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The process of the CEFR J RLDs A1 A1 A2 A2 Written learner corpus Common errors B1 Spoken learner corpus Grammar items B1 Corpus analysis Feature extraction B2 Corpus analysis Feature extraction B2 Tono Hayashi & Okumura Brendan, Izumi, Kaneko & Hirokawa Error Profile Learner Speech Profile 6

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CEFR J プロジェクト CEFR J プロジェクトの成果 産出モード ( スピーキング ライティング ) における 日本人英語学習者の発達段階に応じた 文法 語彙などの基準特性 受容モード ( リスニング リーディング ) における テキストの基準特性 新規プロジェクト 基準特性を基にした CEFR J ベースの指導タスクと評価テストの開発 実証データをとることで 指導タスクと評価テストの妥当性を検証 指導タスクと評価テストのアイテム バンクを構築 公開 8

CEFR J 新規プロジェクト 指導タスク + 評価テストの開発 学際的なチーム 言語教育学 言語テスト コーパス言語学 自然言語処理 音声認識 9

CEFR J 新規プロジェクト 教材作成 : コーパス言語学や言語処理の専門家により導き出された言語資源を言語教育学の専門家が教材として具現化 言語テスト開発 : 先の言語資源をもとに 言語教育学と言語テストの専門家が共同してテスト項目を作成 そのテスト データをテスト統計の専門家が分析 こうして開発されたテストは 音声認識の専門家の力を借りることで スピーキング テストの自動採点までを実現 本研究により 4 技能型の大学入試システムの開発に貢献 10

CEFR J 新規プロジェクト研究計画 H29 H30 H31 指導タスクのプロトタイプ完成 1 受容技能班 2 発表技能班の作業を 4 言語資源構築班がサポート 指導タスクに対応する評価テストの開発 協力校での実施フィードバック 指導タスク & 評価テスト改訂 指導タスク & 評価テストアイテム バンク ( 一般公開 ) + CEFR-J レベル自動判定ツール 3 言語処理 インタフェース班 紙ベース &ICT 環境などの複数インタフェースの提案と試作 音声認識 ライティングの自動判定技術の応用可能性を検討 11

英語の入試はどうなる? センター試験の後継 + 個別入試 英語 4 技能試験情報サイト http://4skills.eiken.or.jp/education/innovation.html 外部試験の利用 4 技能の測定 4 技能のバランス 12

参考 各試験団体のデータによる CEFR との対照表 13

平成 26 年度英語教育改善のための英語力調査事業報告書 全国の無作為抽出による高等学校第 3 学年約 7 万人 ( 約 480 校 ) を対象に 英語に関する4 技能 ( 読むこと 聞くこと 書くこと 話すこと ) がバランスよく育成されているかという観点から本調査を実施し 生徒の英語力や英語の学習状況の把握 分析を通じて 学校における生徒への指導の充実や学習状況の改善に活用する なお 本調査は 高校生の英語教育の多様性を踏まえ 世界標準に基づいて日本の高校生全体の英語力を測定するため CEFR (Common European Framework of Reference for Languages: ヨーロッパ言語共通参照枠 ) を参照して測定することとした A1~B2 14

平成 26, 27 年度英語力調査 ( 高等学校 ) 15

平成 26, 27 年度英語力調査 ( 高等学校 ) 16

平成 27 年度英語力調査 ( 中学校 ) 17

参考 各試験団体のデータによる CEFR との対照表 18

見えてきた : 大学入学希望者学力評価テスト ( 仮称 ) の 英語 の問題イメージ 独自開発? 聞くこと 読むこと 書くこと の三技能及び技能統合型合計で 110 分程度 別に 話すこと 10 分程度のテスト構成 時間を想定 CEFR の A1 上位層から B1 層を中心として測定が可能であり CEFR におけるレベルとの関連づけをすること 等化 (IRT を含む ) 19

大規模テストにおけるスピーキング テスト チャレンジ : 50 万人の受験者 同日受験 50 万人の受験者の採点 短い採点期間 we cannot afford not to introduce a test with a powerful beneficial backwash effect. (Hughes, 2002) 20

Potential solutions scoring By machine Advances in automated speech recognition and computational linguistics have now made it possible for machines to score written and even spoken performance, especially when responses are more guided or controlled (Xi, 2012)... The prospect is for more flexible automated scoring systems to emerge: systems that are capable of rating language elicited through different prompts without having to be trained for each individual task. Green (2014) Is it available in 2020/2024? 21

CEFR J 新規プロジェクト スピーキングやライティングの評価テスト テストの機械配信 音声認識をもとにした自動採点 従来人間がやってきた採点も学習者の発達段階ごとの基準特性を利用して 個別の指導タスクに依存しない自動採点を実現する 22

CEFR J 新規プロジェクト CEFR J Can Do ディスクリプタからのテスト タスク作成 テストの機械配信 音声データの機械収集 音声認識 自動採点 23

課題と可能性 タスクの限定性 課題 やりとり の限定性パソコンに向かって話す違和感音声認識の精度 可能性 一斉実施が可能なので 多様なタスクの実施が可能 試験官ロボット? 認識可能な英語音声かどうかが最低基準になる? 同時解答の問題 ノイズ キャンセリング? 採点の信頼性 人間とほぼ同程度 (0.8 程度を実現 ) 採点の妥当性 採点のプロセスの説明可能性が高い ただし 学習者 教師が解釈可能か? コスト 初期投資を官民共同? 24

人による実施に対するメリット 観点コスト試験官 採点官のトレーニング採点のモニタリング採点期間パフォーマンスの安定性 メリットランニング コストが安い不要不要結果の即時性 多様なタスクにより パフォーマンスは安定 25

テストのインパクト The research into washback suggests that teachers tend to pay close attention to the format of a test, rather than considering the underlying construct the knowledge, skills or abilities targeted by the assessment. Just focussing on practice with the test format might not really help test takers to improve in the abilities being assessed (Green, 2007). A new spoken interview assessment based on personal information intended to assess impromptu conversation skills might, in practice, encourage memorisation of formulaic exchanges or short memorised speeches on obscure topics, even though these may be of rather limited value outside (or even inside) the examination room (Shohamy et al., 1996). Green. (2014) 教師や受験者に根底にあるテストの構成概念とその指導法を正しく伝える必要性 26