プロジェクトLISTEN

プロジェクト LISTEN (音声技術が実現する識字能力の革新) は、カーネギーメロン大学で 25 年間にわたって行われた、子供の読解力向上を目的とした研究プロジェクトです。プロジェクト LISTEN。このプロジェクトでは、コンピューターベースのリーディングチューターが開発されました。このチューターは、子供が読み上げる音を聞き、間違いを訂正し、子供が行き詰まったり難しい単語に遭遇したときに助け、ヒントを提供し、進捗状況を評価し、子供が準備ができたらより高度なテキストを提示します。リーディングチューターは、米国、カナダ、ガーナ、インドの学校でのフィールドテストで、何百人もの子供たちに毎日使用されています。何千時間もの使用記録は、複数の詳細レベルで記録され、何百万もの単語の読み上げも含め、チューターと生徒のやり取りを改善するためにマイニングされたデータベースに保存されています。カーネギーメロン大学には、広範な出版物 (要約付き) のリストがあります。^[1]

プロジェクト LISTEN の Reading Tutor は現在、Global Learning XPRIZE に出場しているカーネギーメロン大学のチームによって「RoboTutor」に生まれ変わりつつあります。^[2] Global Learning XPRIZE の目標は、英語とスワヒリ語の両方でオープンソースの Android タブレットアプリを開発し、学校にほとんど通えない、あるいは全く通えない発展途上国の子供たちが、大人の助けを借りずに基本的な読み書きと算数を独学できるようにすることです。RoboTutor は、 Android タブレットに実装されたインテリジェントなチューターと教育ゲームの統合コレクションであり、現在タンザニアで実地テストが行われています。

歴史

プロジェクトLISTENは、現在カーネギーメロン大学の「RoboTutor」チームをGlobal Learning XPRIZEコンペティションで率いているDavid 'Jack' Mostow教授（現在は名誉教授）が主導しました。[3] ^[^4]プロジェクトLISTENは、DARPA命令5167による国防高等研究計画局、ITR/IERI助成金番号IEC-0326153による国立科学財団、 ^[5]米国教育省教育科学研究所からの助成金番号REC-0326153 ^[6]および助成金R305B070458、R305A080157、およびR305A080628、およびハインツ財団によって支援されました。^[7]プロジェクトLISTENの目的は、子供たちの音読を聞き、読み方を学ぶのを助けるインテリジェントな家庭教師を開発、評価、改良することでした。

研究とテストの一環として、プロジェクトLISTENの読書チューターは、米国、カナダ、その他の国の何百人もの子供たちに使用され、良い結果が得られました。^{[8] （下記のプロトタイプテストを参照）。結果によると、初期の能力が最も低かった生徒が読書チューターから最も恩恵を受けることがよくありました。特に興味深いのは、}英語学習者向けの読書チューターの優れたパフォーマンスです。^[9]

プロジェクトリッスンは、学習科学の研究を教育実践の改善に役立てることを目標とするカーネギーメロン大学のサイモンイニシアティブによく適合しています。サイモンイニシアティブの歴史で述べられているように、「国立科学財団は、プロジェクトリッスンの音声認識システムを 1950 年から 2000 年までのトップ 50 のイノベーションの 1 つに挙げました。」^[10]

仕組み

Reading Tutor の目標は、生徒がこれを使って読み方を学ぶ経験を、例えば Intervention Central のウェブサイトで説明されているような、人間のコーチによる指導と同等かそれ以上に効果的なものにすることです。^{[11]子どもは、}Weekly Readerや作家による物語などの情報源からのテキストを一覧にしたメニューから項目を選択します。Reading Tutor は、カーネギーメロン大学の Sphinx – II 音声認識装置^[12]^{[13]を使用して、子どもの音読を聞き、生徒の}音読を処理して解釈します。Reading Tutor は、生徒が単語を読み間違えたり、単語を飛ばしたり、行き詰まったり、ためらったり、ヘルプをクリックしたりしていることに気付くと、専門の読書教師をモデルに、テクノロジーの能力と限界に合わせて調整された支援で応答します。^[14]

