JP2001056634A - 自動採点システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 記述式の解答に対してもより適切に自動
的に採点することにある。 【解決手段】 被試験者が記述式の問題の解答を入力す
ると、言語解析手段２１は、当該解答を形態素解析や構
文解析を行って構文解析木モデルの解答を作成する。そ
して、解答判定手段２２は、作成されたモデルの解答と
予め当該問題に対する模範解答のモデルとを比較し正解
の有無を判定する。ここで、正解が得られれば、採点処
理手段２３は、予め定める各問題の配点表に基づいて配
点し、全部の問題に対する解答の正解の配点を合計し採
点結果とするものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、被試験者に提示さ
れた問題の解答を自動的に採点する自動採点システムに
関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、コンピュータを利用した試験シス
テムとして、被試験者に複数の解答例を提示し、その中
から１つの解答を選択させた後、何れの解答番号を選択
したか否かに応じて正・否を採点する採点システムが広
く用いられている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、以上の
ような採点システムは、被試験者による解答が単なる解
答の選択式であることから、偶然に正解を選択する場合
がありうるが、それを採点時に適切に判別することが不
可能である。

【０００４】本発明は上記事情に鑑みてなされたもの
で、選択式ではなく、記述式の解答に対してもより適切
に採点する自動採点システムを提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】（１） 上記課題を解決
するために、本発明に係る自動採点システムは、被試験
者から入力される問題の解答を言語解析して解答モデル
を作成する言語解析手段と、この問題の解答モデルと予
め格納されている当該問題の模範解答とを比較し正解の
有無を判定する解答判定手段と、この解答判定手段によ
り正解と判定された解答に対し、予め定める配点に従っ
て採点処理する採点処理手段とを設けた構成である。

【０００６】このような手段を講じたことにより、問題
の解答をモデル化し、このモデル化された問題の解答と
既にモデルされている模範解答とを比較し正解の有無を
判定し、正解と判定されたとき、予め定める配点に従っ
て採点処理するので、選択方式の試験の偶然性を排除で
き、被試験者の能力を適切に評価可能になる。

【０００７】なお、外部から入力される記述解答文は文
字認識し、誤認識し易い場合に複数の解答文候補を取出
し、前記と同様に各解答文候補をそれぞれ言語解析して
解答モデルを作成し、問題の模範解答と比較し正解の有
無を判定するようにすれば、記述解答であっても曖昧性
を解消でき、正しい判定を行うことができる。

【０００８】（２） また、本発明に係る自動採点シス
テムは、問題に対する模範解答および当該模範解答に関
連する同義語を記憶する記憶手段と、前記問題の解答お
よび当該問題に対する模範解答を言語解析してモデル化
する言語解析手段と、この言語解析手段による前記問題
の解答モデルと当該問題に対する模範解答のモデルとを
比較し、正解が存在しない場合には前記記憶手段に記憶
される同義語から模範解答のモデルを作成し正解の有無
を判定する解答判定手段と、この解答判定手段により正
解と判定された解答に対し、予め定める配点に従って採
点処理する採点処理手段とを備えた構成である。

【０００９】本発明は、以上のような手段を講じたこと
により、予め模範解答に関連する同義語を記憶し、モデ
ル化された解答とモデル化された模範解答とを比較し、
正解が存在しない場合には同義語から順次模範解答のモ
デルを作成し正解の有無を判定するので、多数の模範解
答を用意する必要がないので記憶容量の低減化が可能に
なり、また模範解答の曖昧性を解消でき、より細かな正
解の有無を判定可能である。

【００１０】なお、外部から入力される記述解答文は文
字認識し、誤認識し易い場合に複数の解答文候補を取出
し、前記と同様に各解答文候補をそれぞれ言語解析して
解答モデルを作成する場合にも、同義語から順次模範解
答のモデルを作成し正解の有無を判定することが可能で
ある。

【００１１】（３） さらに、本発明に係る自動採点シ
ステムは、問題の解答を入力する解答入力手段と、予め
複数の判定基準が設定されている判定データベースと、
前記解答入力手段から入力された解答に対し、前記判定
基準ごとに順次評価して配点する複数の判定手段と、こ
れら判定手段によって各判定基準ごとに評価して得られ
る配点を集計し採点結果とする採点処理手段とを備えた
ものである。

