E-019
アンサンブル学習による記述式問題自動採点システムの改善

◎早川純平・竹谷謙吾・高井浩平・森康久仁・須鎗弘樹（千葉大）

当研究室で開発された記述式問題自動採点システムは事前に人による採点を必要とせずに高い精度での自動採点を可能としている．一方で自動採点可能な解答は全体を平均して約６割に止まっており，残りの４割の手動採点対象の解答には異なるアプローチでの採点が必要となる．本論文では従来の自動採点システムで採点した解答を学習データとして利用し，様々な機械学習モデルによる自動採点を検討する．また，アンサンブル学習の構造を利用することで機械学習での自動採点が困難となる解答を自動で判別する機能を実装した．この機能で判別されなかった解答を自動採点することで　採点精度の低下を抑えながら採点できる解答を増やすことが可能となった．