自然言語処理技術を活用した学習支援のためのデータ作成と提供(Learning Support Data Development Utilizing NLP Technology)

このビジュアルはAIの創造力を駆使して生成しました。(This visual was created using the full potential of AI's creativity.)
目次

プロジェクト名

MOS学習支援プロジェクト(MOS Learning Support Project)

チーム名

Global Learning Support Team

プロジェクトの目的

背景


アジアを中心とした多国籍の留学生は、MOS(Microsoft Office Specialist)テストに含まれる専門用語や試験特有の表現に苦労しています。特に漢字やカタカナ語(外来語)が多く使用されている設問では、その内容を正確に理解するのが難しく、学習が非効率になることが課題です。このプロジェクトでは、こうした留学生の学習負担を軽減し、効率的に試験準備が進められる環境を整備します。

目的

本プロジェクトでは、MOS模擬テストの設問を基に以下を行い、学習者の試験対策をサポートします:

  • 名詞や専門用語など単語単位での出現頻度分析による効率的な学習支援
  • 名詞や専門用語など単語単位での翻訳による効率的な学習支援
  • 設問文を翻訳し、日本語と母語を比較して理解できる資料を作成
  • 設問文の漢字にふりがなを付与し、日本語に不慣れな学習者の理解をサポート

これにより、学習者が日本語能力や試験内容への不安を軽減し、効率的に試験準備を進められる環境を提供します。

期待される成果

  • 専門用語や設問内容の理解度向上。
  • 翻訳とふりがなを活用した効率的な学習方法の確立。
  • 留学生が自信を持ってMOS試験に挑み、合格を目指せる環境の提供。

実施内容

  1. 設問データのコーパス化
    • MOS模擬テストの設問文をデータとして抽出し、自然言語処理に活用できる形式でコーパス(言語データベース)を作成します。
  2. 形態素解析による単語分割と出現頻度分析
    • 作成したコーパスに対し、形態素解析を実施して単語を抽出します。これにより、設問に含まれる専門用語や学習に必要な単語リストを生成します。
    • 抽出した単語の出現頻度を算出することで、よく使われる語を特定します。この情報を基に、学習者が優先的に学ぶべき重要な語彙を提示します。
    • 使用ツール:User Local – テキストマイニングツール
  3. ふりがな付与
    • 設問文の漢字にふりがなを付与し、日本語に不慣れな学習者が単語の意味を理解しやすい形式にします。
    • 使用ツール:JCinfo.net – ふりがなツール
  4. 翻訳対応
    • コーパスに含まれる単語や設問文全体を翻訳し、学習者が母語と比較して理解を深められるようにします。
  5. 学習資料の作成
    • ふりがな付きの設問文、翻訳済みの設問文、単語の出現頻度リストをまとめ、学習者向けの教材として提供します。
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この記事を書いた人

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デジタルの海原を冒険しながら、美食の宝を探し求める探検家です。テクノロジーの世界を舞台に、新しい発見を求めて、キーボードの海を横断。そして、実世界では、隅々まで足を運んで、舌鼓を打つ価値のある美味しいお店を見つけ出します。

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