インドネシア語教育のための文章難易度判定モデルの構築

インドネシア語はオーストロネシア語族マレー・ポリネシア語派に属するマレー語を基盤とし,インドネシアの国語・公用語として広く用いられている.インドネシア語は学科や専攻における第一外国語科目の他,専攻語ではない言語科目としても,多くの大学でカリキュラムに加えられている[1][2].そうした中で文法解説書は日本語で書かれているだけでも多くあり,また文法記述書の作成の試みも行われている[3].一方で文法を一通り学んだ後に使用する読解教材についてはその数が乏しい.上述のように多くの大学でインドネシア語の講義が開講されているが,以前と比べれば教員・教育機関の数は減り,独自の教材を開発することが難しくなっている[3].そうした状況の中で,多くの大学では読解教材としてインドネシア語で出版された書籍や新聞のニュース記事を採用している[4].しかし，母語話者向けに執筆された媒体を教育教材として採用する際には，難易度調整が困難であるという問題がある．学習者の習熟度と文章難易度の対応付けは，教員の主観的判断に依存して行われることが多く，その結果，教材の難易度が学習者にとって適切な水準から乖離し，十分な教育効果が得られない可能性がある．さらに，学習者側の「学びやすさ」の観点からは，難易度の不一致が学習意欲の低下につながる懸念もある．インドネシア語においても言語学的特徴とBERTによる文章埋め込みモデルを併用して文章難易度の客観的な提示を目指した研究は存在する[5].しかしこれはインドネシアの小学校教育用にデザインされた教科書のデータを用いたものであり,教育への応用という前提がないニュース記事の難易度判定にそのまま応用できるかは不明である.そこで本発表ではニュース記事に焦点を当て,インドネシア語文章難易度の自動判定モデルを構築することを目指す.