教員・学生特性の抽出に基づく多様な授業シミュレーションの構築

大西 朔永, 椎名 広光, 保森 智彦

言語処理学会第32回年次大会(NLP2026)

教員支援システムの開発において，多様な授業
データが必要不可欠であるが，実データの収集は個
人情報保護の観点から困難である．本研究では，メ
タプロンプト最適化を通じて，既存の少数授業記録
から，授業環境（教員ペルソナ，学生ペルソナ，授
業コンテキスト）を抽出し，それに基づいた場面ご
との一括生成により一貫性のある授業対話をシミュ
レーション・再現する．さらに，抽出した授業環境
を組み替えることで，多様な組み合わせの授業対話
を生成し，その再現性と制御性を検証した．