【００１２】このような手段を講じたことにより、部分
点がある試験問題であっても、各判定基準に従って評価
し例えば減点配点することにより、適切な最適を行うこ
とが可能である。

【００１３】なお、解答および解答のモデルについて、
それぞれ同一または異なる複数の判定基準に従って評価
し配点するようにしてもよい。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係る実施の形態に
ついて図面を参照して説明する。

【００１５】（第１の実施の形態）図１は本発明に係る
自動採点システムの一実施の形態を示す構成図である。

【００１６】この実施の形態は、被試験者から入力され
た解答を言語解析によりモデル化し、このモデル化され
た結果と模範解答例とを比較し自動的に採点する例であ
る。

【００１７】このシステムは、具体的には、被試験者が
解答を入力する例えばキーボード１１ａ，被試験者のパ
ソコン（図示せず）から解答が伝送入力するイーサネッ
ト（登録商標）・インターネットなどのネットワーク１
１ｂ等の解答入力手段１１と、自動採点するためのプロ
グラムが記録されたプログラムメモリ１２と、このメモ
リ１２に記録されるプログラムに従って自動採点するＣ
ＰＵで構成された採点処理制御部１３と、辞書・文法等
を記憶する辞書記憶手段１４と、模範解答を保存した
り、被試験者から入力された解答、採点結果等のデータ
を記憶するデータ記憶手段１５と、被試験者に問題を提
示する自装置の例えばディスプレイ１６ａ、インターネ
ット１６ｂを介して被試験者に問題を伝送し被試験者の
パソコンのディスプレイに表示する問題出力手段１６と
によって構成されている。

【００１８】前記採点処理部１３は、言語解析手段２
１、解答判定手段２２および採点処理手段２３が設けら
れている。

【００１９】前記言語解析手段２１は、被試験者が入力
された解答文について、形態素解析や構文解析等を行っ
て構文解析木のモデルを作成する機能をもっている。

【００２０】前記解答判定手段２２は、モデル化された
解答と予め用意された模範解答モデルとを比較し、被試
験者の解答に対する正答／誤答の判定を行う機能をもっ
ている。

【００２１】前記採点処理手段２３は、複数の問題に対
する解答の正解有無に応じて採点処理を行う機能をもっ
ている。

【００２２】次に、以上のような自動採点システムの動
作について図２を参照して説明する。

【００２３】本システムにおいては、１つ以上の問題が
自身の問題出力手段１６から出力され、或いはネットワ
ーク１６ｂを介して被試験者のパソコンディスプレイで
ある問題出力手段１６から出力され、またデータ記憶手
段１４には予め各問題の模範解答例が保存されている。
また、各問題に対する被試験者の記述的な解答は、キー
ボード１１ａから入力され、或いは他パソコン等からネ
ットワーク１１ｂを通して入力され、データ記憶手段１
４に順次格納されることになる。

【００２４】以上のような状態において、システムの動
作が開始すると、採点処理制御部１３は、プログラムメ
モリ１２に記録されるプログラムに従って図２に示す一
連の処理を実行する。

【００２５】すなわち、採点処理部１３の言語解析手段
２１は、例えばデータ記憶手段１５などに設けられた問
題数管理用カウンタに変数ｉとして１を設定した後（Ｓ
１）、ｉ番目問題に対する解答を解析することによりモ
デル化する（Ｓ２）。つまり、被試験者から入力された
解答文に対し、辞書記憶手段１４の辞書等を用いて形態
素解析および構文解析を行い、構文解析木モデルの解答
を作成する。

【００２６】この構文解析木モデルの解答を作成した
後、解答判定手段２２を実行する。この解答判定手段２
２は、データ記憶手段１５から模範解答モデルを読み出
し、この模範解答モデルとモデル化された解答とを比較
し（Ｓ３）、モデル化された解答が正解か否かを判定し
（Ｓ４）、正解と判定された場合にはステップＳ５に移
行し、図３に示す配点表に基づいて配点が行われる（Ｓ
５）。図３は例えば２０問の問題に対する配点の一覧表
である。

