Attention機構を用いた授業発話分析に基づく教員発話に対するアドバイス生成とLLMによる自動評価

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