オンライン短答式記述問題の解答に対する潜在的意味解析を用いた自動フィードバック手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-03-13
• タイトル: オンライン短答式記述問題の解答に対する潜在的意味解析を用いた自動フィードバック手法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study on Automatic Feedback Method Using Latent Semantic Analysis for Short Sentences in Response to Online Short-answer Questions
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 熊本大学大学院自然科学教育部
• 著者所属: 熊本大学総合情報統括センター
• 著者所属: 熊本大学総合情報統括センター
• 著者所属: 熊本大学総合情報統括センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kumamoto University Graduate School of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kumamoto University Center for Management of Information Technologies
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kumamoto University Center for Management of Information Technologies
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kumamoto University Center for Management of Information Technologies
• 著者名: 生田, 寛; 中野, 裕司; 杉谷, 賢一; 久保田, 真一郎
• 著者名(英): Kan, Ikuta; Hiroshi, Nakano; Kenichi, Sugitani; Shin-ichiro, Kubota
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: LMS のオンライン記述式問題は解答が多様なため自動的に評価を行い，フィードバックを返すことが困難である．記述式問題には大きく分けてエッセイ式と短答式の問題形式があり，自動採点の先行研究には，解答の候補を有しないエッセイ式の問題 （1000 字程度の小論文） を対象にしたものや，解答候補を有する短答式の問題 （1 文または多くとも 2 文） を対象にしたものがある．しかし，解答候補を有しない短答式記述問題に対しての自動採点は解答文の自由度が上がり困難であると考えられる．本研究では，特定のテーマ設定がなされた解答候補を有しない短答式記述問題に対して，潜在的意味解析により評価対象の解答文を自動評価し，その結果をもとに LMS でフィードバックを返す仕組みを提案する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In short answer question to impliment online on LMS, it is known for difficulties to evaluate and give feedbacks for students automatically because of various answers. Descriptive questions can be roughly divided into question formats of essay style and short-answer style, and prior studies of automatic grading are directed to essay style questions (no less than 1000 letters of essay) without answer candidates And short-answer questions having answer candidates (one sentence or at most two sentences). However, automatic grading for short sentences in response to short-answer questions without answer candidates is considered to be difficult because the degree of freedom of the answer sentence is increased. In this research, we grade short sentence answers automatically by latent semantic analysis for short-answer questions, which does not have answer candidates with specific theme settings, and based on the results, We propose a mechanism to give feedbacks for students on LMS.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12496725
• 書誌情報: 研究報告教育学習支援情報システム（CLE）; 巻 2019-CLE-27, 号 21, p. 1-8, 発行日 2019-03-13
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8620
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会