公益財団法人 日本漢字能力検定協会

京都大学×漢検 研究プロジェクト

人工知能(AI)による漢字・日本語学習研究

研究目的

 「漢検」は、年間約200万人、累計約4,000万人の受検者を抱えており、設問1問に対し数万を超える解答データを保有しているが、これまで受検者の解答データを充分に分析するには至らなかった。このような解答データをはじめ、当協会には、検定やその他の学習支援活動を通じて蓄積されたノウハウや材料が多く存在していたが、それらを分析し学習材料を提供することで、学習者や学習指導者をはじめ広く社会一般に対して有益な情報として還元したいとの思いがあった。
 本研究では、自然言語処理研究の伝統と言語処理ツールの公開等の実績をもつ京都大学が、当協会の保有する出題ノウハウや採点結果等を、人工知能(AI)やその他の技術によって解析する。当協会の提供する膨大なデータをもとに、京都大学の大規模コーパス・解析システムを合わせて活用することで、語彙の難易度や関連度の指標化、誤答の分類、学習者レベルに応じた妥当性の高い学習指針の提供を目指す。これにより、検定受検者のみならず漢字・日本語学習者の学習意欲を喚起し、語彙や漢字能力獲得の機会を最大化することを目的とする。

研究体制

京都大学大学院情報学研究科 教授 黒橋 禎夫
准教授 河原 大輔
講師 延原 章平
ほか研究協力者
(公財)日本漢字能力検定協会 研究プロジェクトチーム

概要とプロセス

2017年度 研究実施方法の確定、仮説設定および検証の開始
2018年度 語彙難易度表(第一案)の策定、語彙関連度分類の実施、誤答分析の実施
2019年度 語彙関連分類(第一案)の策定、誤答分析等に関する公表

研究途中経過

準備中

研究成果

準備中

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