小学校段階の授業では，教員の説明や促進，質問等の発話と児童の返答が多くあり，一種の対話がなされている．これらの対話から教員の発話の種類や児童の学びの状況を分析することで，学びに関する分類を教員へフィードバックすることが可能と考えられる．自然言語処理分野では，文脈を捉えることが比較的可能となっているBERTの他に，対話に適したモデルとして対話応答生成で用いられるVHREDやGVTが提案されている．GVTに対して，本研究では発話者ごとの特徴に加えて，対話処理の内部に反映させる前に対話を事前分類する手法（拡張GVTSC）を提案し，授業の発話の分析を行う．

日本の小学校の授業では，教員は児童の状況を見ながら授業を進めており，児童は学習状況や意見，感想を発話することが多くあり，対話をしながら授業は進むと考えられる．教員と児童や児童間では，一種の対話が成り立っており，授業の理解を促したり示したりする発話や対話を自動的に分析することができれば，教員に対して多くのフィードバックが可能となる．省察のデジタル化を分析した研究[1]やシステムによる発話の分析[2]がある．日本の教員は省察等の時間が48か国で最も短く[3]，システムによる分析手法の開発は急務である．一方，自然言語処理分野では，Transformer[4]を用いた文脈を考慮した言語処理が可能なBERT[5]が提案されている．対話処理に適したモデルでは，翻訳において用いられるRNN[6]をベースにしたEncoder-Decoderモデル[7]を対話応答生成へ応用した研究[8]がある．長い入力系列に対応するために階層構造を取り入れたHRED[9]が提案され，CVAE[10]の手法を取り入れたVHRED[11]では，潜在変数を用いることで応答生成に多様性を与えている．また，対話向けCVAEにTransformerを導入したGVT[12]が提案されている．我々は発話者ごとの特徴を考慮するために，発話を発話者ごとに分離して入力し，発話者ごとの潜在変数を用いるように拡張を行った拡張GVTモデル[13]を提案している．本研究では，事前にクラスタリングを用いて発話者の特徴を抽象化する拡張GVTSCモデルを提案すると共に，小学校の授業の対話に対して，拡張GVTSCモデルによる発話の分析を行っている．具体的には，小学校の算数の授業を録画し，教員と児童の発話に対して文字起こしを行った対話形式のテキスト情報を分析している．分析には，あらかじめ授業中の発話に対して学びに関連する複数のラベルを人手で付与した後に，その発話と近い距離にある発話を提案する拡張GVTSCを用いて抽出している．