大規模言語モデルの思考プロセスを用いた授業発話生成

近年，学校現場において教員に求められる能力は高度化している．特に小学校学習指導要領[1]において，「主体的・対話的で深い学び」の実現が求められている．しかし，日本の教員は多忙である場合が多く[2]，省察活動[3]の機会を確保することは困難となっており，個々の教員が自身の授業改善にリソースを割きづらい現状が常態化している．そのため，教員の省察活動を効率的かつ効果的に支援する仕組みの構築[4]が急務となっている．一方，大規模言語モデル(以下，LLM)では，近年においては回答に至るまでの論理的な思考プロセスを出力可能な推論モデル（ReasoningModel[5]）が登場しており，表面的なテキスト生成だけでなく，文脈に潜む意図や背景を汲み取った高度な推論が可能となりつつある．実際の小学校の授業は，教員と児童間の相互作用的な対話によって進行する．その中で教員は，児童の表情や発言内容といった行動から学習状況や理解度を推定し，次の発問や支援を決定している．このように高度な判断が求められる対話において，若手教員が経験不足から適切な対応に苦慮する場面も少なくない．そこで本研究では，若手教員の授業データに対し，模範となる経験度が高い教員のデータを用いてLLMで教育的特徴の差を出力し，若手教員の発話を経験度が高い教員の特徴を持った発話に置き換えるシミュレーション手法を提案する．授業中の対話データに基づき，若手教員が経験度が高い教員の思考に近づくためにはどのような発話を選択すべきかを生成・提示する．生成された発話が経験度が高い教員の教育的特徴を適切に反映しているかを検証するため，LLM自身を評価者として用いるLLM-as-a-Judge[6]のアプローチを採用し，自動評価を行う．若手教員と経験度が高い教員の思考の差を用い，単なる正解の提示にとどまらない，深い発話分析及びアドバイス生成を行うシステムの構築を目指している．