Reading Tutor は、生徒の読書レベルの推定値を動的に更新し、推定レベルに応じて少し難しい (または簡単な) ストーリーを選択します。このアプローチにより、Reading Tutor は近接発達領域を目指すことができます。つまり、学習者が現在助けなしでできることの範囲を、助けを借りてできることへと広げることができます。

チューターは、読む上での重要なプロセスを支援します。短いファクトイド（他の単語との比較）を提示することで、なじみのない単語や概念を説明します。生徒が困ったときには、音声とグラフィックの両方で支援できます。チューターは、音素の口の動きのビデオクリップを使用して、視覚的なスピーチを表現します。新しい単語のプレビュー、難しい単語の読み上げ、韻を踏むことなどのヒントの提供によって、単語の識別を支援します。

やり取りに関する詳細なデータはデータベースに保存され、データマイニングを使用して Reading Tutor を改善し、研究上の質問を調査します。

プロトタイプテスト

プロジェクト LISTEN の試験では、使いやすさ、ユーザーの受け入れ、効果的な支援、およびテスト前後の成績向上が実証されました。数ヶ月にわたる管理研究がいくつか行われ、生徒は 1 日 20 分使用しました。Reading Tutor を使用すると、現在の方法よりも理解力が向上しました。第 3 の変数が関与していないことを確認するために、同じ教室内でさまざまな治療法を比較し、事前テストのスコアによって層別化された治療法に子供を無作為に割り当てました。有効で信頼性の高い尺度 (Woodcock.1998) ^[15]を使用して、テスト前後の成績向上を測定しました。^[16]各試験中に収集されたデータは、チューターの有効性を向上させるために使用されました。

Reading Tutorが進化するにつれて、さまざまな対照研究が実施されました。たとえば、

パイロットスタディ（1996–97）^[17]
教室内比較（1998年）^[18]^[19]
人間の家庭教師との比較（1999-2000年）^[20]^[21]^[22]
持続的な黙読との等時間比較（2000-2001年）^[23]

2005年以来、LISTENプロジェクト内外の研究者がリーディング・チューターに関する対照研究を実施し、発表してきました。（^[24]のリストを参照）。

受賞歴

Project Listen は世界的に認められ、数々の賞を受賞しています。

1994年：第12回人工知能全国会議優秀論文賞^[25]
1998年: コンピューティング研究協会 (CRA) を代表して、米国議会の国家科学資金連合 (CNSF) 展示会に参加
2000年: 国立科学財団は、1950年から2000年までのトップ50のイノベーションをまとめた「Nifty Fifty」リストにLISTENプロジェクトを含めました。^[26]^[27]
2002年：国際読書協会の年間優秀論文賞の最終候補に選出^[28]
2002年：PBSシリーズ「Reading Rockets」にプロジェクトLISTENのビデオが収録される^[29]
2008年：第9回国際インテリジェントチュータリングシステム会議で最優秀論文賞受賞。^[30]^[31]
2008年：第9回国際インテリジェントチュータリングシステム会議最優秀論文賞ノミネート^[32]^[33]
2011年：第15回教育における人工知能に関する国際会議で最優秀論文賞にノミネート。^[34]^[35]
2012年：第25回フロリダ人工知能研究会（FLAIRS-25）で最優秀論文賞を受賞。^[36]^[37]
2012年：第5回国際教育データマイニング会議最優秀学生論文賞^[38]^[39]
2013年：第16回国際人工知能教育会議（テネシー州メンフィス）最優秀論文賞ファイナリスト^[40]^[41]

