Vol.62

CON T E N T S【コラム】情報教育への新しい期待… 川合 慧
【解説】プログラミング教育における反転授業の試み… 高井 久美子

水谷 晃三【解説】記述式解答の採点支援・自動採点に向けて… 中川 正樹

平井 佑樹

COLUMN

情報教育への新しい期待

基応
専般

次期学習指導要領では情報の扱いが大きくなる．プログラミングへの言及も重みを増している．また，情報学分野の参照基準も作られ，時代が大きく動いていると感じている中で，若干の振返りを試みたい．
かなり前のプログラミングシンポジウムの席でこんな話を聞いた．
「今の大型機の OS は，新宿の街中を歩いている人に「作ってみませんかぁ」と声をかけて集めたような体制で作っている．情報の教育も必要に応じてやればよい」．
また，30 年前に当時の文部省に計算機教育の重要性を説きに行った場で，担当者に「私が受けた PL-1 の 2 週間講習
程度で十分では？」と言われたこともあった．初中等における体系的な教育の話など皆無に等しい時代であった．
高等学校における教科「情報」が開始された年の学会誌に，情報教育が「伝統的基礎学問ではない」という理由で疎外されている状況を嘆いた記事を書いた．教科「情報」については，「伝統的基礎学問」を担当する先生方と高等学校関係者の両方から，ありとあらゆる疑問や反対意見が寄せられていた．そのような中で，情報分野の著名な先達のお一人からこの記事に対するご意見をいただいた．いわく，量（問題規模）の問題は物理学には適わない，高等学
校のどの科目を情報の代わりに追放するのか，モデル化には経験が必要なので情報の教育は大学に入ってからがよい，
情報の偉い先生方は社会への働きかけもせずに過ごしている，等々であった．
筆者は，
まだ情報関連学科もまばらな時代を過ごした．尊敬するべき先達は数多く，その方々なくしては今日の（情報的）状況になり得なかったことは明らかである．このような一騎当千の先達の方々はほとんど独力で道を開かれてきたが，その過程はまさに自助努力そのものであったが故に，後進に対する体系的な教育そのものを考える暇もほとんどなしに活動されたであろうことは想像に難くない．個人的感触ではあるが，本会の中でも，このような事情を背景とすると思われる情報教育軽視の風潮が強かったように思う．
本会でも，1988 年に「コンピュータと教育研究会」が，1998 年に「情報処理教育委員会」が，それぞれ設置されて以降，教育の問題にも本格的に取り組む体制が整備され，情報教育に真摯に向き合い活動を続けている若い研究者も多くなってきた．近年の，特に情報に関連する委員会と研究会に集っている多くの若い方々の活動に敬服し，大きな期待を持つものである．
川合慧（放送大学）

LOGOTYPE DESIGN...Megumi Nakata, ILLUSTRATION&PAGE LAYOUT DESIGN...Miyu Kuno

ぺた語義は pedagogy（教育学）を元にした造語です．常設の教育コーナーとして教育や人材育成に関する記事を広く掲載しています．
ぺた語義に掲載された記事は，情報処理学会 Web ページの「教育・人材育成」からどなたでもご覧いただけます .

情報処理 Vol.57 No.9 Sep. 2016

915

ARTICLE

基 応
専 般

プログラミング教育における反転授業の試み
高井久美子 水谷晃三
帝京大学

グラムを作ることが重要であるが，プログラミング

反転授業への期待の学習を始めたばかりのころは実際にプログラムを「教える」から「学ぶ」へと教授学習パラダイムの転作ろうとしたときに小さな問題が障壁になり，先に換の流れを受け，教育の質的転換に向けて，高等教

進めなくなってしまう受講者が見受けられる．個別育機関ではアクティブ・ラーニングに深く関心が寄の手助けが必要なときにこそ教室内で対面して対応

せられている．アクティブ・ラーニングや反転授業ができればと考え，筆者らはプログラミング科目でといったキーワードがニュースで取り上げられてお反転授業を実施することにした．すなわち，受講者

り，世間一般でも広く注目されていると感じている．

は事前学習として講義ビデオを視聴して学習すべき反転授業とは，授業時間内と授業時間外で行う学習内容を学んでから授業に臨み，授業中はプログラム

活動を入れ替えた授業形態である．一般的な授業でを作る課題に取り組むといった形態である．本稿では授業を受けてから宿題に取り組む．反転授業では，は授業設計や授業準備を中心に授業実践について紹

