テキストと音声の分類器による危険な学生の発話反応の検出
arXiv cs.CL / 2026/4/21
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要点
- 本論文は、Automated Verbal Response Scoring（AVRS）における安全上の重要なギャップを埋めるため、テキストと音声の分類を組み合わせた新しいハイブリッド枠組みを提案しています。
- テキスト分類器は発話内容に基づいて懸念のある反応を検出するよう学習され、一方で音声分類器は話し方の抑揚などの韻律的特徴を手がかりに検出します。
- 内容と韻律の両方を併用することで、従来のAVRSの限界を克服し、潜在的に問題のある反応の検出精度向上を目指しています。
- この仕組みにより人間による確認作業を迅速化し、迅速な介入が生命に関わり得る場面で役立てることを狙っています。
- arXivのプレプリント（arXiv:2604.16717v1）として示されており、教育の安全・モニタリング分野への研究貢献として位置づけられます。
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