本研究では，児童による文章の視写結果の自動採点へ向けた基礎技術開発を行った．自動採点の前提として，お手本の文字列と視写結果の文字画像列を正確にアラインし，視写の誤りを検知する必要がある．そして，正確なアラインメントのためには，児童の手書き文字に対するOCRの精度を向上させることが必要である．そこで本研究では，文字のスタイル変換手法を利用して，児童の手書き文字を大量に生成し，OCRの訓練データとして利用することを試みた．結果として，大人の手書き文字のみを訓練データとした場合と比べて，児童の手書き文字の認識精度が向上し，これに伴ってお手本と視写結果のアラインメント精度も向上した1）．

小学校において板書を書き写す作業が授業時間内に終わらない児童が一定数存在する．故に，小学校から大学までを通じ，穴埋めプリントやスライドを用いた授業形式が増えている．結果として，板書を写す速度が一層遅くなっていると考えられる．我々は，視写課題の実施をサポートするシステムを開発することで，書き写す能力の向上を狙う．システムは，視写対象の教科書テキストと視写結果の文字画像を入力とし，誤字・脱字等についてフィードバックを返すものを想定している．視写の効果に関しては，これまでに以下のような報告がある．江川[1]は，大学院生を調査対象に，視写課題を行うことで作文能力の向上を示した．AskovとGreﬀ[2]は，幼稚園児と小学2年生を調査対象に，速記に用いる文字の視写またはなぞり書きの練習を行った結果，なぞり書きよりも視写がより文字の再現性に効果があると示した．中島[3]は，母語が日本語では1）第1～第3著者は同等の貢献をした．ない日本語学習者を調査対象に，視写課題によって1分あたり正しく書き写せる文字数が向上することを示した．以上の研究結果から，教科書の文章を書き写す課題を課すことで児童たちが板書の視写に要する時間が短縮され，授業時間内により高い学習効果を得られると期待できる．視写結果に関するフィードバックのために，お手本テキストと視写結果の各文字の正確なアラインメントをとる必要があり，その前提として，OCR（光学文字認識）の精度を高めることが必要である．ディープラーニングによる現在のOCRは，活字の認識に関しては実用レベルの精度に至っている．一方，手書き文字に対しても認識精度は高いものの，字形の特徴によっては識別できない場合が存在する[4]．児童の書く文字は字形が多様である上に，児童の手書き文字のデータを大量に用意することは難しい．そこで本研究では，児童の字を自動生成して学習データとして用いることで，OCRの精度向上を試みる．類似の試みとしてKitagawaら[5]の研究があるが，児童の手書き文字らしさに注目したスタイル変換の応用は新しい試みである．