国語記述式答案に対するLLMを用いたOCR誤り訂正と自動採点への影響

本研究では，国語科記述式問題の手書き答案を対象とし，OCR誤り訂正モデルの性能と自動採点への影響を評価する．T5及びGPT系モデルに対して，対象文章全体を入力として訂正する1段階訂正と，誤りの可能性がある箇所に<error>タグを付与し訂正の手掛かりとして利用する2段階訂正を適用し，訂正精度と採点精度を比較した．既存研究では，T5による1段階訂正と2段階訂正の双方がOCR出力そのままと比較して文字起こし精度の向上を示しており，特に2段階訂正がより大きな改善を示すことが報告されていたが，自動採点への影響は検討されていなかった．本研究では，中学生185名の手書き答案を用いて各手法を評価した結果，2段階訂正はいずれのモデルでもOCR訂正精度を向上させた一方で，採点精度は1段階訂正と大きな差は見られなかった．このことから，訂正性能の比較的小さな改善は採点性能に直結しないことが分かった．