学習者知識状態に基づく第二言語学習のための根拠付き診断フィードバック生成

Status: 現在研究中（Work in Progress）

研究概要

本研究では、英語学習者の理解度や弱点に応じて、根拠のあるフィードバックを行う学習支援AIを研究しています。LLMは自然な文章生成に優れていますが、教師のように学習者一人ひとりの状態を把握し、説明内容を調整することは難しいと考えています。

そこで、文法項目同士の関係性をグラフ構造として扱い、学習者の解答履歴と組み合わせることで、復習すべき可能性が高い知識項目を推定します。その診断結果をLLMへの入力として利用し、学習者の状態に合わせたフィードバック生成を目指しています。

技術的なハイライト

• 学習者状態の推定
  GATで文法項目同士の関係性を扱い、LSTMで学習者の過去の解答履歴を時系列情報として扱います。

• LLMによる個別フィードバック
  診断モデルが推定した弱点候補をLLMに入力し、どの項目を重点的に説明するかを方向づけます。

• 説明可能なフィードバック
  AIの出力を「誤答の真の原因」と断定するのではなく、「復習すべき可能性が高い項目」として提示し、学習者が次の学習行動につなげやすい説明を目指しています。

目指す価値

本研究の価値は、AIによる学習支援において、単に正解・不正解を判定するだけでなく、なぜそのフィードバックが提示されたのかを理解しやすくする点にあります。将来的には、学習者が自分の弱点を把握しやすくなり、教師や教育サービスがより適切な指導を行うための支援にもつながると考えています。