| 研究課題/領域番号 |
17H01843
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
学習支援システム
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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)
宮澤 芳光 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 助教 (70726166)
橋本 貴充 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 准教授 (20399489)
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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 / 自然言語処理 / 機械学習 / 深層学習 / 情報システム |
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| 研究成果の概要 |
短答式記述採点支援システムを実装した。採点エンジンの性能を評価するために、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の質問応答のサブタスクに参加し、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。タスク課題は東大2次試験の世界史における500字論述試験の自動採点（過去５年分）である。研究成果は国際的なトップカンファレンスの一つであるWI 2007に採択された。その後も九州大学と連携しシステム性能の向上を目指した。技術的には、LSTMというストリーム型の言語モデルに学習の精度を上げるための工夫を創案し、JAWS 2019にその成果を発表した。
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| 自由記述の分野 |
情報数理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
記述式テストはいままでの多肢選択テストに比べ、より正統あるいは真正で信頼できると広く考えられており、採点のための技術的な課題が克服されてさえいれば、これを使う潜在的な需要は計りしれない。本研究ではセンター試験など大学入試試験レベルの短答式記述試験の自動採点および人間による採点を支援する実用可能なシステムを試作・実装する。
この研究は文部科学省の高大接続部会・最終答申にある「採点業務の効率・安定化のためにコンピュータの効果的な活用」や「人工知能の利用」に位置づけられる、重要かつ極めて緊急性の高い課題である。試作システムは最先端の技術を実装し、人工知能の活用の名に値するといってよい。
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