した研究も存在する [4]．

(word-tail-ringo ISA word-tails

ACT-R によるしりとりのモデルとして，著者ら [10]は，知識の活性値と音韻意識を対応づけるシミュレー

meaning ringo
tail-char "go")ションを行なった．その結果，音韻意識の高まりに各チャンクは，先頭にチャンク名が示され，そのよってしりとりの継続数が増加すること，しりとりの後にスロット名と値の組が続く．ISA スロットの値に遂行に伴って音韻意識が増強されることを示した．こよってチャンクの種類（チャンクタイプ）が示され，の結果は，先述の高橋による調査と整合的なものとい以降にチャンクタイプごとに共通のスロットを持つ．

える．

words をタイプとするチャンクは，sound という名前のスロットを持ち，単語の音の情報 (“ringo”) を保持

3. モデル化とシミュレーション
3.1 モデルの構成する．word-heads タイプは，meaning スロットに単語の知識，head-char スロットに語頭音の情報を持つ．

した．図 1 にモデルの概観を示す．モデルの中で，同word-tail タイプも同様に，単語の知識と語尾音を組み合わせた情報を保持している．ここで，words タイじ内部構造を持つ 2 体のエージェントが交互に単語をプのチャンクは word-heads および word-tails タイプ回答することでしりとりが進行していく．エージェンの構成要素となっている．

しりとりのプロセスを検討するため，モデルを構築

ト中のボックスは ACT-R の各モジュールに対応する．

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本研究における ACT-R モデルは，この他に，音韻ミュレートする．本モデルでは，聴覚的な情報の入力に関わる知識をチャンクとして持つ．以下にその例をがあるまで待機し，入力があった際には，その情報を示す．

バッファに保持したのち，宣言的知識として格納する．

(a ISA kana mean a sound "a")(ka ISA kana mean ka sound "ka")(sa ISA kana mean sa sound "sa")3.1.5

発話モジュール

発話モジュールは，口から言葉を発することや，頭(n ISA kana mean n sound "n")の中で言葉を思い浮かべることに要する時間をシミュ

このチャンクは，先に示した単語に関わるチャンクレートする．本モデルでは，相手の回答した単語を思の構成要素となる．つまり，本研究のモデルにおいて，い浮かべること，自分の回答を発話することに利用さしりとりにおける単語から文字を切り出す音韻意識れる．

は，word-heads あるいは word-tails タイプのチャンクに含まれる語頭，語尾音の知識をもとにして kana タ

3.1.6

イプのチャンクを検索するということに対応すると言プロダクションモジュール

プロダクションモジュールは，他のモジュールが保える．
また，本モデルはしりとりのゲーム中で既に回答さ持する情報や状態を利用しながら，ルールを選択，適れた単語に関する知識を保持するためのタイプ past用し，モジュールを操作する様々な処理を行う．本研を持つ．このタイプは単語の知識 past-word と単語の究のモデルに含まれるエージェントは，相手の回答と音知識 past-sound からなる．past タイプのチャンク

して単語の情報を受け取ると，しりとりのルールに即は，はじめは宣言的モジュール内には存在せず，しりして単語を検索し回答する．
モデルには，相手の回答を聞き取り自分の回答を発とりの進行に従って生成され，格納されてゆく．

話する一連のプロセスの他に，自分の回答をチェック3.1.2するプロセスが存在する．回答候補の想起プロセスにゴールモジュールおいて，まず聞き取った単語の情報が聴覚モジュール

ゴールモジュールは，課題の状態を保持する．本モから受け渡され，ゴールモジュールの a-word スロッ

デルでは，ゴールモジュールに保持される短期記憶はトに配置される．その後，a-word に配置された知識

回答単語を表すスロット (a-word)，回答単語の語頭音をもとに宣言的モジュール内の単語と語尾を結ぶ知識を表すスロット (a-head)，回答単語の語尾音を表すス（word-tails タイプのチャンク）が呼び出される．まロット (a-tail) とモデルの状態を表すスロット (state)

た，a-word の知識はイマジナルモジュールを利用しによって構成される．これらのスロットの値はプロて既に回答した単語の知識（past チャンクタイプ）とダクションモジュールによって逐次的に挿入，更新さして記憶される．その後，語尾音に注目して，ゴールれる．