授業の前に学習内容に関する知識を学び，授業中に介する．授業実践の詳細については，文献 2）をごはそれを応用して問題を解くといった活動を行う．

参照いただきたい．

たとえば，授業の前に講義ビデオを見ておき，授業中に課題に取り組むといった具合で，これまで宿題としてやっていた「問題を解く」ことを授業時間中にやり，授業時間中にやっていた「講義を聞く」ことを❏❏導入の背景
筆者らの学科では大学 1 年生の前期必修科目

宿題としてやるのである．

916

プログラミング教育への反転授業の導入事例

反転授業は，これまでは宿題であった課題に 1 人の 1 つとして初学者向けのプログラミング授業をで取り組む代わりに，授業時間内に教室で先生や仲設定している．表 -1 は本授業の授業計画であり，

間と一緒に取り組むことができるところに特徴があJava を用いた演習を含む内容となっている．プロる．
「本当に教員の存在が目の前に必要になるのは，

グラミングの基本的な概念，連接，条件分岐，繰

勉強につまずいて個別の手助けをもとめているとき返し処理の記述と実際のプログラムの振舞いをそだ．大勢に向けて内容を喋るだけなら，教室で対面

れぞれ理解させることを主な学習目標としている．

する必要はない」というアイディアから始まったこ

プログラミングにおいては，プログラムのソース1）とであったと Aaron Sams はその著書「反転授業」

コードを作成する作業やプログラム実行時の実際ので述べている．

動きなど，教科書などテキスト中心の教材では十分

本稿では，プログラミング教育において反転授業に説明できない内容もある．これを補うため，これを行った事例を報告する．プログラミングの学習はまでは授業時間中において 15 ～ 20 分程度の講義を知識を学ぶだけでなく，実際に知識を活かしてプロ行い，その後に課題プログラムの作成演習を行う授情報処理 Vol.57 No.9 Sep. 2016

業構成としていた．この講義時間をなくして演習時業と位置付けて，反転授業の受け方や講義ビデオの間を多く取るための方策が講義ビデオを用いた反転

視聴方法などを説明する機会を設けた．
講義ビデオの内容は，従来授業時間中に行って授業の導入である．

きた講義を PC の画面キャプチャソフトウェア（ス❏❏反転授業の準備

クリーンキャストツールなどともよばれる）を用い●●反転授業の導入の方針と講義ビデオの構成てビデオ化したものであり，1 本あたり 10 ～ 15 分

本事例の反転授業では事前学習用の教材として講程度の長さである．図 -1 に示すように，画面上で義ビデオを用意した．反転授業を初めて経験する受LMS とよばれる学習支援システムで提供している講者がほとんどであることと，講義ビデオの事前視教材や実際のソースコードなどを表示し，マウスポ

聴の負担に配慮して，15 回の授業のうち学習内容

インタで示しながら音声で解説する構成とした．

が新しい内容に切り替わる授業回（表 -1 中☆印）を●●講義ビデオの作成

反転授業とした．第 5 回の授業（※印）はプレ反転授

講義ビデオの作成にあたり，以下の機材を用意した．
•• 収録用の PC（授業で使用するものと同等の開発環境をインストールしたもの）

授業回

内容

1，2

プログラミングの概要，Java の特徴，基本的な文法•• 画面キャプチャソフトウェア

3プログラム作成環境，例題プログラムの作成と実行•• マイク（音声収録向けの専用のもの）

4，5 ※

図形描画プログラムの作成

6☆

変数と演算

トールされた PC を用意し，画面キャプチャソフ

7 ☆，8繰り返し処理（While と for），多重ループ

トウェアには同社製の Expression Encoder 4（以下9

中間試験と振り返り

EE4 と略す）を使用した．同種のソフトウェアは数

10 ☆，11

条件分岐処理，論理演算子，繰り返し処理との組合せ多く存在するので使いなれたものを使用するのがよ

12 ☆

文字列の取り扱いと表示

いだろう．

13 ☆，14総合演習（Calendar クラス，型の変換，Math クラス，
複雑な図形）

15

期末試験とまとめ

本事例においては Microsoft Windows がインス

まず，① EE4 上で映像の入力ソースを画面とし，※反転授業の説明と動画配信システムの操作に慣れてもらうため，
第 5 回授業もプレ反転授業として実施した．

表 -1

反転授業を導入した授業計画

LMSによる学習教材画面

具体的な収録手順は次のとおりである（図 -2）．
音声の入力ソースをマイクに設定する． 次に，②
出力先の設定としてファイルをアーカイブするようプログラムソースを使った解説

