品質ラベルが付与された外部データを用いた実用的な小論文自動採点手法

Research Project

Project/Area Number	24K16774
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 09070:Educational technology-related
Research Institution	Institute of Physical and Chemical Research
Principal Investigator	安道健一郎国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員 (40982731)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords	自然言語処理 / 自動採点 / Wikipedia
Outline of Research at the Start	小論文の採点は教育現場で重要な業務の一つであるが、採点者の負担が大きく、採点基準が人に依存しやすいため自動採点の試みが行われてきた。従来手法では、自動化したい出題テーマの採点済み小論文を利用して点数を予測することが一般的である。しかし、実用化を考えると、新規出題テーマの採点済み小論文を予め用意するのは難しいという問題がある。本研究では、多角的な品質評価ラベルが付与されたWikipediaデータを用いることによって、新規出題小論文データを作成せずに新規出題テーマの自動採点を行うことができる自動採点モデルを開発する。