Development of an online Kanji writing test system with highly accurate automated scoring.

Research Project

Project/Area Number	24K15228
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 62030:Learning support system-related
Research Institution	Sapporo Medical University
Principal Investigator	大柳俊夫札幌医科大学, 医療人育成センター, 准教授 (70177020)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords	漢字書取りテスト / 自動採点 / 機械学習 / CNN
Outline of Research at the Start	本研究では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による機械学習を活用して、手書き漢字の正誤判定を、高精度リアルタイムに行う機能を備えたオンライン漢字書取りテストシステムを研究開発する。現在の漢字書取りテストの漢字の正誤判定では、「とめ・はね・はらい」の扱いで正誤の判断が異なる文化庁の指針と文部科学省の学習指導要領があるため、それぞれに準拠したCNNモデルを開発し、実験を通して開発したCNNモデルの有効性を検証する。そして開発したCNNモデルをオンライン漢字書取りテストシステムに組み込み、2つのCNNモデルによる採点結果をテスト終了直後に表示するリアルタイムフィードバックの実現を目指す。