【００２７】引き続き、問題数管理用カウンタを＋１イ
ンクリメントした後（Ｓ６）、最終問題の解答判定が終
了したか否かを判断し（Ｓ７）、未だ全問題の解答につ
いて判定が終わっていない場合にはステップＳ２に移行
して同様の処理を繰り返し実行し、また全問題に対する
解答の判定が終わっている場合には採点処理手段２３を
実行する。

【００２８】この採点処理手段２３は、全問題に対する
解答の各配点を合計し採点結果とする（Ｓ８）。

【００２９】以下、具体例をもって説明する。今、
「“I think I will put on myred dress．”を
和訳せよ」とする問題が出題され、これに対して被試験
者から「私は真っ赤な服を着たいと思う」という解答文
が入力された場合について説明する。

【００３０】ステップＳ２においては、かかる解答文に
対して形態素解析、構文解析を行い、その結果、図４
（ａ）に示すような構文解析木モデルを作成する。しか
る後、ステップＳ３において、図４（ａ）に示す構文解
析木モデルの解答と図５に示す模範解答モデルとを比較
すると、この構文解析木モデルの解答は正解とみなされ
る。

【００３１】また、別の解答例として、例えば「私は赤
い服の上に置こうと思う」という解答文が入力されたと
する。この解答文に対しては、図４（ｂ）に示すような
構文解析木モデルが作成されるが、この構文解析木モデ
ルの解答と模範解答モデルとを比較すれば、誤答とみな
される。

【００３２】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、被試験者から入力される解答文に対し言語解析して
モデル化し、このモデル化された解答と模範解答例とを
比較し、正解の場合に配点表に基づいて配点し、全問題
に対する各解答の配点を合計することにより採点結果と
するので、従来の選択方式における試験の偶然性を排除
でき、より被試験者の能力を正しく評価することが可能
となる。

【００３３】なお、手書き文字の認識などのように解答
に曖昧性が存在する場合、解答を再モデル化し、正誤を
判定するようにすれば、正しい採点結果を得ることが可
能である。

【００３４】図６はかかる曖昧性の存在する解答に対す
る正誤を判定する自動採点システムの他の実施形態を示
す構成図である。なお、同図において図１と同一部分に
は同一符号を付し、その詳しい説明を省略する。

【００３５】このシステムにおいて、特に異なるところ
は、例えば問と間のごとき誤認識しやすい類似文字を含
む多数の文字パターンデータを記憶する文字パターン記
憶手段３１、図７に示すようなプログラムが記録される
プログラムメモリ３２および解答入力手段１１から入力
される手書き文字等の解答文（画像データ）に対し、文
字パターン記憶手段３１に記憶される文字パターンを参
照しながら文字を認識し、類似文字に相当する解答文が
あれば、類似文字数だけの解答文の文字コードデータに
変換する文字認識手段３３が設けられている。

【００３６】次に、以上のようなシステムの動作につい
て説明する。

【００３７】システムの動作が開始すると、採点処理部
１３は、プログラムメモリ３２に記録されるプログラム
に従って図７に示す一連の処理を実行する。

【００３８】すなわち、システムの動作が開始するに伴
い、文字認識手段３３は、例えばデータ記憶手段１５な
どに設けられた問題数管理用カウンタに変数ｉとして１
を設定した後（Ｓ１１）、手書き文字等のｉ番目の画像
データを取り込み（Ｓ１２）、この画像データに対して
文字パターン記憶手段３１に保存される文字パターンを
参照しながら文字認識を行い、誤認識しやすい類似文字
の場合には複数の解答文候補を作成する（Ｓ１３）。

【００３９】引き続き、言語解析手段２１を実行する。
この言語解析手段２１は、例えばデータ記憶手段１５な
どに設けられた解答候補数管理用カウンタにステップＳ
１３にて作成された解答候補数管理用変数としてｊ＝１
を設定した後（Ｓ１４）、ｊ番目の解答文候補に対して
言語解析を行ってモデルを作成する（Ｓ１５）。すなわ
ち、各答文候補に対し、辞書記憶手段１４の辞書等を用
いて形態素解析および構文解析を行い、構文解析木モデ
ルの解答を作成する。

【００４０】このようにして構文解析木モデルの解答を
作成した後、解答判定手段２２を実行する。この解答判
定手段２２は、データ記憶手段１５から模範解答モデル
を読み出し、この模範解答モデルとモデル化された解答
とを比較し（Ｓ１６）、モデル化された解答が正解か否
かを判定する（Ｓ１７）。