マウスポインタや範囲選択などで注目すべき点を示しながら音声で
解説

図 -1

講義ビデオの画面例

情報処理 Vol.57 No.9 Sep. 2016917

画面キャプチャソフ
トウェアをインスト
ールしておくパソコンとマイクを用意．

パソコン画面の操作をキャプチャしながら解説音声を収録．

収録されたビデオを動画配信システムへ
アップロード，公開．

授業前の任意の時
間を使ってビデオを視聴．

図 -2 講義ビデオの準備から受講者への公開までのステップに指定する．以上の設定ののち，③開始ボタンを押•• 画面上のメニューやソースコードなどの文字が読して収録を開始する．再び EE4 上の停止ボタンをみにくくならないように画面解像度やテキストの押すまで，画面上の操作とマイクの音声が同時に 1

フォントサイズを調整した．具体的には，PC のつのビデオファイルとして記録される．

画面解像度を 1280 × 720 ピクセルに設定して動本事例では，収録後にオーサリングソフトウェア

画解像度もこれに合わせて収録（720p/30fps）
した．

を使用して，字幕を加えたり，不要と思われる内容•• 受講者がどのような環境で講義ビデオを視聴するをカットしたりするなどの編集を行った．完成したのかをあらかじめ想定し，スマートフォンなど画

動画を動画配信システムにアップロードし，受講者

面サイズが小さい場合でも文字や図形が小さくなが視聴できるようにした．

らないようにした．具体的には，テキストエディ●●解説時の台詞ついてタのフォントサイズを大きめに設定したり，視認

収録後の編集作業を伴わなければ講義ビデオの作

しやすい太めのフォントを選択したりした．

成にかかわる時間は実際の講義に要する時間と大きまた，音声の収録にはピンマイクやいわゆるボー

く変わらない．しかし，収録後の動画を確認してみ

カル用マイクなど音声収録専用のものを用いた．

ると，説明の段取りが悪かったり，何度も言葉を噛PC に内蔵のものやテレビ会議向けの指向性の広い

んだり，同じことを繰り返し喋っていたりして自分

マイクは周囲の環境音が入りやすいためである．

でも気になってしまう．気にせずにこのまま受講者に公開してもよいのだが，あらかじめ原稿を作成し❏❏授業の実施と結果てこれを基に収録する方法を試みたこともある．

●●授業の実施と動画配信システムの視聴記録の活用

この方法では，まずナレーション原稿を作成する．

受講者には次回授業において反転授業を行う旨

15分ほどの講義ビデオに対する原稿はA4で3～4ペー

をあらかじめ伝えておき，授業当日は講義を一切ジになった．次に，この原稿を音読して音声を収録す行わずに課題プログラムの作成演習に取り掛かるる．それでも言葉を噛んで録り直したりすると，音という構成で反転授業を実施した．

声の収録は 15 分では終わらない．その後，収録した

動画配信システムには，受講者が講義ビデオを音声を再生しながらその内容に合わせて PC を操作し再生した時刻，受講者の ID，再生時間などの視聴て画面をキャプチャし，オーサリングソフトウェアを記録が蓄積されている．この記録を活用すること使って 1 本の講義ビデオとして仕上げる．以上の作業で受講者の動画視聴率が推定できる．動画視聴率のため完成には相応の時間がかかる．作業負荷は小さの低い受講者には個別にヒアリングを行い，十分

くないがナレーション原稿が残っているため講義内容な理解ができていない受講者には授業時間内にビの見直しはやりやすくなる．

デオを視聴させ，理解できたのちに課題プログラ●●ビデオ収録上の配慮

ムの作成演習に取り掛かるように指示した．なお，

本事例では PC 上の画面をそのまま収録するため
以下のような点を配慮した．

授業全体の視聴率は全体で 80.0％であり，視聴率の少ない受講者にはすでに理解している内容のた-【解説】プログラミング教育における反転授業の試み -918

情報処理 Vol.57 No.9 Sep. 2016

め視聴しなかったという者もいた．

られる．また，反転授業が主体的な学習につながっ●●受講者の声ているのだろうかという疑問もある．

すべての授業が終了した後に反転授業に関するこれらの問題に対して，現在，所属する学科のアンケートを行った．その結果，反転授業を「よプ ロ グ ラ ミ ン グ 教 育 に 携 わ る 教 員 が 一 丸 となっかった」とする回答が 94.6％となるなど好意的なて，カリキュラムや授業方法の検討に取り組んで結果が得られた．自由回答には「予習ができるのでおり，本事例後の授業においては以下のような改

