話的で深い学び」の観点から，省察活動のデジタル本研究は，教員支援を目的に，授業発話分析に基化に着目した研究[9]，コンピュータシステムを用づくアドバイス生成とLLM-as-a-judgeによる自動評いた発話分析[10]が行われている．しかし，学習者価手法を提案した．教員や児童を模倣したLLMの支援の研究に比べ，教員を支援する研究は少ない．Attention機構を用いて，教員発話の影響を推定し，本研究では，教員支援を目的として，授業におけその推定結果を統合したアドバイス生成を行った．る教員と児童の発話を対話として捉えた研究を行っさらに，LLMによる自動評価を用いて，生成されたている．教員と児童を模倣するニューラル対話モデアドバイスの質を客観的に評価する手法を提案しルを構築し，モデル内のAttention機構を用いて，教た．実験では，影響推定を統合したアドバイス生成員発話が児童発話から受けた影響や教員発話が児が，LLMによる自動評価で高い評価を得る傾向を童発話に与えた影響を定量的に推定し，その推定影示した．提案手法の有効性が示唆されたが，自動評響に基づいてLLMでアドバイスを生成する手法を価の改善と信頼性向上が今後の課題である．提案している．Attention機構を用いた教師発話の影響推定により，教師が一方的に話す状況を分析・抽

出でき，その影響をLLMへの入力に用いることで，近年，Transformer[1]を用いた大規模言語モデルアドバイス生成の改善を行っている．（LargeLanguageModel，LLM）の急速な発展により，また，LLMの発展により，LLMによる評価が可自然言語生成の性能は飛躍的に向上している．そし能となったため，人手評価の代替として，LLMを用て，OpenAIのGenerativePre-trainedTransformer(GPT)いた自動評価（LLM-as-a-judge）[11]が提案されて[2,3,4]を代表に，高コストではあるが高性能ないる．LLMによる自動評価を教育分野に用いた研LLMをAPIによって利用可能になっている．究として，課題評価ツールとしてLLMによる自動一方，教育現場においては，学習者と教員を支援評価を用いた研究[12]があり，大学の1000人以上する機械的な方法への需要が高まっている．2017が受講する授業において，ティーチングアシスタン年に示された小学校指導要領[5]では「主体的・対トとしてLLMを活用し，学生の提出物をGPT-4に話的で深い学び」を実現する授業が目指されておよって評価している．り，小学校の授業では様々な工夫が試みられてい従来の自動評価では評価困難なアドバイスというる．そのため，文部科学省中央教育審議会[6]は継対象に対して，LLMによる自動評価を用いること続的に学ぶ教員を求めており，その一環として省察で，人的コストを掛けない評価が可能である．そこ活動[7]が注目されている．省察活動とは，教員がで，本研究では，アドバイス生成における影響推定教育実践を振り返り，改善策を検討する行為であの有効性を確認するために，LLMによる自動評価る．しかし，日本の小中学校教員は，研修に費やすにおいて定量的にプロンプトの評価も行っている．時間が48ヶ国中最も少ないという調査結果[8]があLLMによる自動評価では，影響推定に基づいて生る．多忙な教員にとって，時間をかけずに効果的な成されたアドバイスは，影響推定に基づかない場合省察活動ができる機械的な分析手法の開発は喫緊のに比べて高い評価を得る傾向が示唆されている．―1109―.