【００４１】ここで、正解でなければ、最終解答文候補
か否かを判断し（Ｓ１８）、最終解答文候補でない場合
には解答候補数管理用カウンタを＋１インクリメントし
（Ｓ１９）、ステップＳ１５に戻って次の解答文候補に
ついて同様の処理を繰り返し実行する。

【００４２】そして、ステップＳ１７において、ある解
答文候補が正解と判定されたとき、配点表に基づいて当
該正解に対する配点を行う（Ｓ２０）。

【００４３】そして、問題数管理用カウンタを＋１イン
クリメントした後（Ｓ２１）、全問題の解答について正
解の有無を判定したか否かを判断し（Ｓ２２）、未だ残
っている場合にはステップＳ１２に移行し、同様の処理
を繰り返し実行する。

【００４４】全問題に対する解答の正解有無を判定した
場合、採点処理手段２３により、各正解の解答に対する
各配点を合計し（Ｓ２３）、採点結果として出力する。

【００４５】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、文字認識装置を使用した場合などに生ずる解答の曖
昧性の存在に対し、複数の解答文候補を作成し、それぞ
れ模範解答例と比較しながら適切な正解を判定するの
で、誤認識による不具合を排除でき、より適切な採点結
果を自動的に出力できる。

【００４６】（第２の実施の形態）図８は本発明に係る
自動採点システムの一実施の形態を示す構成図である。
なお、同図において図１と同一部分には同一符号を付
し、その詳しい説明は図１の説明に譲る。

【００４７】このシステムにおいて特に異なるところ
は、図１０に示すプログラムが記録されるプログラムメ
モリ３６と、データ記憶手段１５内またはデータ記憶手
段１５とは独立した状態で同義語を記憶する同義語デー
タベース３７とが設けられ、解答文に対する正解の有無
を判定する際に同義語データベース３７の同義語に基づ
いて模範解答を再モデル化し、このモデル化された模範
解答を利用することにより、同義語に対して予め例えば
１つの模範解答を用意し、その他の同義語に対して模範
解答を作成しつつ、正解の有無を判定し、より細かな判
定および模範解答用記憶容量を低減することにある。

【００４８】すなわち、同義語データベース３７を設け
た理由は、第１の実施の形態ではデータ記憶手段１５に
全ての模範解答例を記憶しているが、同義語データベー
ス３７に記憶される同義語を利用して模範解答を作成
し、少ない模範解答とするものである。例えば第１の実
施の形態における模範解答例の一部である「服」に対
し、同義語データベース３７には図９に示すように
「服」の他、「ドレス，着物，衣服」等の同義語が記憶
されている。

【００４９】次に、以上のようなシステムの動作につい
て説明する。

【００５０】システムの動作が開始すると、採点処理部
１３は、プログラムメモリ３６に記録されるプログラム
に従って図１０に示す一連の処理を実行する。

【００５１】すなわち、システムの動作が開始すると、
言語解析手段２１は、例えばデータ記憶手段１５などに
設けられた問題数管理用カウンタに変数ｉとして１を設
定した後（Ｓ３１）、ｉ番目の解答文に対し、辞書記憶
手段１４の辞書等を用いて形態素解析および構文解析を
行い、構文解析木モデルの解答を作成する（Ｓ３２）。

【００５２】このようにして構文解析木モデルの解答を
作成した後、さらに同義語数管理用カウンタ（図示せ
ず）に変数ｋ＝０を設定し（Ｓ３３）、予め記憶される
問題に対する模範解答のモデルを行う（Ｓ３４）。

【００５３】引き続き、解答判定手段２２を実行する。
すなわち、モデル化された模範解答と前記ｉ番目のモデ
ル化された解答とを比較し（Ｓ３５）、モデル化された
解答が正解か否かを判断し（Ｓ３６）、正解でない場合
には次のステップＳ３７に移行し、最終模範解答との比
較判定を行ったか否かを判断し（Ｓ３７）、最終模範解
答でない場合には同義語カウンタを＋１インクリメント
した後（Ｓ３８）、ステップＳ３４に戻って模範解答に
関連する同義語ｋ＋１に対して模範解答のモデル化を行
う。