参照

参考文献

^ プロジェクト LISTEN 出版物
^ 「グローバルラーニングXプライズ」
^ 「ジャック・モストウ教授」
^ 「カーネギーメロン大学のRoboTutor XPRIZEチーム」
^ 「聞く読書指導における音声とユーザーモデリングの統合」
^ 教育科学研究所
^ ハインツ財団
^ 「Project LISTEN A 要約」。Project Listen 要約。2013年2月7日。
^ 「魔法の読書ボックス: 新しい識字ソフトウェアが、英語 を第二言語として話すバンクーバーの小学生に驚くべき成果をもたらす」UBCレポート。51 (8)。2005年8月4日。
^ 「サイモン・イニシアティブ」
^ 補助読み取りの例
^ 「CMU Sphinx 音声認識ツールキット」。CMU Sphinx。
^ 「CMU Sphinx-II ユーザーガイド」。CMU Sphinx。
^ 「Project Listen の説明」。HCI Project Listen。
^ 「WOODCOCK, RW 1998. Woodcock Reading Mastery Tests - Revised (WRMT-R/NU). American Guidance Service、Circle Pines、ミネソタ州」。
^ 「プロジェクトListen研究基盤」。
^ 「音声入力が後付けでない場合: 聞く読書指導ツール、知覚ユーザーインターフェイスに関するワークショップ、カナダ、バンフ、1997 年 10 月」(PDF)。
^ 教室内比較(1998)
^ Mostow, Jack; Aist, Greg; Burkhead, Paul; Corbett, Albert; Cuneo, Andrew; Eitelman, Susan; Huang, Cathy; Junker, Brian; Sklar, Mary Beth; Tobin, Brian (2016 年 7 月 22 日)。「聞く自動読書指導ツールの評価: 人間による指導および教室での指導との比較」。Journal of Educational Computing Research。29 ( 1): 61–117。doi :10.2190/ 06AX -QW99-EQ5G-RDCF。S2CID 46073812 。
^ ジャック・モストウ、グレッグ・エイスト、ポール・バークヘッド、アルバート・コーベット、アンドリュー・クネオ、スーザン・ロスバッハ、ブライアン・トービン、「自主練習とコンピュータ誘導による音読：持続的な黙読と自動音読チューターによる聞き取りの等時間比較」（PDF）
^ 「コンピュータと人間による音読の補助の比較評価」（PDF）。
^ コンピューターと人間による音読の補助の比較評価。第 10 回人工知能教育会議 (AI-ED)、JD MOORE、CL REDFIELD、WL JOHNSON 編。アムステルダム: IOS Press、テキサス州サンアントニオ、586-588 ページ。
^モストウ、ジャック、ネルソン-テイラー、ジェシカ、ベック 、ジョセフ E. (2013)。「コンピュータ誘導による音読と自主練習: 継続的な黙読と自動音声読み上げチューターの比較」。教育コンピューティング研究ジャーナル。49 ( 2): 249–276。doi :10.2190/EC.49.2.g。S2CID 62382102 。
^ 「Project Listen に関する公開された研究」。
^ Jack Mostow、Steven F. Roth、Alexander G. Hauptmann、Matthew Kane。「(優秀論文) 聞くプロトタイプ読書コーチ」。
^ サイモン・イニシアティブ
^ 「ニフティ50」。
^ 「コンピュータ支援による音読中に子供の語彙学習を支援する」。
^ 「Reading Rockets PBS シリーズの Project Listen ビデオ」。
^ Beck, JE, Chang, K.-m., Mostow, J., & Corbett, A. (2008). ベイズ評価とアセスメント手法の紹介。プログラミングとソフトウェアエンジニアリング。Springer。pp. 383–394。ISBN 9783540691303。{{cite book}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
^ 「(最優秀論文賞) 助けは役に立つのか? ベイズ評価および査定方法論の紹介」(PDF)。
^ Beck, Joseph E.; Mostow, Jack (2008)、「どのように練習すべきか: 学習分解を使用して、さまざまなタイプの生徒に対するさまざまなタイプの練習の有効性を評価する」、Intelligent Tutoring Systems、Lecture Notes in Computer Science、vol. 5091、pp. 353–362、doi :10.1007/978-3-540-69132-7_39、ISBN 978-3-540-69130-3
^ 「(最優秀論文ノミネート) 誰がどのように練習すべきか: 学習分解を使用して、異なるタイプの生徒に対する異なるタイプの練習の有効性を評価する」(PDF)。
^ Jack Mostow、Kai-min Chang、Jessica Nelson (2013 年 1 月)。「読書指導における EEG 入力の活用に向けて」。International Journal of Artificial Intelligence in Education。22 ( 1–2): 230–237。doi :10.3233/ JAI -130033。
^ 「(最優秀論文賞) 読書指導における EEG 入力の活用に向けて、Mostow, J.、Chang, K.-m.、Nelson, J.、Proceedings of the 15th International Conference on Artificial Intelligence in Education、オークランド、ニュージーランド、230-237、2011」(PDF)。
^ Sunayana Sitaram、Jack Mostow。「Project LISTEN の Reading Tutor からのデータマイニングによる、子どもの口頭読みの韻律の発達の分析」。第 25 回国際フロリダ人工知能研究協会会議の議事録、AASI デジタルライブラリ。
^ 「（最優秀論文賞）プロジェクトLISTENの読書指導ツールからのデータマイニングによる子どもの音読韻律の発達の分析」（PDF）。
^ Xu, Y.、Mostow, J.「複数のサブスキルをトレースする方法の比較：LR-DBN が最適か？」（PDF）。第 5 回国際教育データマイニング会議の議事録、ギリシャ、クレタ島ハニア。{{cite journal}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
^ 「(最優秀学生論文賞) 複数のサブスキルをトレースする方法の比較: LR-DBN が最適か?」(PDF)。
^ Lallé, S., Mostow, J., Luengo, V., & Guin, N.page=161-170 (2013 年 6 月 22 日)。「異なる形式主義における学生モデルの比較と、そのヘルプ成功への影響の予測」。第 16 回国際教育人工知能会議議事録、メンフィス、テネシー州 2013 年。Springer US。ISBN 9783642391125。{{cite book}}: CS1 maint: 複数名: 著者リスト (リンク) CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク)
^ 「(最優秀論文賞ファイナリスト) 異なる形式主義における学生モデルの比較と、その支援成功への影響の予測」(PDF)。

