VariationalAutoEncoder（CVAE）[10]にTransformer[11]小学校の教員の授業改善については，省察活動がを導入したGlobalVariationalTransformer（GVT）[12]有効であるとされている．省察活動は自己内省的なが提案されている．我々は，発話者の特徴を考慮す面や時間がかかることから客観的な評価が可能でるために，発話者ごとの潜在変数とクラスタリングかつ短時間で評価ができるシステム化が望まれてによる発話者特徴の抽象化を追加した拡張GVTSCいる．本研究では，熟達教員によるシミュレーショモデル[13]を提案している．それに対して，Llamaンを用いた教員に対するフィードバックのシステ2[14]などの大規模言語モデルLLM（Largelanguageム化を目標としている．一方，自然言語処理分野でModel）によって，文章生成の中でも発話生成が容は，大規模言語モデルによって，発話生成が容易に易になってきている．また，大規模言語モデルのなってきている．そこで，本研究では，授業中の教チューニングでは大きなVRAMを持ったGPUが員と児童の発話の収集を複数教員で実施し，LoRA必要となるが，LowRankAdaptation（LoRA）[15]にでファインチューニングした教員ごとの大規模言語よってVRAMのメモリ数を削減したチューニングモデルを用いて，ある場面での発話を別の教員としが可能となっている．て，発話生成させるシミュレーションを行った．実際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，児童も学習状況や意見，

感想などを発話することが多くあることから，教員教員による授業改善において，研究授業や省察活と児童間で対話をしながら授業が進むと考えられ動[1,2,3]などの研修が行われている．特に省察活る．そこで，授業のある場面の対話において，他の動が注目されているが，省察活動では自己内省的な教員であればどのような発話を生成するかをシミュ部分も考慮する必要から客観的に評価しにくい面もレーションすることで，発話分析や発話へのアドバある．しかし，日本の小中学校の教員は多忙で，研イスが可能になると考えられる．本研究では，授業修時間が48か国で最も短いという調査結果[4]があのある場面における教員の発話に対して，熟達度合る．そこで，客観的な評価が可能な教員の省察を補いの高い教員の発話を生成するシミュレーション助するシステムが望まれている．を開発する．他教員の発話シミュレーションを実現教員支援の研究には，言語的・非言語的特徴からする上で，授業中の教員と児童の発話の収集を実施教員発話を分析する研究[5]があるが，対話システし，LoRAでファインチューニングした教員ごとのムを教育に応用した知的学習支援システムの研究大規模言語モデルを用いて，ある場面での発話を別[6]などの学習者を支援する研究に比べ少ない．特な教員のモデルで発話生成させるシミュレーショに，教員の省察を補助する研究は少ないが，受講者ンを行った．特に，SystemのInstructionを利用したの講義状況を機械学習で認識する研究[7]や発話分LoRAの訓練や，教員ごとに訓練したLoRAと全教析システム[8]が提案されている．小学校の授業に員の発話を学習したLoRAの同時適用を行ってい関しては，「主体的・対話的で深い学び」の観点からる．また，LoRAを適用する重みの種類の変更を含省察方法のデジタル化を分析した研究[9]がある．むLoRAのハイパーパラメータ探索も行っている．―1131―.＋𝐴𝐴’𝑊