とても良い」「理解するまで時間をかけてできる」

善案を実施している．まず，事前学習をしてこな「これからもこの反転授業を続けてほしい」などのかった受講者は，そのほかの受講者と着席エリア

意見があった．一方，「良くなかった」と答えた受を別にして，授業時間中に事前学習から始めても講者の自由回答には「動画を見ても難しすぎる」「聞らうようにしている．事前学習における理解を確いていても分からない」「画質が悪い」「文字が小認するために，事前学習の教材として講義ビデオ

さい」などとあり，講義ビデオの内容や構成に改良を見ながら書き込むワークシートを準備し，配付の余地があることが分かった．

している．さらに主体的な学習となることを期待●●教授者側のメリット

して，林らがプログラミング教育における反転授

教員側の実感として最大の効果は，演習時間中に業でグループで活動を行った事例

3）を参考に，授受講者からの質問に応対できる時間が増えたことで業時間中にグループワークの時間を設けて受講者ある．特にプログラミング教育においては，同じ要同士の教え合いの機会を作るほか，プログラミン

件に対するプログラムの書き方は千差万別であるたグの読み書きスキルについてのルーブリックを用め，受講者個々の書き方，考え方に応じた指導が欠いて，毎授業時間の自分の到達度を受講者自身がかせない．そのための時間を多く確保できる点にお自己評価する方法を取り入れている．また，これいて，反転授業の効果はあったと考えている．

らの学習活動を細かくフォローできるように，SA

講義ビデオを使った反転授業にしたことで，ビ（Student Assistant）1 名が 6 名から 8 名程度のデオを表示しながら「この部分の説明が分からな

受講者を担当する少人数担当制を取り入れている．

い」のような具体的な質問が増えるようになった．

今後も実践を積み重ね，より良い学習に向けた方そればかりでなく，「この説明の意味は理解できた策を模索していきたいと考えている．

けども，課題を解くためにどう適用するのか分からない」などのように，ビデオで得た知識を問題解決に適用する過程で生じる質問もみられるようになった．このような，受講者の能動的な学習活動における疑問に応じやすくなることも講義ビデオを用いた反転授業の 1 つの利点といえる．

参考文献
1） Bergmann, J. and Sams, A.（著），山内祐平，大浦弘樹（序文・監修），上原裕美子（訳）：反転授業，オデッセイコミュニケー
ションズ (2014).
2） 水谷晃三，高井久美子：プログラミング初学者を対象にした動画教材による反転授業の実践と評価，情報処理学会研究報
告，Vol.2015-CE-132, No.34, pp.1-8 (2015).
3） 林康弘，深町賢一，小松川浩：プログラミング教育における反転授業の実践と評価，教育システム情報学会，第 40 回全国大会，A2-2, pp.97-98 (2015).
（2016 年 5 月 31 日受付）

今後の展望
プログラミング教育における反転授業について，準備と実施を中心に述べた．問題点としては，事

高井久美子（正会員） kumiko@ics.teikyo-u.ac.jp
宇都宮大学大学院工学研究科修了．博士（工学）．帝京大学医学図書館司書，同理工学部情報科学科技術職員，助手，助教を経て，情報電子工学科およびラーニングテクノロジー開発室講師．

前学習をしてこない受講者への対応と，事前学習

水谷晃三（正会員） mizutani@ics.teikyo-u.ac.jp

として講義ビデオは視聴するものの内容を理解し帝京大学大学院理工学研究科修了．博士（工学）．帝京大学医療情報システム研究センター 助教，講師を経て，同理工学部情報電子工学科講師．

てきているかどうか分からないといった点が挙げ情報処理 Vol.57 No.9 Sep. 2016

919

ARTICLE

基 応
専 般

記述式解答の採点支援・自動採点に向けて
─手書き認識からの挑戦─
中川正樹 平井佑樹
東京農工大学

記述式問題の必要性と情報化

題し，それに対しても採点支援や自動採点を可能にし，受験者の記憶が新しいうちに採点結果をフィー

最近，大学入試センター試験（以下，センター試

ドバックすることである．また，受験者が，ID と験）の後継である大学入学希望者学力評価テスト（以パスワードを入力すれば，採点結果を確認し，即座下，大学新入試）で記述式問題が導入されることがに訂正依頼や質問などができるようにすることであ話題になっている．また，その採点をどうするかが，る．そこに至るまでにはいくつかの課題を解決しなさまざまな立場から議論されている．