【００５４】以上のようにしてｉ番目の解答モデルが何
れかの同義語で作成された模範解答のモデルとを比較
し、ステップＳ３６にて正解と判断されたとき、その正
解とされた解答に対する配点を行う（Ｓ３９）。

【００５５】その後、問題数管理用カウンタに＋１イン
クリメントした後（Ｓ４０）、最終問題に対する解答の
判定を終了したか否かを判断し（Ｓ４１）、全問題に対
する解答の正解有無を判定していない場合にはステップ
Ｓ３２に移行し、同様の処理を繰り返し実行する。

【００５６】そして、全問題に対する解答正解有無を判
定した場合、採点処理手段２３により、各正解の解答に
対する各配点を合計し（Ｓ２３）、その採点結果を出力
する。

【００５７】具体例をもって説明すると、今、“I thi
nk I will put on my reddress．”を和訳する問
題が出題され、これに対して被試験者から「私は赤いド
レスが着たいと思う」という解答文が与えられたとす
る。

【００５８】その結果、この解答文を言語解析しモデル
化すると、図１１（ａ）に示すような構文解析木モデル
が作成される。もともと、データ記憶手段１５に記憶さ
れる模範解答例が「dress」に対して「服」となってい
るので、ステップＳ３５，Ｓ３６では不正解と判定され
る。

【００５９】そこで、同義語数管理用カウンタに＋１を
セットし、同義語データベース３７中の「服」の同義語
である「ドレス」を用いて模範解答の再モデル化を実施
する。その結果、再モデルとしては図１１（ｂ）に示す
ような模範解答のモデルが得られる。よって、ステップ
Ｓ３５，Ｓ３６にて両モデルを比較すれば、同義語の模
範解答から前記解答は正解と判定することができる。

【００６０】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、同義語から模範解答例を作成し、解答と比較して正
解の有無を判断できるので、全ての模範解答例を用意す
る必要がなくなり、それだけデータ記憶手段１５の記憶
容量を低減化できる。また、同義語から模範解答を作成
することにより、模範解答例がもつ曖昧性を解決するこ
とができる。

【００６１】なお、解答，模範解答がともに曖昧性をも
つ場合、正しく処理することができない。そこで、解
答，模範解答をともに曖昧性を解消する手段を設けるこ
とにより、より精密な判定を行うことが可能である。

【００６２】図１２はかかる曖昧性を解消する手段をも
った自動採点システムの他の実施形態を示す構成図であ
る。なお、同図において図１，図６と同一部分には同一
符号を付し、その詳しい説明は省略する。

【００６３】このシステムにおいて、特に異なるところ
は、例えば問と間のごとき誤認識しやすい類似文字を含
む多数の文字パターンデータを記憶する文字パターン記
憶手段３１、図１３に示すようなプログラムが記録され
るプログラムメモリ４１、解答入力手段１１から入力さ
れる手書き文字等の解答文（画像データ）に対し、文字
パターン記憶手段３１に記憶される文字パターンを参照
しながら文字を認識し、類似文字に相当する解答文があ
れば、類似文字数だけの解答文の文字コードデータに変
換する文字認識手段３３およびデータ記憶手段１５内ま
たはデータ記憶手段１５とは独立した状態で同義語を記
憶する同義語データベース３７とが設けられ、被試験者
が記述子入した解答文を文字認識した場合に発生する曖
昧性を解消し、同時に模範解答の曖昧性を解消すること
により、より精密な判定，ひいては解答の適切な採点を
行うことにある。

【００６４】次に、以上のようなシステムの動作につい
て説明する。

【００６５】システムの動作が開始すると、採点処理部
１３は、プログラムメモリ４１に記録されるプログラム
に従って図１３に示す一連の処理を実行する。

【００６６】すなわち、システムの動作が開始すると、
文字認識手段３３は、例えばデータ記憶手段１５などに
設けられた問題数管理用カウンタに変数ｉとして１を設
定した後（Ｓ５１）、手書き文字等のｉ番目の画像デー
タを取り込み（Ｓ５２）、この画像データに対して文字
パターン記憶手段３１に保存される文字パターンを参照
しながら文字認識を行い、誤認識しやすい類似文字の場
合には複数の解答文候補を作成する（Ｓ５３）。

