共通解及び大規模言語モデルの補助と動的計画法を用いた可視化による縮約法模範答案の質向上の為の評価システム再構築

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS25013

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2025/02/22

タイトル(英語): Redesigning of Marking and Feedback Architecture in Abridgement Assessment: Introducing Additional Layer of LLM- and Common Solutions-Assisted System with DP-LCS-Based Visualisation to Enhance Model Answer Quality

著者名: 明石 晃一(セント・アンドリュース大学),伊藤 響(ヘルシンキ大学),山下 敦子(神戸常盤大学),村上 勝彦(東京大学),松本 清(東京科学大学),高松 邦彦(東京科学大学),牛頭 哲宏(神戸常盤大学)

著者名(英語): Koichi Akashi(University of St Andrews),Hibiki Ito(University of Helsinki),Atsuko Yamashita(Kobe Tokiwa Universtiy),Katsuhiko Murakami(The University of Tokyo),Sayaka Matsumoto(Institute of Science Tokyo),Kunihiko Takamatsu(Institute of Science Tokyo),Tetsuhiro Gozu(Kobe Tokiwa University)

キーワード: 縮約法|読解力|大規模言語モデル|動的計画法|アルゴリズム|教育情報科学|Abridgement|Reading Comprehension|Large Language Model|Dynamic Programming|Algorithm|Eduinformatics

要約(日本語): 縮約法とは、文字の削除のみによって文章の要旨を抽出する手法である。読解力評価において、この手法はその制約の簡潔さから採点やフィードバックの提供等の自動化を可能にしてきた。本研究においては、とりわけ縮約法における模範解答の精度を上げるべく、大規模言語モデルや「共通解」を基本システムに導入することを提唱する。また、上記の操作を行う上で動的計画法を用いた可視化についても言及を行う。

要約(英語): Abridgement is a subdivision of summarisation task but is garnering incremental recognition for its operational simplicity distinct from conventional methodologies. This has allowed for handy computational implementation in educational settings, enabling educators to automate marking and feedback processes, and to progress onto analyses and provision of inclusive supports for students with special needs. This research, particularly focusing on the model answer creation stage, aims at augmenting its quality by inviting large language models and common solutions of student submissions to the prototype system. This paper also proposes the employment of dynamic programming algorithm to visually aid the process.

本誌: 2025年2月25日-2025年2月26日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 73-78 p

原稿種別: 英語

PDFファイルサイズ: 2,417 Kバイト