ければならないが，今始めれば，データや技術を蓄

学力試験は，それが授業中の小テスト，全国一斉積することによって，記述式解答の採点支援，ある

模擬テスト，入試などのいずれであれ，能力や学習

いは，ある程度の自動採点まで実現できる可能性は

成果を測るために不可欠である．しかし，採点には十分ある．

多大な労力と時間を要する．また，人による採点になお，ここに述べる内容は，動的な筆記過程が採は誤った採点やばらつき（以下，これらを採点ミス集できるオンライン入力のタブレットでは，これかと総称）もある．そして，採点結果の返却が遅れる

ら 5 年ぐらいのうちに現実になりそうなことであほど，受験者の復習効果も低下していく．

る．一方，紙媒体から筆跡画像を読み込むオフライ

こうした課題を解決する手段として，大規模一斉試験ではマークシート方式が採用され，中規模

ン入力では，採点支援が先行し，その次に自動採点が現実になる可能性が十分ある．

の 試 験 で は，CBT/WBT（Computer/Web Based
Testing）が普及し始めている．ところが，現状では，受験者がマークあるいはキーボード入力できる問題

観測系としての試験に限られ，考える力や深い理解を問うことができる

学習者の測定すべき学習成果や能力を変数 x と記述式問題はほとんど除外されている．また，選択し，試験 g を課して解答 g(x) を得る．それに採点式問題が，子供たちの問題解決行動に副作用を及ぼ

f を施して得点 f (g(x)) を求める（図 -1）．従来は，g1）しているという懸念もある ．

として，記述式，穴埋め，選択式問題が採用され，別の課題として，受験者の進路が決まってだいぶ

f は人が行ってきた．最近は，g がマークシートや後になって，入試の採点ミスが判明する不祥事が後

CBT/WBT，f が機械照合になってきている．このを絶たない．情報公開にこそ情報技術が活用される

場合，採点は高速で誤りもほとんどない．これが有べきなのに，それがなされていない．

効な場面も非常に多い．しかし，学習者の考える力

これら課題の根本的な解決方法は，受験者の考える力や深い理解を問うことができる記述式問題を出や深い理解を問う観測系としてきわめて不十分であることに異論はなかろう．

-【解説】記述式解答の採点支援・自動採点に向けて -920

情報処理 Vol.57 No.9 Sep. 2016

生徒の理解
や考える力

試験 g

答案

活用段階

f(g(x))

概要

学習者がコンピュータの 採点者による採点をコ
認識結果を確認・訂正
ンピュータで支援

コンピュータによる採点

手採点

媒体

タブレット

タブレット＆紙タブレット＆紙

時間 大
採点ミス 有利点

その場で採点と確認，
即時フィードバック

採点ミスの防止，質の保証

即時フィードバックと
採点労力軽減要件

正認識率と正採点率の向上，ユーザインタ
フェース

正認識率と正採点率の向上，誤採点率の低減

誤採点率の低減，誤採点照会や質問への効率
的な回答

効果的な
利用分野

書写学習，算数・数学
採点

ほぼ全分野

採点照会機能と連携す＊
ればほぼ全分野

g(x)

x
記述式
考える力
深い理解
を問える

小数点のある
掛け算ができる

採点結果

採点 f

選択式
観測系
として
不十分

問題 ア ① 7.3② 9.72③ 97.2

機械照合
時間 高速
誤り 僅少

答案（マーク）正答

ア ① ② ●

ア ②

ア

答
案

判
定

③

×

副作用

図 -1 試験・採点の関数モデル

認識確認採点

採点支援

自動採点＊）長文の論述問題と図形の証明問題，グラフや化学式を書く問題などは当面除く．

表 -1

情報技術の活用方法の 3 段階

さらに重要な問題は，観測系が対象に副作用を及ぼすことである．選択式問題を見て，それに解答す

とって認識結果の確認・訂正がしやすいユーザイン
タフェースの提供も重要である．

るに足りる必要最低限だけ問題を読み，ただ選ぶだ

一方，採点支援と自動採点では，受験者は受験時

けの問題解決行動パターンを刷り込んでしまう．こに認識結果を確認しない．採点支援の利点は，コン

れを心身が発達する時期に 10 年以上もかけてやる

ピュータが解答の認識と採点の支援をすることによのだから，実際の現場で解決策を創案・工夫するのる採点者による採点ミスの防止と採点の効率化であではなく，既存の方法から選択する行動様式になる

