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J-GLOBAL ID：202202273907156466   整理番号：22A0967145

自動エッセイスコアリングシステム:系統的文献レビュー【JST・京大機械翻訳】

An automated essay scoring systems: a systematic literature review

著者 (3件)： Ramesh Dadi (School of Computer Science and Artificial Intelligence, SR University, Warangal, TS, India) ,  Ramesh Dadi (Research Scholar, JNTU, Hyderabad, India) ,  Sanampudi Suresh Kumar (Department of Information Technology, JNTUH College of Engineering, Jagtial, TS, India)
資料名： Artificial Intelligence Review  (Artificial Intelligence Review)
巻： 55  号： 3  ページ： 2495-2527  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0339C  ISSN： 0269-2821  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 教育システムにおける評価は,学生のパフォーマンスを判断する際に重要な役割を果たす。現在の評価システムは人間評価を通している。教師の学生比の数が徐々に増加しているので,手動評価プロセスは複雑になる。手動評価の欠点は,時間がかかり,信頼性が不足しており,さらに多いことである。この接続オンライン検査システムは,ペンと紙ベースの方法の代替ツールとして進化した。現在のコンピュータベースの評価システムは,多重選択質問のためにのみ機能するが,等級づけと短い回答のための適切な評価システムは存在しない。多くの研究者は,過去数10年間,自動化されたHubbard等級づけと短い回答スコアリングに関して働いているが,しかし,その内容が即座,アイデアの開発,Cohesion,およびCoherenceの関連性のようなすべてのパラメータを考慮することによって,誤診を評価することは,これまで大きな課題である。少ない研究者は,コンテンツベース評価に焦点を当てたが,それらの多くはスタイルベースの評価に取り組んだ。本論文は,自動 essayスコアリングシステムに関する系統的文献レビューを提供する。人工知能と機械学習技術を研究し,自動誤診スコアリングを評価し,現在の研究と研究動向の限界を分析した。コンテンツとコヒーレンスの関連性に基づいて, essay評価がなされていないことを観察した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  自動化 ,  技術 ,  質問 ,  信頼性 ,  自然言語処理 ,  人工知能 ,  多重化 ,  *誤診 ,  コンピュータ ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 教育システム ,  研究動向 ,  *スコア化 ,  オンライン ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 評価 ,  短応答スコアリング ,  Essay等級づけ ,  自然言語処理 ,  深層学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： スコアリングシステム ,  系統的文献レビュー