論文の概要: Teacher Perception of Automatically Extracted Grammar Concepts for L2 Language Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18417v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 18:17:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 18:46:07.714010
• Title: Teacher Perception of Automatically Extracted Grammar Concepts for L2 Language Learning
• Title（参考訳）: L2言語学習のための自動抽出文法概念の教師認識
• Authors: Aditi Chaudhary, Arun Sampath, Ashwin Sheshadri, Antonios Anastasopoulos, Graham Neubig
• Abstract要約: 本研究は、カンナダ語とマラティ語という2つのインドの言語教育に適用する。 我々は、形態素構文(単語順、一致、ケースマーキング、または単語形成の学習)と意味論(語彙の学習)に関する疑問に答える自然なテキストコーパスから記述を抽出する。 我々は,北米の学校から言語教育者の助けを借りて手作業による評価を行い,教材が授業の準備や学習者評価に利用できる可能性を見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.79173000135717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the challenges in language teaching is how best to organize rules regarding syntax, semantics, or phonology in a meaningful manner. This not only requires content creators to have pedagogical skills, but also have that language's deep understanding. While comprehensive materials to develop such curricula are available in English and some broadly spoken languages, for many other languages, teachers need to manually create them in response to their students' needs. This is challenging because i) it requires that such experts be accessible and have the necessary resources, and ii) describing all the intricacies of a language is time-consuming and prone to omission. In this work, we aim to facilitate this process by automatically discovering and visualizing grammar descriptions. We extract descriptions from a natural text corpus that answer questions about morphosyntax (learning of word order, agreement, case marking, or word formation) and semantics (learning of vocabulary). We apply this method for teaching two Indian languages, Kannada and Marathi, which, unlike English, do not have well-developed resources for second language learning. To assess the perceived utility of the extracted material, we enlist the help of language educators from schools in North America to perform a manual evaluation, who find the materials have potential to be used for their lesson preparation and learner evaluation.
• Abstract（参考訳）: 言語教育における課題の1つは、構文、意味論、音韻学に関する規則を有意義に整理する最善の方法である。 これは、コンテンツクリエーターが教育的なスキルを持つだけでなく、その言語の深い理解も必要としている。 このようなカリキュラムを開発するための包括的な資料は英語といくつかの広義の言語で利用可能であるが、他の多くの言語では教師が生徒のニーズに応じて手作業で作成する必要がある。 これは難しいことです 一 当該専門家がアクセスし、必要な資源を有しなければならないこと。 二 言語のすべての複雑さを記述することは、時間がかかり、省略しがちである。 本研究では,文法記述を自動的に発見・可視化することで,このプロセスを容易にすることを目的とする。 我々は、形態素構文(単語順、一致、ケースマーキング、または単語形成の学習)と意味論(語彙の学習)に関する質問に答える自然なテキストコーパスから記述を抽出する。 英語とは違って、第二言語学習のための十分に発達した資源を持たないカンナダ語とマラティ語を2つのインド語で教える手法を応用する。 抽出した教材の有効性を評価するため,北米の学校から言語教育者の助けを借りて手作業による評価を行い,教材が授業準備や学習者評価に活用できる可能性を見出した。

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