る．採点支援によって，解答をクラスタリング，ラのも頷ける．事実，選択式問題では，「答えを案ずる」

ンキング，スクリーニングなどして，採点者の採点のではなく「答えをあてる」
ことができればよい．問

不均一を防止できる．また，人による採点と機械の題も，選択式にするために回りくどい問い方になっ採点が違うときに，採点の確認を促すことができる．

ている場合もある．

採点支援への要件は，解答認識の利用方法に応じ，正認識率と正採点率の向上，そして，誤採点率の低

採点支援・自動採点で何ができるか
記述式解答の採点支援・自動採点がある程度でき減である．複数手法の多数決をとれば，誤採点は減り，採点の信頼性は上がる．なお，機械によるもの
を誤採点と呼び，採点ミスと区別する．

るとして，どのような利点が得られるだろうか．こ

自動採点は，筆記解答の認識と採点までをコン

こでは，学習者がタブレットなどの筆記と認識がでピュータで行う．その利点は，採点結果を即時に受きるデバイスを用いて手書きで問題を解き，その認

験者にフィードバックできることと，採点の労力を識結果を確認・訂正して，正しいかどうかの判定を軽減できることである．そのためには，正答を間違受ける認識確認採点も含めて考察する．

い，あるいは，誤答を正しいと誤判定する誤採点率

認識確認採点では，手書きの誤認識は採点に影響を極力減らす必要がある．誤採点を避けるために，しない．そのため，キーボード入力が難しい数式の採点できないと判定する棄却をある程度は許容する．

解答や時系列情報を判定できる書写学習などで利点

自動採点には，受験者が自分の答案に対する採点をがある．後述するように，大規模な試験には向かな

確認し，誤採点があれば照会できる仕組みが前提にいものの，小規模の試験や，電車の中などで解答しなり，その照会やその他の質問が多く寄せられる可答え合わせする自習には向いている．このときの認能性がある．それらをどれだけ低減でき，採点者が識確認採点への要件は，手書きを正しく認識する正どれだけ効率的に回答できるかが重要になる．

認識率と，正答を正しいと判定し，誤答を間違いとこれまで述べてきたことを表 -1 にまとめる．

判定する正採点率を上げることである．学習者に情報処理 Vol.57 No.9 Sep. 2016921

（1）入力文字列（2）分割結果
入力パターン

認識結果

図 -2 オンライン手書き数式認識（3）認識結果
This is a demonstrationof online handwriting
English text recognition
using recurrent neural networks

入力パターン

認識結果

図 -4 接触文字のオフライン認識例

実的である．受験者の負担も少ない．
ただし，紙の答案を認識して採点するオフライン
認識は，オンライン認識が利用できるタブレット上でのそれより難しい．深層学習が文字認識精度を一段と向上させる可能性があるのは事実であるが，行

図 -3 オンライン手書き英語認識

や文字の切出しや数式などの構造の認識には，まだ難しい課題が残されている．日本語文章で文字が接記述式解答の採点自動化に向けた課題❏❏解答手段触する場合に，その分離と認識が難しい例を図 -4 に示す．そこで，分離すべきところをなるべく取りこ
ぼさない分離方法やそもそも分離しないで文字列を

CBT/WBT では，PC（Personal Computer）の利用

認識する方法の研究が進んでいる．また，大量の学が前提になる．選択式問題だけでなく，記述式問題

習パターンの蓄積と機械学習の利用によって，手書を課すこともできる．受験者はキーボードで答案をき認識技術が着実に進歩することが期待できる．さ入力する．しかし，このときにいくつかの問題があらに，受験者と採点者のユーザインタフェースを工る．まず，数式の入力には向かない．そして，キー

夫することも検討に値する．

入力の音が無視できない．さらに，大規模一斉試験
で，すべての受験生に不公平なく同一の環境を用意❏❏緩い採点と厳しい採点
記述式解答の採点では，文字や語句を正しく書いすることは非現実的である．
タブレットでは手書き入力できるため，数式入力ているか否かを厳しく判定する必要がある場合と，にも適する．自習環境では手書き解答を認識させ，多少文字が読めなくても正しいと判定してよい場合