外部リンク

プロジェクト LISTEN ホームページ http://www.projectlisten.org/
プロジェクト LISTEN 出版物 https://www.cs.cmu.edu/~listen/pubs.html

[1] プロジェクト LISTEN 出版物

[2] 「グローバルラーニングXプライズ」

[3] 「ジャック・モストウ教授」

[4] 「カーネギーメロン大学のRoboTutor XPRIZEチーム」

[5] 「聞く読書指導における音声とユーザーモデリングの統合」

[6] 教育科学研究所

[7] ハインツ財団

[8] 「Project LISTEN A 要約」。Project Listen 要約。2013年2月7日。

[9] ^ 「魔法の読書ボックス: 新しい識字ソフトウェアが、英語 を第二言語として話すバンクーバーの小学生に驚くべき成果をもたらす」UBCレポート。51 (8)。2005年8月4日。

[10] 「サイモン・イニシアティブ」

[11] 補助読み取りの例

[12] 「CMU Sphinx 音声認識ツールキット」。CMU Sphinx。

[13] 「CMU Sphinx-II ユーザーガイド」。CMU Sphinx。

[14] 「Project Listen の説明」。HCI Project Listen。

[15] 「WOODCOCK, RW 1998. Woodcock Reading Mastery Tests - Revised (WRMT-R/NU). American Guidance Service、Circle Pines、ミネソタ州」。

[16] 「プロジェクトListen研究基盤」。

[17] 「音声入力が後付けでない場合: 聞く読書指導ツール、知覚ユーザーインターフェイスに関するワークショップ、カナダ、バンフ、1997 年 10 月」(PDF)。

[18] 教室内比較(1998)

[19] Mostow, Jack; Aist, Greg; Burkhead, Paul; Corbett, Albert; Cuneo, Andrew; Eitelman, Susan; Huang, Cathy; Junker, Brian; Sklar, Mary Beth; Tobin, Brian (2016 年 7 月 22 日)。「聞く自動読書指導ツールの評価: 人間による指導および教室での指導との比較」。Journal of Educational Computing Research。29 ( 1): 61–117。doi :10.2190/ 06AX -QW99-EQ5G-RDCF。S2CID 46073812 。

[20] ジャック・モストウ、グレッグ・エイスト、ポール・バークヘッド、アルバート・コーベット、アンドリュー・クネオ、スーザン・ロスバッハ、ブライアン・トービン、「自主練習とコンピュータ誘導による音読：持続的な黙読と自動音読チューターによる聞き取りの等時間比較」（PDF）

