プロジェクト概要
記述式問題を通した国語学習は、論理的思考力・判断力・表現力を養うために効果的とされています。 その学習の過程では添削者からのフィードバックが必要ですが、記述答案の添削が可能な教師の数は限られているという問題があります。 我々のチームでは、記述式問題を通した国語学習における学習者支援および添削の負担軽減を目的とし、記述答案を自動で採点する技術の研究・開発を行っています。 また協力企業から提供された採点データを基に自動採点のためのデータセットを整備し、公開することで当該分野の発展に貢献することを目指しています。
デモビデオ
研究発表リスト
国語記述式問題における項目点付きデータセットの構築と項目点の自動採点・根拠箇所の推定
- 水本智也, 磯部順子, 関根聡, 乾健太郎. 採点項目に基づく国語記述式答案の自動採点. 言語処理学会第24回年次大会 発表論文集, pp. 552-555, March 2018.
- Tomoya Mizumoto, Hiroki Ouchi, Yoriko Isobe, Paul Reisert, Ryo Nagata, Satoshi Sekine, Kentaro Inui. Analytic Score Prediction and Justification Identification in Automated Short Answer Scoring. In Proceedings of the Fourteenth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA14), pp. 316-325, August 2019.
Rubricを用いた記述式問題の自動採点
- 王天奇, 井之上直也, 水本智也, 大内啓樹, 乾健太郎. 採点基準を利用した記述式答案の自動採点. 言語処理学会第25回年次大会 発表論文集, pp. 450-453, March 2019.
- Tianqi Wang, Naoya Inoue, Hiroki Ouchi, Tomoya Mizumoto, Kentaro Inui. Inject Rubrics into Short Answer Grading System. In Proceedings of the 2nd Workshop on Deep Learning Approaches for Low-Resource NLP (DeepLo 2019). pp. 175–182. November 2019.
記述式問題に対する自動採点の確信度推定
- 舟山弘晃, 佐々木翔大, 水本智也, 三田雅人, 鈴木潤, 乾健太郎. 自動採点における確信度推定手法. 第14回NLP若手の会 シンポジウム (YANS), August 2019.
- 舟山弘晃, 佐々木翔大, 水本智也, 三田雅人, 鈴木潤, 松林優一郎, 乾健太郎. 記述式答案自動採点のための確信度推定手法の検討. 言語処理学会第26回年次大会 発表論文集, pp.997-1000, March 2020.
- Hiroaki Funayama, Shota Sasaki, Yuichiroh Matsubayashi, Tomoya Mizumoto, Jun Suzuki, Masato Mita and Kentaro Inui. Preventing Critical Scoring Errors in Short Answer Scoring with Confidence Estimation. In Proceedings of the 2020 ACL Student Research Workshop (2020 ACL SRW), July 2020, To appear.
データセット
協力企業のリスト
- 学校法人 髙宮学園（代々木ゼミナール）
- 独立行政法人 大学入試センター
- 株式会社 増進堂・受験研究社