本研究では、国際会議における質疑応答の練習を支援する目的で、大規模言語モデルであるChatGPTに当該論文に関する質問を生成させ、論文を執筆した学生、及び、英語プレゼンを指導する語学教師に評価させた。いくつかの方法でテキストベースで専門的な質問を生成させ、評価尺度としては妥当性や有用性を考え複数の尺度を用意した。その結果、論文のキーワードや引用文献を特定˙せ˙ず、「論文PDFを入力して質問を生成させる」˙簡˙易˙的˙な方法による質問が最も高い妥当性・有用性を示した。国際会議に向けた質疑応答の練習は、語学教師側に専門知識がない場合でも、本手法を用いることで、より現実的な練習が可能となると考えられる。

英語は国際的な学術交流において不可欠な言語である。特に、学生・研究者は英語で論文を読み書きする能力、英語で発表する能力、英語で他の研究者と議論（質疑応答）する能力が求められる。初めての国際会議発表を前にした学生は、主に発表と質疑応答の二つを練習することになる。発表練習については、タイムキープやスライドの調整、発表の流れ等を自分で確認できる。一方で、質疑応答の練習では、論文内容を理解している英語の質問者が必要になる。指導教員が対応できれば良いが、時間的に困難な場合も多い。また、英語プレゼン指導を授業として実施する英語教師は、一般の発表・質疑応答は指導できるが、内容の専門性が高くなると、質問することが難しくなる。このような課題に対処するために、近年注目されている、ChatGTP[1]に代表される大規模言語モデル(LargeLanguageModel:LLM)と音声処理技術を統合し、任意分野の学術論文に対して質問を（音声で）生成し、論文執筆者がそれに答える形の質疑応答支援システムの構築を進めている。大規模言語モデル＋音声インタフェースによるオンライン英会話教材は既に市場に登場しているが[2]、それを国際会議の質疑応答という場面に適用させることが本プロジェクトの目的である。そこで本研究では、ChatGPTに対して質問するのではなく、学会論文に対する専門的な質問をいくつかの方法でChatGPTにテキストベースで生成させ、論文を執筆した学生と語学教師に、複数の観点から評価させた。