【００６７】引き続き、言語解析手段２１を実行する。
この言語解析手段２１は、例えばデータ記憶手段１５な
どに設けられた解答候補数管理用カウンタに変数として
ｊ＝１を設定した後（Ｓ５４）、ｊ番目の解答文候補に
対して言語解析を行ってモデル化を行う（Ｓ５５）。す
なわち、解答文候補に対し、辞書記憶手段１４による辞
書等を用いて形態素解析および構文解析を行い、構文解
析木モデルの解答を作成する。

【００６８】このようにして構文解析木モデルの解答を
作成した後、同義語数管理用カウンタ（図示せず）に変
数ｋ＝０を設定し（Ｓ５６）、予め記憶されている問題
に対する模範解答のモデルを行う（Ｓ５７）。

【００６９】引き続き、解答判定手段２２を実行する。
すなわち、モデル化されたｋ番目の模範解答と前記ｊ番
目のモデル化された解答とを比較し（Ｓ５８）、モデル
化された解答が正解か否かを判断し（Ｓ５９）、正解で
ない場合には次のステップＳ６０に移行し、最終模範解
答の比較判定を行ったか否かを判断する。最終模範解答
でない場合には同義語カウンタを＋１インクリメントし
た後（Ｓ６１）、ステップＳ５７に戻って模範解答に関
連する同義語ｋ＋１に対して模範解答のモデル化を行
う。

【００７０】以上のようにしてｋ番目の解答モデルが何
れかの同義語で作成された模範解答のモデルとを比較
し、ステップＳ５９にて正解と判断されたとき、その正
解とされた解答に対する配点を行う（Ｓ６２）。

【００７１】しかる後、問題数管理用カウンタを＋１イ
ンクリメントし（Ｓ６３）、全問題の解答について正解
の有無を判定したか否かを判断し（Ｓ６４）、全解答文
に対する判定を行っていない場合にはステップＳ５２に
移行し、同様の処理を繰り返し実行する。

【００７２】さらに、ステップＳ６０において最終模範
解答か否かを判断し、最終模範解答である場合、引き続
き、最終解答文候補か否かを判断し（Ｓ６５）、最終解
答文候補でない場合には解答候補数カウンタを＋１イン
クリメントし（Ｓ６６）、ステップＳ５５に戻って次の
解答文候補について同様の処理を繰り返し実行する。

【００７３】以上のようにして最終問題に対する解答の
正解有無の判定が終了すると、採点処理手段２３によ
り、各正解の解答に対する各配点を合計し（Ｓ６７）、
採点結果として出力する。

【００７４】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、文字認識装置を使用した場合などに生ずる解答の曖
昧性の存在に対して複数の解答文候補を作成し、それぞ
れ同義語による模範解答と比較しながら正解を判定する
ので、誤認識による不具合を排除でき、また解答，模範
解答に生ずる曖昧性を解消でき、より精密な判定を行う
ことが可能である。

【００７５】すなわち、本実施形態のシステムは、被試
験者による記述および問題提出者による模範解答の曖
昧，記憶容量増大といった両方の不具合を解消すること
ができる。

【００７６】（第３の実施の形態）上述する実施の形態
は、解答に対して正解或いは正解でないという判断しか
行えないため、例えば部分点的な試験問題などには適用
できない。これを解決するためには、複数の判定基準を
設け、これらの判定基準を組み合わせることにより採点
を行う。判定基準には、例えば「文字数のカウント」，
「ですます調／である調の混在」，「主語の欠落」，
「指示語（あれ、これ）などの多用」などが挙げられ
る。採点時にこれらの判定基準に従って採点を行い、減
点処理などを行う。

【００７７】図１４は複数の判定手段をもった本発明に
係る自動採点システムの一実施の形態を示す構成図であ
る。

【００７８】このシステムは、被試験者が解答を入力す
る例えばキーボード５１ａ，被試験者のパソコン（図示
せず）から解答が伝送入力するイーサネット・インター
ネットなどのネットワーク５１ｂ等の解答入力手段５１
と、自動採点するプログラムが記録されるプログラムメ
モリ５２と、このメモリ５２に記録されるプログラムに
従って自動採点するＣＰＵで構成された採点処理制御部
５３と、被試験者から入力された解答や採点結果等を記
憶するデータ記憶手段５４と、各判定基準および各対応
判定基準等を保存する判定データベース５５と、被試験
者に問題を提示する自装置の例えばディスプレイ５６
ａ、インターネット５６ｂを介して被試験者に問題を伝
送し被試験者のパソコンのディスプレイに表示する問題
出力手段５６とによって構成されている。

