小論文要約問題学習システムにおける生成AIの組み合わせによる採点の検討

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：IS25047

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：2025/8/2

タイトル(英語)：A Study on Grading Essay Summarization Exercises Using a Combination of Generative AIs in a Self-Learning System

著者名：山崎 高弘(大阪産業大学),平松 綾子(大阪産業大学)

著者名(英語)： Takahiro Yamasaki(Osaka Sangyo University),Ayako Hiramatsu(Osaka Sangyo University)

キーワード：要約問題,ｅラーニングシステム,自動採点,生成ＡＩ,Essay summarization,e-learning system,Automatic grading,Generative AI

要約(日本語)：小論文要約問題のためのeラーニングシステムにおける自動採点機能として，生成AIを利用して直接採点結果を得る方法と生成AIから模範解答を作成し解答との比較によって採点する方法を考えている．要約問題では多様な正解が考えられるため複数の視点による評価が求められる．このような多面的な採点をAIで実現するため，複数の生成AIの組み合わせによる採点を検討する．

要約(英語)：In an e-learning system for essay summarization, we consider two grading approaches: direct scoring by generative AI and comparison with AI-generated model answers. Because summarization allows multiple valid responses, we explore combining generative AIs to enable multifaceted evaluation.

本誌：2025年8月5日-2025年8月6日情報システム研究会

本誌掲載ページ：65-70p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：501Kバイト