モジュールの a-tail スロットに格納し，a-tail の音を語頭に持つ単語（word-heads タイプのチャンク）を検

3.1.3

イマジナルモジュール索する．単語が検索されると，単語知識を次のゴール（a-word スロット）にセットする．

イマジナルモジュールは短期記憶に関するモジュー

この後，モデルは想起された回答候補が語尾に「ん」

ルであり，そこに保持された情報をチャンクとして生を持たないことをチェックする．想起した回答候補の成する機能を持つ．本モデルの中では，相手の回答を語尾が「ん」でなければ，その単語を回答とする．回

受け取ったとき，または単語を回答するときに，回答答候補の単語の語尾が「ん」であるとき，回答候補単済みの単語を表すチャンクを新たに生成し，宣言的モ語の語頭文字との関連記憶を検索し，語頭文字に着目ジュールへ格納する役割を果たす．

し，語頭文字の知識を利用することで，再度音韻の知識から回答候補となる単語の検索を行う．

3.1.4「ん」のチェックの後，現在ゴールに保持されている聴覚モジュール

単語が，自分もしくは他者によってすでに回答されて聴覚モジュールは，耳で聞きとった音について，位いないか判定する．モデルの宣言的モジュールは，過置を把握し，内容を理解することに要する時間をシ

去に想起された単語を経験として保持している（past346

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タイプのチャンク）．回答の前に past タイプのチャン

ると，検索が一部の知識に偏り，病的な検索になるとクを検索し，失敗した場合（過去にその単語を想起しいうことが指摘されている [3]．これに対し，知識の検た経験がない場合），その単語を回答とする．回答候

索条件に制限をかける方法が存在する．プロダクショ

補を手掛かりとした宣言的モジュールの検索によって，ンモジュールに含まれる記憶検索のルールにコマンド

過去に想起した経験が思い出された場合（回答候補の（Recently-Retrieved）を設定することにより，直近に単語が既回答だった場合），回答候補となる単語を再検索されたことのある知識のみを指定した検索や，直検索する．

近の記憶を除外した検索が可能となる．このコマンド

現在ゴールに保持されている単語が，既に回答されを設定し，直近に検索された知識を除外することで，た単語ではなく，語尾の文字が「ん」でもないとき，特定の事柄に対するこだわりを抑制することができる

その単語を回答済みの単語（past チャンクタイプ）とような個人を表現することが可能となる．

して記憶した上で，発話モジュールを用いて単語を回答する．以上が本モデルにおける回答の流れである．
しりとりは，2 体のエージェントによってこのプロセスが連鎖することで遂行される．

3.2

しりとりを失敗するモデル

未発達な音韻意識を想定したシミュレーションを行うために，3.1.1 節で示した音韻の知識について，誤っ3.1.7た知識を作成した．誤った音韻の知識を表すチャンク

モデルのパラメータの例を以下に示す．

ACT-R のモジュールの動作は，数値的なパラメー(ka-error ISA kana mean ka sound "a")(ki-error ISA kana mean ku sound "i")(ku-error ISA kana mean ku sound "u")タによって調整される．本研究では，エージェントの音韻意識を，単語知識をもとにして語尾音の知識を検索することで表現する．このことから，知識の検索さこの知識では，ka という知識が，誤ってその母音れやすさを表す ACT-R パラメータ（活性値）の設定のみを表す “a” という知識と紐つけられている．競合が重要となる．活性値は学習や忘却，文脈などに対応する音韻の知識によって，エージェントはしりとりのする複数の項の加算として定義され，算出された値がルールに沿わない誤った回答（「りんご」に対して「おひとつひとつの知識（チャンク）に付与される．このかし」と答えるなど）をするようになる．