【００７９】前記データ記憶手段５４および判定データ
ベース５５は同一の記憶媒体であってもよい。

【００８０】前記採点処理制御部５３は、第１判定基準
を用いて解答に対する評価を行って配点を行う第１判定
手段６１、第２判定基準を用いて当該解答に対する評価
を行って配点を行う第２判定手段６２、第ｎの判定基準
を用いて当該解答に対する評価を行って配点を行う第ｎ
判定手段５３、これら各判定基準のもとに評価され配点
された各配点を集計し採点結果とする採点処理手段６４
等によって構成されている。

【００８１】次に、本システムの動作について説明す
る。

【００８２】システムの動作が開始すると、プログラム
メモリ５２に記録されるプログラムに従って図１５に示
す一連の処理を実行する。

【００８３】すなわち、データ記憶手段４４等に設けら
れる判定基準数管理用カウンタに変数ｎとして１を設定
した後（Ｓ７１）、ｎ＝１番目の判定基準を用いて、解
答入力手段５１から入力され、或いはデータ記憶手段５
４に記憶される解答に対する評価を行う（Ｓ７２）。そ
して、評価された値に応じて点数付けを行う（Ｓ７
３）。

【００８４】しかる後、判定基準数管理用カウンタの変
数ｎが判定基準総数を越えたか否かを判断し（Ｓ７
４）、越えていない場合には判定基準数管理用カウンタ
に＋１をインクリメントし（Ｓ７５）、ステップＳ７２
に戻り、同様の処理を繰り返す実行する。

【００８５】このようにして判定基準数管理用カウンタ
の変数ｎが判定基準総数を越えたとき、各判定手段６１
〜６３で加減算された配点を集計し（Ｓ７６）、当該解
答の採点結果とする。

【００８６】以下、具体例をもって説明する。今、例え
ば「機械翻訳システムの現状について説明せよ。但し、
語数は３５０以上４００語以下であり、また「形態素解
析」，「構文解析」，「変換」，「生成」という語句を
含む。」のような設問がなされたとする。

【００８７】第１判定手段６１は、データ記憶手段５４
または判定データベース５５に保存される図１６および
図１７に示すような判定基準のうち、解答に対する判定
基準１である「語数が基準値以下であるか」の判定を行
う。本例の場合、対応判定基準が３５０であるので、３
５０語以下の解答に対しては配点として−２が与えられ
る。

【００８８】引き続き、第２判定手段６２は、判定基準
２である「語数が基準値以上であるか」の判定に対し、
対応判定基準の基準値が４００であるので、４００語以
上の解答に対して配点として−２が与えられる。

【００８９】さらに、第３判定手段（図示せず）は、判
定基準３である「指定された語があるか」に対し、解答
の中に、対応判定基準の基準語である「形態素解析」，
「構文解析」，「変換」，「生成」の各語が含まれてい
る否かを判定し、含まれていない場合には配点として−
２が与えられる。

【００９０】従って、以上のような複数の判定手段６１
〜６３によって得られる配点を集計し、減点法に従って
減点していけば、最終的な採点結果が得られる。

【００９１】次に、図１８は本発明に係る自動採点シス
テムの他の実施形態を示す構成図である。なお、同図に
おいて図１４と同一部分には同一符号を付し、その詳し
い説明は省略する。

【００９２】本システムにおいて、図１４と比較して特
に異なるところは、辞書・文法などを保存する辞書記憶
手段７１と、図１９に示すプログラムが記録されたプロ
グラムメモリ７２と、辞書記憶手段７１に記憶される辞
書・文法を用いて、解答に対して形態素解析、構文解析
などを行ってモデル化する言語解析手段７３とを設けた
構成である。

【００９３】次に、以上のようなシステムの動作につい
て説明する。

【００９４】システムの動作が開始すると、プログラム
メモリ７２に記録されるプログラムに従って図１９に示
す一連の処理を実行する。

【００９５】すなわち、データ記憶手段５４等に設けら
れる判定基準数管理用カウンタに変数ｎとして１を設定
した後（Ｓ８１）、ｎ＝１番目の判定基準を用いて、解
答入力手段５１から入力され、或いはデータ記憶手段５
４に記憶される解答の評価を行う（Ｓ８２）。そして、
評価された値に応じて点数付けを行う（Ｓ８３）。

