高精度自動採点機能を備えたオンライン漢字書取りテストシステムの研究開発

• 研究課題/領域番号: 24K15228
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分62030:学習支援システム関連
• 研究機関: 札幌医科大学
• 研究代表者: 大柳 俊夫 札幌医科大学, 医療人育成センター, 准教授 (70177020)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
• キーワード: 漢字書取りテスト / 自動採点 / 機械学習 / CNN

研究開始時の研究の概要

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。