| 研究課題/領域番号 |
26350357
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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 | 独立行政法人大学入試センター |
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研究代表者 |
石岡 恒憲 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 教授 (80311166)
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| 研究分担者 |
峯 恒憲 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30243851)
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| 研究協力者 |
亀田 雅之 大学入試センター, 研究開発部付, 学術支援員
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2014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 | 情報システム / 自然言語処理 / 機械学習 / CBT / Webアプリケーション / 自動評価・自動採点 / 人工知能 / 共通テスト / 高大接続システム / 統計科学 / 教育工学 / 統計数学 |
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| 研究成果の概要 |
センター試験など大学入試レベルの短答式記述試験における自動採点および人間採点を支援する実用可能なシステムの試作および実装をした．自然言語における完全な意味理解はこの数年では不可能であるという判断のもと，採点は設問ごとに作題者が用意した「採点基準」に従った自動採点を基本とし，その結果を人間が確認・修正できるものとする．システムは「（予め用意された）模範解答」と「実際の記述解答」との意味的同一性や含意性を判定するほか，プロンプトと呼ばれる素材文と解答文との意味的近似性なども考慮する．また採点結果は多値分類であることから，サポートベクターマシンではなくランダムフォレストによる機械学習分類を使う．
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