概要 TEC-JL コーパス について紹介します。 3行まとめ 日本語学習者の文法誤り訂正システムのための評価コーパスです。 （手書きの作文ではなく）キーボードから入力した作文に、最小限の訂正で文法的に正しい文になるよう、文法誤り訂正情報を付与しています。 大幅な訂正も許容して、文法的に正しくかつ流暢な文にするようなコーパスを現在作成中です。 いきさつ 自分の所属する都立大システムデザイン学部情報科学科（およびその前身の情報通信システムコース）では、研究室配属は4年生ですが、3年生の後期に「研究室インターンシップ」として研究室に仮配属され、（研究室ごとにそれぞれ異なる）研究を体験できる、というシステムがあり、それの一環として研究をしたい（学部3年生で論文を書いてみたい）という学生に対しては、半年間研究をして論文を書いてもらい、3月の言語処理学会年次大会で発表する、ということをしています。

角川ドワンゴ学園は10月25日、Google翻訳を使って英語小論文を読むことで、機械翻訳の活用法を学ぶオンライン講座を公開すると発表した。26日から2022年2月にかけ、全7回の授業をオンライン学習アプリ「N予備校」やYouTubeで無料配信する。「AIの翻訳能力が向上している時代で、英語を学ぶことの意味を考える」（同社）という。 講義では、米国の外交問題評議会が発行する政治雑誌「Foreign Affairs」の小論文を活用。「最先端の海外文献をリアルタイムに読むスキルを身につける」として、Google翻訳を使い、英文を素早く読む方法を解説する。 一方で「AI翻訳の限界を知り、ツールとして用いる際の注意点を学ぶことで、それを俯瞰するための英語力を習得する」として、誤訳への対応や、Google翻訳を使う必要性なども説明するという。 講師は角川ドワンゴ学園に所属する英語教師、中久喜匠太郎さん

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人工知能（AI）はさまざまなことをうまくやってのける。その1つは大学の期末レポートだ。まあまあな出来だが、それでも率直に言ってすごいことだ。 これは、学生と教育者のためのリソースサイトEduRefの実験結果だ。この実験は、深層学習による言語予測モデル「GPT-3」が匿名でレポートを提出し、合格点を獲得できるかどうかを明らかにするというものだ。 EduRefは「われわれは複数の教授にレポートの課題を作ってもらい、その課題を大学を卒業したばかりの人々と学生のグループ、そしてGPT-3に提示してレポートを書かせた。GPT-3のものを含むレポートを匿名で教授に提出して採点させ、レポート提出者についての考察を聞くフォローアップ調査をした」という。その結果、AIは驚くべき自然言語能力を示した。 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）というこのAIは、20

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Z会と、教育ITシステムなどを手掛けるEdulab（東京都渋谷区）は9月10日、AIを活用して英語のスピーキングテストを自動採点する技術の共同研究を始めたと発表した。 約8000人が受験するZ会の「英語CAN-DOテスト」で集まった数万点の音声データと評価データを活用。EdulabのAIを使った自動採点技術を組み合わせ、受験者が話した英語を自動採点する技術の研究開発を進める。 開発の背景には、学習指導要領の改訂や、大学入試センター試験が大学入学共通テストに変わる大学入試改革がある。グローバル化が進む中で、読み書きだけでなく「話す」「聞く」などの技能も教育で重要視するようになったが、話す技能の測定には人件費がかかるうえ、評価する人によって測定結果にばらつきが出るなどの懸念もある。 関連記事 英検の採点にAI　ライティング・スピーキングも自動採点 英検のライティングとスピーキング試験に、AIに

英検のライティングとスピーキング試験に、AIによる自動採点を導入。実証研究を行った結果、人の手を介した採点と遜色ない成果が出たため、採用に踏み切った。 日本英語検定協会は、「実用英語技能検定」（英検）と、コンピューター上で受験する「英検CBT」のライティングとスピーキング試験に、人工知能（AI）による自動採点を2019年度から導入する。実証研究を行った結果、人の手を介した採点と遜色ない成果が出たため、採用に踏み切った。 スピーキング問題の自動採点では、英語の文章を読み上げる問題と、文章を自分で考えて話す問題があり、特に後者の自動採点は難しいとされていた。 英検は複数の企業と技術検証を行っており、今回、中国の技術ベンチャーiFlytekと、同社の提携先である日本の技術ベンチャー・サインウェーブの技術を採用。iFlytekの評価エンジンに英検の回答データを投入して機械学習させ、一部の採点業務で

東京都と都の教育委員会が教育政策の意見を交わす総合教育会議が開かれ、ＡＩ＝人工知能の研究者がＡＩに仕事を奪われないため、中学校の卒業時に少なくとも教科書を読めるようにすることが、これからの公教育の最重要課題だと訴えました。 会議では、東京大学への合格を目指す人工知能の開発に携わった国立情報学研究所の新井紀子教授が意見を述べ、「人は意味を理解するというＡＩにない能力がある。しかし、読解力が低くて教科書を読めない子どもは、学習の方法もわからず、結果として、ＡＩに仕事を奪われかねない」と指摘しました。 そのうえで新井教授は、中学校の卒業時に少なくとも教科書を読めるようにすることが、これからの公教育の最重要課題だと訴えました。 これを裏付けるように出席した都立高校の教員も、テストの問題文を理解できず、数学の問題に正解できないケースや、知っている単語の数が不足しているため、問題文の一部を読み飛ばすな

大学入試でセンター試験に代わる新たな記述式の問題を含むテストが始まるのを前に、国語の記述問題を採点できる人工知能のシステムを東北大学などの研究グループが開発しました。 研究グループでは、実際に人が採点した大量の答案のデータを「ディープラーニング」という最新技術を使って、設問ごとに人工知能に学習させました。 そのうえで、新たに作成された答案をこの人工知能に採点させると、全体の75％について、ほぼ的確に採点を行うことができるようになったということです。 研究グループでは、実際の入試で活用することは難しいものの、２、３年後には日々の学習で利用できるよう、人工知能の精度をさらに高めていくことにしています。 国語の記述式の問題は2021年からセンター試験に代わる新たなテストで導入が決まっていて、日頃の授業での採点や指導の効率化が課題となっています。 乾教授は「記述式の問題の重要性が高まり、教育現場の

「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ　2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20