| 研究課題/領域番号 |
23K02723
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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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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 大阪産業大学 |
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研究代表者 |
大野 麻子 大阪産業大学, 工学部, 准教授 (90550369)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 作成者識別 / 盗用発見 / 機械学習 / 知的学習システム / 教育工学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
授業課題レポート文書は内容が類似しやすく、既存手法では偶然の一致を盗用と誤検出しやすい。このため、教員は盗用発見ツールで「盗用」と判定されたレポートを目視で確認する必要がある。本研究では、Word文書をXML解析して得た文書構造や装飾に関する表面的な情報を作成者の特徴として機械学習モデルに学習させ、可視化することで教員の確認作業を支援し「誤検出リスクの低減」及び「教員の負担の軽減」を目指す。
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