本研究では、教育的効果や題材に対する興味の喚起を目的とした、回答モチベーションを高める早押しクイズ生成をテーマとした情報推薦に取り組む。具体的には、情報源からクイズ問題文に採用する情報を選定するプロセスを、人の手で作問されたクイズを教師データとした機械学習に基づく推薦システムにより再現する。また、訓練した推薦システムの出力を用いてChatGPTによる問題文生成を行い、その「嘘のなさ」「面白さ」を評価する。

配信サービスのTVerで「クイズ」で検索すると987件ものコンテンツがヒットする1。このように、クイズは日本人に浸透した娯楽であると言える。また、QUIZROOMSODALITE2やクイズバースアール3といった、早押しクイズが体験できる施設の登場は、クイズが見るものからプレイするものに移り変わりつつあることを表しており、プレイヤーの人口は増えていくものと思われる。また、クイズはその教育的効果にも注目が向けられている。例えばQuizKnockのサービスである「朝Knock」はクイズをエンターテイメントとして位置づけており、題材にした時事問題への興味を喚起し、自主的な学びを促進する効果を期待している。また、松田らは[1]で博物館における学習の促進を目的としたクイズの出題について検討している他、[2]では認知症に携わる医師がクイズの認知障害の予防への活用を示唆している。クイズを活用するこれらのシーンでは人間を「正解者」と「不正解者」に分別するだけが目的ではな1https://tver.jp/search/%E3%82%AF%E3%82%A4%E3%82%BA?genre=variety2023年12月4日検索。