| 研究課題/領域番号 |
17K01123
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 鈴鹿医療科学大学 (2020)
三重大学 (2017-2019) |
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研究代表者 |
鶴岡 信治 鈴鹿医療科学大学, 医用工学部, 教授 (30126982)
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| 研究分担者 |
高瀬 治彦 三重大学, 工学研究科, 教授 (10283516)
八神 寿徳 三重大学, 地域イノベーション推進機構, 准教授 (10402554)
川中 普晴 三重大学, 工学研究科, 准教授 (30437115)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 文字認識 / 文書理解 / データサイエンス / デジタルトランスフォーメーション（DX) / 画像認識 / 教育システム / 知能情報処理 / 文字画像認識 / ドキュメント理解 / 文書理解システム / 手書き文字認識 / 機械学習 / 人工知能 / 深層学習 / 文書画像認識 / 自動採点システム / 文書画像処理 / 画像の分離 / 筆記癖（個性）の推定 / 教育工学 / 画像、文章 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、自由記述文で書かれた手書き答案用紙を対象に、自動採点システムを作成するための基礎研究を行った。すなわち罫線で解答欄が区切られた手書き答案用紙を対象に、解答欄ごとの解答領域を自動分割し、筆記された複数行の分離と個別文字領域の分割を高精度で行うシステムを開発した。次に、個別文字領域に書かれた文字画像を高精度で文字認識した。そして、自動採点システムの可能性を検討した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、デジタルトランスフォーメンション（DX）を推進するために必要となる答案用紙に手書きで書かれた自由記述文の文字認識に関する研究である。大学入試の共通テストでも手書き文字の導入が検討されたが、現在の文字認識の技術では手書き文字はコンピュータで認識することは難しく、断念された。この技術が完成すれば、自動採点は可能となり、初等教育、中等教育、高等教育において教員は宿題、レポート、答案などの採点業務から開放され、教員の過労を防止することができ、教育革命が起こる。
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