答案診断グラフを用いた国語記述式答案へのフィードバックの生成

国内の国語教育では，与えられた文章を読んで，その内容に関する設問について数十字程度の答案で記述する記述式問題が盛んに使われている．こうした記述式問題は，文章を適切に理解し，論理的な思考力や表現力を育むことができる一方で，実践的な課題も生じている．第一に，選択式問題と比べ，記述式の答案に対する採点や教育的なコメントの付与は教師に多大な負担を強いる．第二に，記述式問題の答案は多様な誤りを含み，改善の要素として注目すべき点も個々の答案によって異なるため，適切なアドバイスのためには，それぞれの学習者の誤り方に応じた対応が必要である．しかし，通常の採点結果では正否や得点のみが返却されるため，誤答の理由が不明瞭になりがちであり，学習者は画一的な解答・解説文を読んで自ら振り返るほか術がない．本稿では，こうした記述式問題を教育実践に適応学習者の答案言語によって何かを表現する…世界との生々しい一体感を失うこと。①答案の根拠箇所から本文の参照箇所を推定答案診断グラフ【本文】ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー[9段落]世界との母親的な生々しい一体感…②模範解答と本文の参照箇所を比較【模範解答(採点基準C)】【関係ラベル】世界との一体感を失う抽象具体【作成したテンプレート】Figurativeexpression：参照した{段落番号}段落の「{根拠箇所}」は比喩表現に相当します…③テンプレートをもとにフィードバックを生成生成されたフィードバック文…参照した9段落の「世界との⽣々しい⼀体感を失う」は⽐喩表現に相当します。要約問題では⽐喩表現で⽤いられている…ラフは採点基準と関係ラベル，フィードバックのテンプレートの要素が含まれている．答案の根拠箇所から類似度を用いて参照箇所を推定し，模範解答と答案の参照箇所の比較を行う．そして，参照箇所に紐づいているテンプレートをもとにフィードバックを生成する．する上での課題を改善するため，学習者の答案の誤りに応じた個別のフィードバックを生成するシステムの構築を目指す．第一の課題については，近年，記述式答案の自動採点システムの研究が盛んに行われている．Mizumotoら[1]やSatoら[2]の研究では，答案に対して，項目点の採点根拠となる箇所が明瞭となるように，複数個ある採点項目ごとに採点の根拠箇所と点数を出力している．読解問題の記述式答案に対するフィードバック生成の先行研究として岩瀬ら[3]の研究が挙げられる．岩瀬らは，既存の談話構造ラベルを用いて本文構造グラフとテンプレートを作成し，フィードバックを生成した．本研究では，この手法を拡張し，教育現場で扱われている関係論理構造ラベルを調査し再定義するとともに，問題横断的な答案の分析をもとにフィードバッ.クテンプレートの種類を拡充した（4節）．図1に拡張したフィードバック生成の概要を示す．この方法では，自動採点システムが各答案に対して出力する項目点の根拠箇所を利用し，答案内の該当フレーズが参照している本文の箇所を推定し，この参照箇所と模範解答との論理的関係に基づいて予め定めておいたテンプレートを選択することで，学習者の答案の誤りに応じた個別のフィードバックを生成する．システムは，各採点項目に対し50%以上の精度で適切なフィードバックを生成することが確認できた．