本研究では，教育現場における要約ライティングの自動採点を目的として，大規模言語モデル（LLM）を用いた三段階の自動採点手法を提案する．本手法は，採点基準の分解，サンプルの拡張，拡張サンプルを参照した採点から構成される．二種類の学習者要約データセットを用いた実験の結果，ﬁne-tuningを行わずとも，既存手法より人手採点に近い性能を達成できることを示した．

第二言語習得のための英語教育において，要約ライティングは重要な教材である．文章要約の能力は学術的活動においても必要性が高く[1]，実践的な課題として授業内で利用される．また，第二言語作文課題では，学習者が課題を提出した直後に採点結果を提供する「即時フィードバック」が，流暢さや文構造の豊かさなどを高める効果があるとする研究[2]も報告されている．しかし，学習者の要約を採点し，適切なフィードバックを与えることは多大な負担であることから，人間の教師が即時にフィードバックを与えることは難しい．近年，LLMを活用した自動採点が多数提案されているが[3]，これらをそのまま学生の要約採点に適用することは，以下の二つの理由から難しい．1.多くの自動採点手法は，主に語彙や文法といった文章の言語的側面に焦点が当てられるのに対して[4,5]，要約採点においては，要約対象のテキストの内容に即した内容的側面を重視した採点の方が適している．