AI技術からみた日本語学、日本語教育研究の展望と課題- 日本語教育の繋がりと協働の新領域をめざして-

落合由治

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자료유형: 학술저널

저자정보: 落合由治

저널정보: 한국일어교육학회 일본어교육연구 일본어교육연구 제50호

발행연도: 2020.1

수록면: 23 - 34 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

AI技術からみた日本語学、日本語教育研究の展望と課題- 日本語教育の繋がりと協働の新領域をめざして-

落合由治 일본어교육연구 2020.01 학술저널

2013

日本語教育における第二のイノベーションの探究 : 台湾の事例から

落合由治 한국일본어학회 학술발표회 2013.09 학술대회자료

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現在の社会は、AI技術の急速な発展によって、さまざまな分野で情報通信技術が生活の中に入り込み、大きな社会変化を生み出そうとしている。今まで日本語教育と情報通信技術とはそれほど結び付があったわけではないが、今後の日本語教育は、こうした社会変化に対応して、今までのカリキュラムに新しい技術やスキルと結び付いていく必要が生まれている。社会変化は、大学等での日本語学習者減少や有利な就職先の減少として現れており、今後の日本語教育が対応して行くべき課題になっている。本稿では、さまざまな分野のあるAI技術の中で言語処理に関係したテキスト・マイニングの技術を人文系の研究に結び付ける可能性を論じた。テキスト・マイニングは2000年代から開発が進み、大量の言語データの中から有益な情報を探し出す手法として、今まで社会科学系の社会学、心理学、教育学、経営学、看護学などの分野や、人文系の計量言語学、計量文献学で利用されてきたが、そこでは量的研究としての分析が中心で、人文系のように質的分析に中心がある分野とは距離があった。近年の技術の進歩で、テキスト・マイニングには質的分析に接続できる視覚的に結果を表示する技術や、第三次AI技術の中心である機械学習による自然言語処理技術が生まれ、質的分析に接続できる可能性が広がっている。人文系研究や教育では今までテキスト・マイニングの応用はほとんどなかったが、近年では日本語学、日本文学、メディア論などの研究に応用する動きが出てきている。本稿では、テキスト・マイニングツールとして、樋口耕一(2014)が開発を進めているRなどのテキスト・マイニングプログラムを視覚的に処理できる「KHCoder」を中心に紹介をおこない、こうしたツールで得られた結果を言語資料の質的分析に結び付けて、内容を把握する試みを紹介した。「KHCoder」は、現在、日本語、韓国語、英語やヨーロッパ系言語などの前処理ができるようになっており、人文系でテキスト・マイニングを行うために最も容易な入門的プログラムになっていると考えられる。こうしたツールを活用して、今後、人文系研究と教育が日本語教育と結びついて、日本語教育現場やカリキュラムでのAI技術応用の端緒になっていけば何よりである。

In today's society, due to the rapid development of AI technology, information and communication technology has entered into life in various fields, and is about to create a great social change. Until now, Japanese language education and information and communication technology have not been so closely linked, but future Japanese language education will need to be linked to new curricula, new technologies and skills in response to these social changes. The social change has been manifested as a decrease in Japanese language learners at universities and a decrease in favorable employment places, and Japanese language education in the future is an issue to be addressed. In this paper, we discussed the possibility of linking text mining techniques related to language processing to humanities research, among various AI technologies. Text mining has been developed since the 2000s, and as a method of searching for useful information from a large amount of linguistic data, it has been used in the fields of social sciences such as sociology, psychology, education, management, nursing, etc. Although it has been used in econometric linguistics and econometrics in the humanities, it mainly focuses on analysis as a quantitative study, and has a distance from fields such as the humanities that focus on qualitative analysis. Recent advances in technology have led to the development of text mining, a technology that displays visual results which can be connected to qualitative analysis, and a natural language processing technology based on machine learning, which is the center of tertiary AI technology. In text mining fields, the possibility of connecting to humanities research and education is expanding widely. Until now, there has been little application of text mining in humanities research and education, but in recent years there has been a movement to apply it to research in Japanese language studies, Japanese literature, and media theory. This paper introduces KHCoder, a text mining tool that can visually process text mining programs such as R developed by Koichi Higuchi (2014), and the results obtained with these tools. This paper introduces an attempt to grasp the contents by linking the results to the qualitative analysis of linguistic materials. KHCoder is now the easiest introductory program for text mining in the humanities, with pre󰠏processing of Japanese, Korean, English and European languages. It would be best if these tools could be used to link humanities research and education to Japanese language education, and to be the starting point for applying AI technology in Japanese language education and curricula.

#AI technology #text mining #Japanese language education #humanities research #qualitative analysis

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