| 研究課題/領域番号 |
20K03135
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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) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 記述特徴 / 授業課題レポートにおける盗用発見 / 機械学習 / 作成者認証 / 決定木 / ランダムフォレスト / 隠れマルコフモデル / 知的学習支援システム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、授業課題レポート作成者の記述スタイル特徴(書き方のクセ)を隠れマルコフモデルに学習させ作成者認証を行うことで盗用発見を支援する手法を改良し、主に次の成果を得た。(1) Word(.docx)ファイルをXML(Extensible Markup Language)解析して得られたWord書式情報を作成者特徴として用いることにより約90%の精度で同一人物の作成したレポート文書を識別するシステムを開発した。(2) 決定木モデルを構築し、記述スタイル特徴の一部およびWord書式情報に基づくレポート作成者の分類ルール、すなわち作成者認証の根拠となる「書き方の違い」に関する情報を可視化した。
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| 自由記述の分野 |
教育工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
授業課題レポートは同一テーマについて同じ学習進度の学生が一斉に作成することから、内容が類似しやすい。本研究では、このような性質をもつ授業課題レポートの盗用発見という目的に特化し、人の行う「レポート文書の作成者の推定」に倣った独自の視点による手法を提案している。本研究の成果として提案した手法を併用することで、従来の内容の類似に基づく盗用発見において危惧される偶然の一致による誤判定のリスクを低減しながら高精度の盗用発見を行うことが期待できる。また、本手法を用いてレポート作成者認証の根拠を視覚的に示すことは教員・学生の双方に「納得のいく」盗用発見の実現につながり、社会における一つの貢献となり得る。
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