ニューラルネットワークを用いた実習レポート評価支援システムの開発

摘要

大学の実験や演習の授業では，多くの場合，レポートの提出が要求される。学生自身が理解したことや考えたことがレポートに正しく書かれているかを評価するためには，コピーレポートを類似度によって検索し，オリジナルレポートは学習内容がどの程度考察に含まれているかによって成績を評価する必要がある。しかし，この作業を教員1人で公平に行おうとすると，多くの時間と労力が必要となる。本研究では，1対比較法とTF・IDF法によってコピーレポートかどうかを判定し，理解度チェック単語数によってよい考察か考察不足かを評価している。また，これらの値からニューラルネットワークの教師データを作成し，レポートを5段階評価するシステムを開発している。テキスト形式ファイルの実験レポートを対象に，従来の手作業による点数と本システムによる予測値とを比較した結果，誤差15％以内でレポートを評価することができた。%In classes with experiments or exercises at the university, most teachers require the students to write a report. For the evaluation of the report written with the student's own understanding and thinking, it is necessary that possible copied reports are searched by calculating the degrees of similarity, and that original reports are evaluated by the counting of keywords. However, when the teacher tries to do this work fairly, he needs much time and hard work. In this research, copied reports are searched by the one pair comparison method and TF • IDF method. The original report with a lack of consideration or with good consideration is evaluated by the counting of keywords in the sentences. Furthermore, the model data for the neural network is made from these data. The score of the report is evaluated in 5 steps by the development of this evaluation support system. The report of the experiment which was submitted by the text file could predict the score within the error of 15% by the neural networks, compared to manual operation.