うち，本研究において，学習と忘却の効果を表すベー

しりとりを通して言語の習得に至るためには，このスレベルに注目する．

ような誤った回答に対するフィードバックや補助が必n∑tj−d  + βi
Bi = ln 

要となる．モデルに含まれる 2 体のエージェントのうち，一方にのみ誤った音韻の知識を搭載することで，(1)非対称なインタラクションとするとともに，他方のj=1

上記の式 1 において，Bi はあるチャンク i のベース

エージェントには，誤った回答を受け取ったとき，先レベルを表す．ベースレベルは，そのチャンクが参照の回答をもう一度提示するというプロセス（「りんご」された回数 n および ACT-R 内部でパラメータ (:bll)に続く「おかし」という誤った回答に対しては，もうによって指定される減衰率 d と j 回目にチャンクが参一度「りんご」を提示する）を組み込んだ．これは，照されてからの経過時間 tj ，パラメータ (:blc) によっ同じ単語に対する回答を繰り返し考えさせるという補て指定されるオフセット βi から算出される．

助に対応すると考えられる．

ベースレベルを項として算出される活性値は，そのチャンクの想起に要する時間に影響する（活性値の高3.3いチャンクほど素早く想起される）．さらに，活性値シミュレーションが一定（パラメータ:rt によって指定される閾値）よりモデルを用いて，シミュレーションを行い，結果かも低いチャンクは，長時間の検索の試行が行われた後ら考察を行った．このモデルの各エージェントには天に失敗する．つまり，シミュレーションの進行にとも野，小林による『基本語データベース』[12] に掲載さなう活性値の変化を観察することで，ACT-R 内部でれる単語の中から，20,544 単語を知識として搭載しの知識の使われやすさの変化を推測することできる．

た．本研究では，処理の容易さとしりとりのルールか活性値は繰り返しの効果によって強化されるため，ら，名詞以外の品詞，同音異義語などの重複，一音の通常の ACT-R において自由連想の課題をモデル化すみで構成される単語（“木” や “輪” など）を除外して347

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モデルの知識としている．また，単語末尾の長音記号はすべて削除した．モデルの持つ音韻の知識には，単語の知識を音韻の単位で分割し，出現しうる音韻をすべて与えた．さらに，音韻の知識の検索において，Recently-Retrieved の設定により直近に検索された知識を抑制する設定（抑制 ON）をしたエージェントを含むモデルと，指定をしない（抑制 OFF）モデルの２パターンを用意した．
シミュレーションにおいて，モデルは 10,000 秒間（約 2.8 時間）のしりとりを 250 回実行した．それぞ

図3

誤答数の推移，エラーバーは ± SD
15

れ試行の中で，一方のエージェントの回答から他方のエージェントが別の単語を回答することを 1 チェーン

このグラフから，2 モデルでともに初期は誤答数がと数え，しりとりがつながった回数をチェーン数とし比較的多く，しりとりの進行に伴って誤答数が減少傾て記録している．

向にあることが読み取れる．これは，同じ単語への回以下では，モデルに組み込んだしりとりの失敗と答を繰り返し考えることで，正しい音韻の知識の活性補助の効果を検討する．図 2 は，各試行における達成チェーン数をヒストグラムにまとめたものである．
このヒストグラムから，2 モデルでともに達成チェー値が相対的に高くなり，誤った知識が検索されることが少なくなったためであると考えることができる．また，抑制 ON モデルでは，抑制 OFF モデルに比べてン数の小さな試行が多く，長くしりとりを続けられた

一貫して誤答数が少ない．これは直近の記憶を抑制す試行は極端に少ないことが見て取れる．とくに達成る設定により，誤答したあとに同じ誤答を繰り返すこチェーン数が少なくなる理由は，単語の知識に語頭音とが少なくなるためであると考えられる．

として含まれる音韻に偏りがあることによると考えられる．ある音を語頭音にもつ単語が極端に少ない場合，数回のチェーンによって次の回答候補がなくなるとい4.

