| 体系的番号 |
JPMJTM20ML |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJTM20ML |
研究代表者 |
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| 研究期間 (年度) |
2021
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| 概要 | 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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