AIを活用した英文ライティング自動評価採点システムの開発

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K00900
• Research Institution: Meiji Gakuin University
• Principal Investigator: 杉田 由仁 明治学院大学, 文学部, 教授 (70363885)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 浅い機械学習 / 性能評価 / データ収集 / システム改修

Outline of Annual Research Achievements

令和元年度には研究期間を延長し、AI化の可能性について検討を行った。具体的には、これまでの研究で蓄積したライティング・サンプルとその評価データを機械に学習させ、その学習結果に基づいて自動採点を行わせる「浅い機械学習」を試行した。
令和2年度には、本研究の目的である「AIを活用した英文ライティング自動評価採点システムへの移行」に本格的に着手した。計画としては、浅い機械学習によってできあがったモデルの性能を、蓄積してきた採点結果と比較・対照して、もっとも適合するモデルを選択し、　そのモデルが新たなデータに対してどのくらい性能を発揮するのかを測定・分析して性能評価を実施する予定であった。
しかし、研究計画遂行に必要な新たなデータ収集を研究協力者である高校教員に依頼して開始したところ、Internet Explore 仕様の従来のシステムでは、高校での調査が困難であることが判明した。その解決策として、Microsoft Edge, Google Chrome等のブラウザ上で実施できるようにシステムを改修する必要が生じた。年内にはシステム改修を完了し、年明けから調査を再開したが、大学受験シーズン等と重複し、十分なデータを収集するまでには至らなかった。
やむを得ずデータ収集期間を延長し、浅い機械学習によるモデルの性能評価に必要なデータを確保し、第2段階となる深層学習モデル構築に向けての諸準備にも並行して取り組む予定である。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

浅い機械学習によるモデルの性能評価に必要なデータ収集を研究協力者である高校教員に依頼して開始したところ、Internet Explore 仕様の従来のシステムでは、高校での調査が困難であることが判明した。その解決策として、Microsoft Edge, Google Chrome等のブラウザ上で実施できるようにシステムを改修する必要が生じたため。

Strategy for Future Research Activity

浅い機械学習によるモデルの性能評価に必要なデータを確保して、蓄積してきた採点結果と比較・対照して、もっとも適合するモデルを選択する。次に、そのモデルが新たなデータに対してどのくらい性能を発揮するのかを測定・分析して性能評価を実施する。さらに、深層学習モデル構築に向けての諸準備にも並行して取り組む。