江原 遥

学習支援システム/自然言語処理の研究者。JST ACT-X数理・情報のフロンティア，ACT-I情報と未来採択。

2023年7月現在の主な研究の興味、業績（情報系は論文誌以上に全文査読付きトップ国際会議予稿論文が重視・注目されます）：

1. 生成AI（ChatGPT GPT-3.5, ChatGPT GPT-4, LLaMa 2など．生成AIの個人化技術や、研究室で所持しているA100 80GB1枚で動作するLLaMa2については1,000件程度の小さいデータセットでも微調整できるという報告には注目しています．）を利用した学習支援システム研究　（2022年11月30日のChatGPTの発表以後、既に2本のChatGPTを活用した査読付き国際会議論文（全文査読付き）をトップ国際会議の場に通しています）

• 多読英語学習のための要学習語を含む読解用テキスト自動生成 [Ehara,教育AIトップ会議 AIED 2023 Innnovation&Industry Track]
• MOOC用講義概念リストの自動生成 [Ehara, 教育データマイニングトップ国際会議EDM 2023 poster]

生成AIについてはNIIなどが中心に行っているLLM勉強会のメンバーとしても、注力しています。

2. マスク言語モデルを利用した学習支援システム研究

• 個別最適な予測が可能なマスク言語モデル [Ehara, 教育データマイニングトップ国際会議EDMshort2022]から、教育上有意義な設問の難易度を抽出する手法 [Ehara, 認知科学トップ国際会議CogSci2023 Abstract Publication]
• マスク言語モデルを用いた学習指導要領の自然文検索 [Ehara, 教育AIトップ国際会議AIED 2023 poster]
• 事前学習済マスク言語モデルを学習者の正答/誤答を個別最適に予測するタスク用にfine-tuningする手法と、fine-tuneされたモデルからの教育上有意義な学習者の能力値の抽出 [Ehara, 教育データマイニングトップ国際会議EDM short2022]
• 語の難しさに関する教師情報なしで、文脈化単語埋め込みから語の難しさを抽出する研究 [Ehara, 教育AIトップ国際会議AIED 2022 (full paper)]
• 計算機科学のテキストを対象とした自動読みやすさ推定の研究 [Ehara, 認知科学トップ国際会議CogSci 2022 poster full paper]
• マスク言語モデルを用いた自動補完による作文支援システム [Ehara, AIED-GEL workshop 2023 (non-archival)]

特に語学学習者の知らない語を、簡単なテストやシステムとのインタラクションをもとに個別最適な予測するタスクを2010年に初めて提案し、学習者の知らない語にあらかじめ翻訳を付けるUIを学習者の読解シミュレーションを通じて評価した研究[Ehara,IUI2010, 知的ユーザインターフェースのトップ国際会議]から研究をスタートしました。予測の裏側には機械学習やテスト理論（項目反応理論）があるので、それらとの理論的な関係を含めて、自然言語処理と教育AI・教育データマイニングの分野で研究を継続しています。

人工知能や自然言語処理のトップ国際会議（IJCAI，EMNLP）の他、教育AIのトップ国際会議であるAIED (Core Rank A)や教育データマイニングのトップ会議であるEDMにも予稿論文が掲載されています（筆頭または単独）。また、ポスターの予稿論文が、ラーニングアナリティクスのトップ会議であるLAK (Core Rank A)や計算機科学教育のトップ国際会議であるITiCSE、認知科学のトップ国際会議であるCogSciに掲載されています（以上の国際会議予稿論文は全て全文査読付き。）

論文リストは単著である者は筆頭著者かつ最終著者かつ責任著者であることが明らかですので、「査読有り」のみを付けております。

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