[21] 「コンピュータと人間による音読の補助の比較評価」（PDF）。

[22] コンピューターと人間による音読の補助の比較評価。第 10 回人工知能教育会議 (AI-ED)、JD MOORE、CL REDFIELD、WL JOHNSON 編。アムステルダム: IOS Press、テキサス州サンアントニオ、586-588 ページ。

[23] ^モストウ、ジャック、ネルソン-テイラー、ジェシカ、ベック 、ジョセフ E. (2013)。「コンピュータ誘導による音読と自主練習: 継続的な黙読と自動音声読み上げチューターの比較」。教育コンピューティング研究ジャーナル。49 ( 2): 249–276。doi :10.2190/EC.49.2.g。S2CID 62382102 。

[24] 「Project Listen に関する公開された研究」。

[25] Jack Mostow、Steven F. Roth、Alexander G. Hauptmann、Matthew Kane。「(優秀論文) 聞くプロトタイプ読書コーチ」。

[26] サイモン・イニシアティブ

[27] 「ニフティ50」。

[28] 「コンピュータ支援による音読中に子供の語彙学習を支援する」。

[29] 「Reading Rockets PBS シリーズの Project Listen ビデオ」。

[30] Beck, JE, Chang, K.-m., Mostow, J., & Corbett, A. (2008). ベイズ評価とアセスメント手法の紹介。プログラミングとソフトウェアエンジニアリング。Springer。pp. 383–394。ISBN 9783540691303。{{cite book}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)

[31] 「(最優秀論文賞) 助けは役に立つのか? ベイズ評価および査定方法論の紹介」(PDF)。

[32] Beck, Joseph E.; Mostow, Jack (2008)、「どのように練習すべきか: 学習分解を使用して、さまざまなタイプの生徒に対するさまざまなタイプの練習の有効性を評価する」、Intelligent Tutoring Systems、Lecture Notes in Computer Science、vol. 5091、pp. 353–362、doi :10.1007/978-3-540-69132-7_39、ISBN 978-3-540-69130-3

[33] 「(最優秀論文ノミネート) 誰がどのように練習すべきか: 学習分解を使用して、異なるタイプの生徒に対する異なるタイプの練習の有効性を評価する」(PDF)。

[34] Jack Mostow、Kai-min Chang、Jessica Nelson (2013 年 1 月)。「読書指導における EEG 入力の活用に向けて」。International Journal of Artificial Intelligence in Education。22 ( 1–2): 230–237。doi :10.3233/ JAI -130033。

[35] 「(最優秀論文賞) 読書指導における EEG 入力の活用に向けて、Mostow, J.、Chang, K.-m.、Nelson, J.、Proceedings of the 15th International Conference on Artificial Intelligence in Education、オークランド、ニュージーランド、230-237、2011」(PDF)。

[36] Sunayana Sitaram、Jack Mostow。「Project LISTEN の Reading Tutor からのデータマイニングによる、子どもの口頭読みの韻律の発達の分析」。第 25 回国際フロリダ人工知能研究協会会議の議事録、AASI デジタルライブラリ。

[37] 「（最優秀論文賞）プロジェクトLISTENの読書指導ツールからのデータマイニングによる子どもの音読韻律の発達の分析」（PDF）。

[38] Xu, Y.、Mostow, J.「複数のサブスキルをトレースする方法の比較：LR-DBN が最適か？」（PDF）。第 5 回国際教育データマイニング会議の議事録、ギリシャ、クレタ島ハニア。{{cite journal}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)

[39] 「(最優秀学生論文賞) 複数のサブスキルをトレースする方法の比較: LR-DBN が最適か?」(PDF)。

[40] Lallé, S., Mostow, J., Luengo, V., & Guin, N.page=161-170 (2013 年 6 月 22 日)。「異なる形式主義における学生モデルの比較と、そのヘルプ成功への影響の予測」。第 16 回国際教育人工知能会議議事録、メンフィス、テネシー州 2013 年。Springer US。ISBN 9783642391125。{{cite book}}: CS1 maint: 複数名: 著者リスト (リンク) CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク)

[41] 「(最優秀論文賞ファイナリスト) 異なる形式主義における学生モデルの比較と、その支援成功への影響の予測」(PDF)。