授業を受けた学生が記述する短いレポート文から，解答の要旨を軸とするレーダーチャートでクラス全体の理解度を可視化する手法を開発した．実際の授業データを解析し，成績下位群が理解できていない要素を抽出できた．短いレポート文にはシンプルな構造の正解文があり，誤答はそのズレとして現れると予想した．単語の繋がりに注目して，解答文中の語同士の関係性や表現の違いを特徴量として捉えることで，理解度の差異をより正確に把握することを試みる．本研究では，上位・下位群分類と理解度推定の精度向上を目的に，群分類処理と解答文のトピック分類処理を再検討し，分類精度を改善することで，より正確な授業改善支援の実現を目指す．