記述式の手書き答案の自動採点

National award number：JPMJTM20ML
Study period：2021 - 2021
Organization (1)：
Principal investigator： ( , グローバルイノベーション研究院, 特任助教 )
DOI： https://doi.org/10.52926/JPMJTM20ML
Research overview：

手書きされた答案を電子画像として受け取って機械認識し,正答と照合して自動採点する.答案認識には深層ニューラルネットワーク(DNN)による手書き認識方式を用い,採点にも,やはりDNNによる高位の言語処理を用いる.大学新テストのための10万人の模擬国語試験答案に対し,我々の認識方式は低解像で95%,高解像度で98%の認識率を達成している.この技術は,採点者による採点時間と採点コストを大幅に低減し,受験者は記憶が新しいうちに復習を可能にする.本人と教師に採点をフィードバックすることで採点の透明性も達成できる.With/postコロナ社会は開疎化を加速し,人手を介さない本技術は感性症の拡大を防止する.

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Research program：＞＞＞＞
Organization with control over the research：

Japan Science and Technology Agency

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