結果を確認してから正誤判定できる．図 -2，3 には，がある．たとえば，英単語を書かせる問題では，各オンライン手書き数式および英語認識の例を示す．

文字を正しく書けているかは重要であるが，語句やなお，日本語の文章認識は，すでにスマートフォン

短文で答えさせる問題では，そこまで要求されるこやタブレットで実用化されている．しかし，PC ととは少ない．採点支援や自動採点ではこうした判断

同様にタブレットを大規模の一斉試験で利用するこ

基準の制御が必要になる．

とは，故障に対する保障や費用などの面から難しい．
以上を踏まえると，紙による記述式試験が最も現-【解説】記述式解答の採点支援・自動採点に向けて -922

情報処理 Vol.57 No.9 Sep. 2016

ても，不正解にするか，減点すべきである．
秋風

同義や含意は，字面としては違うが，意味として同じか包含関係にある場合である．これらは記述式
解答でしばしば発生する．たとえば，「高橋是清は，

hour
認識結果

入力パターン

1936 年 2 月 26 日に暗殺された」が正解なら，「高橋
是清は，1936 年 2 月 26 日にクーデターを起こした
青年将校に射殺された」
も正解とすべきだろう．したがって，本質的には自然言語解析が必要である．

図 -5 文脈や辞書による過剰な認識❏❏小論文❏❏誤採点の低減
記述式解答の採点支援と自動採点には，解答の認

小論文の自動採点は，キーボード入力を対象に，
2）
，3）

4）

，日本でも石岡らの Jess

識段階での誤認識と棄却，および，正誤判定段階で

欧米では実用化されの誤採点が発生し得る．誤採点が多いと，受験者かがある．小論文の採点は，内容を問うものではなく，らの照会が増え，採点者の後作業が多くなる．

修辞，接続，語彙の適正などを問うことが主である．

現在の手書き文字認識は，文字だけを読むのではタブレットでは，文字認識を確認・訂正した上で利なく，言語や語句としての確からしさも考慮するの用できるであろう．紙上の手書き解答に対しては，で，多少誤字や脱字があっても認識結果の候補が挙

手書き文章認識との組合せで，相互補完関係を構築

がる．しかし，これが採点では問題になる．単語辞できるか否かが鍵になろう．

書との照合や文脈処理を用いると，記入した語句が多少間違っていても正しい語句に認識されてしまう．

❏❏採点照会機能

また，類似の字形がない文字では，多少の画が抜け

採点照会機能は，採点支援・自動採点の採否にかても正しい文字に認識されやすい．これらの場合，かわらず必要である．人による採点でも，その結果

厳しい採点が阻害される．図 -5 に例を示す．

を各受験者に提供すべきである．採点支援の場合は

誤採点には，正しい解答を間違いと誤判定する偽人による採点に近いだろう．自動採点では，迅速に陰性誤採点と，間違った解答を正しいと誤判定する採点を受験者に返すことで受験者の記憶が新しいう

偽陽性誤採点がある．前者は，照会されることが期

ちに復習を可能にできる．反面，誤採点の危険に対待され，採点者の確認を経て訂正されよう．一方，して，受験者と採点者が解答を共有し，受験者から後者は申告されない危険性が高い．したがって，後の問合せに対して，採点者が採点を確認・訂正する，者は極力低減しなければならない．

あるいは，質問に答えられるようにすべきである．

❏❏同値，同義，含意
採点で注意を要することに同値，同義，含意が採点支援・自動採点に向けての戦略ある．同値は，たとえば数学では，2(x-2)(x-3)

解答手段は，利用面の容易さを重視し，また，大が 正 解 だ と し て，(2x-4)(x-3)，(x-2)(2x-6)，

学新入試を視野に入れ，紙への手書き解答を想定す

2x -10x+12 もすべて正解である．もう少し難しべきと考える．これから始まる段階で，大量の解答い場合として，2cos θ+sin θは cos θ+1 と同値でパターンが集積されれば，機械学習に利用できる．