まとめと今後

本研究では，インタラクションを介した音韻意識獲う状況が考えられる．達成チェーン数が少ない階級に得のプロセスをモデル化することを目的とした．こおいて，抑制 ON モデルは抑制 OFF モデルよりも度れを達成するために，ACT-R を用いて対話的に言葉数が小さい．これは直近に検索された知識を抑制する遊びを行うモデルを構築し，シミュレーションを行っ意識により，しりとりが継続する可能性を示唆する．

た．このシミュレーションから，未発達な音韻意識を，誤った音韻の知識と正しい音韻の知識が検索の際に競合することに対応づけてモデル化できることが示唆された．また，同じ単語への回答を繰り返し考えさせる補助により正しい音韻が想起されやすくなることや，同じ間違いを繰り返さないという意識によって誤った音韻の知識による誤答が減少することが示唆された．
さらに，直近の知識への抑制がないモデルでは，相対的に誤答が多く，しりとりのチェーン数も少ない傾向にあった．これは，間違えた経験など特定の事柄へのこだわりによって課題遂行に失敗している状態である

図2と考えられ，自閉症による言語発達遅滞者などといっ達成チェーン数の分布た個人に対応づけられるモデルであることが示唆された．

図 3 は 1 チェーンに含まれる誤答の数の変化を表

本研究に対して，多くの課題が残されている．まず，す．図 3 の横軸はチェーン数を示す．誤った知識を持

シミュレーション結果の精査と，条件の異なるシミュ

つエージェントは誤った回答をするため，1 チェーンレーションに対する結果の比較を含むさらなる分析がの中には複数の誤答が含まれる場合がある．図の縦軸必要である．本研究のシミュレーションでは，約 2.8はそのチェーンに含まれる誤答数の平均値を示す．

時間のしりとりによって，誤答数に改善の傾向が見ら

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れた．これは実際の音韻意識の発達過程にくらべて非[10] 西川純平・森田純哉， (2018) “認知アーキテク常に短い期間である．モデルの振る舞いを分析し，こチャを利用したことば遊びにおける音韻意識ののような変化の要因をさらに詳細に調べる必要があモデル化”，日本認知科学会第 35 回大会．

る．また，モデルの発展が必要である．達成チェーン[11] 大石敬子， (1994) “学習障害における言語の問題”，聴能言語学研究, Vol. 11, No. 2, pp.57–63．
[12] 天野成昭・小林哲生， (2008) “基本語データベー
ス: 語義別単語親密度”．

数が小さくなるのは，特定の語頭音を持つ単語が少ないことによると考えられる．単語数の少ない語頭音として，たとえば，“シェ” や “ヴァ” などと言った音は，日本語の音韻意識獲得に関するシミュレーションにお[13] 日山美子， (2012) “自閉症児の読み書きの発達を促すための指導: 認知特性を踏まえた音節分いて，このような音をどのように扱うか（“ヴァ” は “解の指導”，筑波大学特別支援教育研究, Vol. 6,バ” に置換するなど）検討の上でモデルに与える知識

pp.31–36．

日本語の音韻に無く，外国語に由来するものである．

を更新する必要がある．

文献[1] Anderson, J. R., (2007) “How can the humanmind occur in the physical universe?”.
[2] Baron-Cohen, S., (1997) “Mindblindness: An
essay on autism and theory of mind”: MITpress.
[3] Lebiere, C. and B. J. Best, (2009) “Balancing
long-term reinforcement and short-term inhibition,” in “Proceedings of the 31st annual conference of the cognitive science society”, pp. 2378–
2383, Cognitive Science Society Austin, TX.
[4] Mätzig, P., S. Vasishth, F. Engelmann, D. Caplan, and F. Burchert, (2018) “A computational
investigation of sources of variability in sentencecomprehension difficulty in aphasia,” Topics incognitive science, Vol. 10, No. 1, pp. 161–174.
[5] Taatgen, N. A. and J. R. Anderson, (2002)“Why do children learn to say broke ? Amodel of learning the past tense without feedback”，Cognition, Vol. 86, No. 2, pp.123–155．
[6] Tomasello, M., (1999) “The Cultural Origins of
Human Cognition.”[7] Van Rij, J., H. Van Rijn, and P. Hendriks,(2010) “Cognitive architectures and language
acquisition: A case study in pronoun comprehension,” Journal of Child Language, Vol. 37,No. 3, pp. 731–766.
[8] 高橋登， (1997) “幼児のことば遊びの発達： しりとり を可能にする条件の分析”，発達心理学研究, Vol. 8, No. 1, pp.42–52．

[9] 山本米雄・柏原昭博， (1989) “知識定着を目的とした開放型 CAI のモデル化”，電子情報通信学会論文誌 D, Vol. 72, No. 9, pp.1459–1471．

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