| 研究課題/領域番号 |
17H01843
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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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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 自動採点 / 人工知能 / 自然言語処理 / 情報システム / CBT |
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| 研究実績の概要 |
昨年度は国立情報学研究所が主催するタスク競争型の国際研究集会NTCIR-13のうち質問応答のサブタスク（QALab-3タスク）に我々の研究グループ（大学入試センター・九州大学合同チーム）で参加し、国内外11の研究機関が参加する中、横浜国立大学と並んでトップの成績を収めた。この回のコンペの課題は東大２次試験の世界史（過去５年分）における500字論述試験の自動採点であり、難しいタイプの記述問題を対象としている。ここでは指定された８つのキーワードを入れて解答する。今年は研究パートナーである九州大学システム情報科学院との連携をより強め、優秀な九州大学の学生とも協力し、システム性能の向上を目指した。人工知能隆盛の現在にあって、自然言語処理分野でよい成果を上げているリカレントニューラルネットワーク（RNN）やロングショートタームメモリ（LSTM）といったストーム型の言語モデルを使って採点を行う方法が有望であることがわかりつつあり、我々もその研究に追随している。またそのための環境を整備した。世界史などに比べ、より高度な判断による寄与の大きい現代国語などの自動採点を視野に入れて研究を進めている。成果については手書き文字認識の第一人者である中川正樹教授（東京農工大学）の招きによりカナダ・モントリオールで開催された国際会議ICPRAI2018で口頭発表した。また９月には日本テスト学会で、エッセイおよび論述解答試験採点に関する最近の話題と自動採点にむけた現在の技術水準について講演を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
国内のみならず、国際的な研究集会で成果を発表することができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
リカレントニューラルネットワーク（RNN）やロングショートタームメモリ（LSTM）といったストーム型の言語モデルを実装し、採点が難しいと思われる現代国語の問題を対象に自動採点システムの性能を評価する。
研究代表者がプロジェクトの総括やシステム設計を行い、研究分担者である九州大学の研究グループが採点エンジンの開発を主に担う。
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