ある．一般論として，同値判定は多項式時間では解

また，その認識技術や採点技術は，タブレット入力

けない．一方，算数で約分して答えよという問題に，にも利用できる．

2

2

2

2

たとえば，
「4/8」と答えられたら，いくら同値といっ

緩い採点と厳しい採点の基準は，科目と求められ情報処理 Vol.57 No.9 Sep. 2016923

点支援として，ある程度のランク付けをし，採点者に託することで，採点の不均一を小さくして，採点の効率を上げることが期待できる．
採点照会機能では，採点者の介在は徐々に減ることが期待できる．また，答案全体の統計を活用したり，受験者ごとの履歴を利用したりできる．これは単独のシステム，あるいは，LMS（Learning
Management System）の機能とすることもできる．

図 -6 数式展開の正誤判定ている解答からある程度自動で設定できそうである．
また，採点者が基準を設定できるようにすることも今後の展望
本稿では，記述式問題の採点支援や自動採点の可できる．
誤採点低減のためには，基本的に確度の高いもの

能性を論じた．記述式解答の試験的な採集，自動認

は自動採点を採用し，確度が低いものは採点者に回識・自動採点コンテスト，実際の入試での解答パせばよい．しかし，それが多すぎると自動採点では

ターン・技術・ノウハウの蓄積などを進められれば，なくなる．自動採点のためには，偽陰性誤採点率と10 年後には効果が見えてこよう．試験とその採点

偽陽性誤採点を極力ゼロにしなければならない．その質，そして，効率の向上に向けて，真の情報化がれぞれが一定以上の認識性能を持つ異質の認識手法

進展することを願ってやまない．

を複数採用し，全数一致を求めたり，十分安全な過半数をとったりするなどの戦略が求められる．この中には，「認識しすぎ」を防止するために語彙辞書や文脈を含まないものを加えるのも必要であろう．サンプルパターンを収集して，メーカや大学に呼び掛けて，コンテストをすることも考えられるし，そこで残った上位によってコンソーシアムを構成し，それらの多数決や全数一致をとれば，信頼性は上がる
だろう．
同値，同義，含意への対応として，同値判定のた
めに，算数・数学の自動採点のプロトタイプで数式5）処理システムを利用したこともある ．しかし，そこまでしなくても，何が正解で，何が許される範囲

参考文献
1） 河原達也 他：安西祐一郎先生（本会元会長）インタビュー，情報処理，Vol.57, No.3, pp.270-277 (Mar. 2016).
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3） Wild, F., et al. : Parameters Driving Effectiveness ofAutomated Essay Scoring with LSA, Proc. 9th Int'l Computer
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4） Ishioka, T. and Kaneda, M. : Automatic Japanese Essay
Scoring System : Jess, Proc. 15th Int'l Workshop on Databaseand Expert Systems Applications, Zaragona, Spain, pp.4-8(2003).
5） 森重湧太，中川正樹：手書き数式認識を用いた計算過程の正 誤 フ ィ ー ド バ ッ ク， 情 報 処 理 学 会 研 究 報 告，Vol.2014CE-126, No.3, pp.1-6 (2014).
6） 小西 渉，佐々木進亮，松下朋永，レ・ドゥック・アイン，中川正樹：手書き数式認識を用いた算数・数学自動採点システム，
情報処理学会研究報告，Vol.2016-CE-133, No.7, pp.1-7 (2016).
（2016 年 5 月 24 日受付）の正解か，減点すべき解答は何で，そのときに何点減点するかなどを指定しておくことで，多くの場合
6）は対応できるように思われる ．図 -6 は，タブレッ
トでのオンライン認識の例であるが，数式の展開のどこで誤ったかを自動検出している．
小論文で，完全な認識と完全な自然言語解釈はできなくても，キーワードの特定やある程度の構文解
析はできる．一気に，自動採点を試みなくても，採中川正樹（正会員） nakagawa@cc.tuat.ac.jp

1977 年東京大学理学部物理卒業．1979 年同大学院修士課程修了．
同在学中，英国 Essex 大学留学（M.Sc. with distinction）．1979 年東京
農工大学工学部助手．現在，教授．本会，電子情報通信学会，国際パ
ターン認識連盟フェロー．2016 年度，文部科学大臣表彰受賞．理学博士．
平井佑樹（正会員） yhirai@cc.tuat.ac.jp

2007 年東京学芸大学卒業．2009 年同大学院修了．2012 年筑波大学大学院博士後期課程修了．博士（情報学）．同年東京農工大学助教．
2016 年 8 月信州大学アドミッションセンター講師（着任予定）．作問
学習，協調学習，教育学習支援システムの研究に従事．

-【解説】記述式解答の採点支援・自動採点に向けて -924

情報処理 Vol.57 No.9 Sep. 2016