大規模言語モデルの思考プロセスを用いた授業発話生成

児嶋 祥成, 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)

本研究は，教員の授業改善支援を目的に，大規模
言語モデルの思考プロセスを活用して若手教員と
経験度が高い教員の授業発話の差異を比較し，若
手教員の発話に対して経験度が高い教員の発話シ
ミュレーションを生成する手法を提案する．具体的
には，実際の小学校の教員と児童の授業対話データ
から教員ごとの教育的特徴の差を明確化し，教育
的特徴の差を大規模言語モデル用いて同じ授業を
他の教員で発話するシミュレーションを行う．若
手教員の発話と経験度が高い教員の教育的特徴を
LLM-as-a-Judge を用いた自動評価で高い評価を得る
傾向を確認した．