【００９６】しかる後、判定基準数管理用カウンタの変
数ｎが判定基準総数を越えたか否かを判断し（Ｓ８
４）、越えていない場合には判定基準数管理用カウンタ
に＋１をインクリメントし（Ｓ８５）、ステップＳ８２
に戻り、同様の処理を繰り返す実行する。

【００９７】一方、判定基準数管理用カウンタの変数ｎ
が判定基準総数を越えたとき、言語解析手段７３におい
て、辞書記憶手段７１に記憶される辞書・文法のもと
に、解答に対して、形態素解析、構文解析などを行って
モデル化する（Ｓ８６）。この過程で発生した形態素解
析結果および構文解析結果などをデータ記憶手段５４な
どに保存しておく。

【００９８】次に、モデル化された解答に対する判定基
準数管理用カウンタに変数ｍとして１を設定する（Ｓ８
７）。なお、モデル化後は図２０および図２１に示す判
定基準および対応判定基準を用いて、モデル化された解
答に対して評価し（Ｓ８８）、この評価に基づいて配点
付けを行う（Ｓ８９）。

【００９９】そして、全ての判定基準および対応判定基
準に対して評価を行ったか否かを判断し（Ｓ９０）、評
価がすべて終了していない場合にはステップＳ９１に移
行し、判定基準数管理用カウンタに＋１インクリメント
し、ステップＳ８８に戻って同様の処理を繰り返し実行
し、評価がすべて終了している場合には配点の集計を行
う（Ｓ９２）。

【０１００】因みに、本システムでは、解答として入力
された文の中に「ですます調／である調」が混在してい
る場合には−１の配点が行われる。また、主語がない文
が３文以上ある場合には−２点、係り受けが交差してい
る文がある場合には−２点が与えられる。

【０１０１】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、解答に対して種々のレベルから判定基準に従って評
価し配点することができ、異なったレベルについて総合
的に採点できる。

【０１０２】なお、本発明はその要旨を逸脱しない範囲
で種々変形して実施できる。

【０１０３】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、選
択式ではなく、記述式の解答に対してもより適切に採点
できる自動採点システムを提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る自動採点システムの一実施の形
態を示す構成図。

【図２】 図１に示すシステムの処理動作を説明するフ
ローチャート。

【図３】 各問題に対する正解時の配点表を示す図。

【図４】 解答に対する構文解析木モデルを示す図。

【図５】 問題に対する模範解答例を説明する図。

【図６】 図１に示すシステムの変形例を示す構成図。

【図７】 図６に示すシステムの処理動作を説明するフ
ローチャート図。

【図８】 同義語模範解答作成機能をもった本発明に係
る自動採点システムの一実施の形態を示す構成図。

【図９】 同義語の一例を説明する図。

【図１０】 図８に示すシステムの処理動作を説明する
フローチャート。

【図１１】 同義語の模範解答に対する構文解析木モデ
ルを示す図。

【図１２】 図８に示すシステムの変形例を示す構成
図。

【図１３】 図１２に示すシステムの処理動作を説明す
るフローチャート図。

【図１４】 複数の判定手段をもった本発明に係る自動
採点システムの一実施の形態を示す構成図。

【図１５】 図１４に示すシステムの処理動作を説明す
るフローチャート。

【図１６】 複数の判定基準例を説明する図。

【図１７】 各判定基準に対応する具体的な対応判定基
準を説明する図。

【図１８】 図１４に示すシステムの変形例を示す構成
図。

【図１９】 図１８に示すシステムの処理動作を説明す
るフローチャート。

【図２０】 複数の判定基準例を説明する図。

【図２１】 各判定基準に対応する具体的な対応判定基
準を説明する図。

【符号の説明】

１１，５１…解答入力手段 １３，５３…採点処理制御部 １６，５６…問題出力手段 ２１…言語解析手段 ２２…解答判定手段 ２３，６４…採点処理手段 ３１…文字パターン記憶手段 ３３…文字認識手段 ３７…同義語データベース ５５…判定データベース ６１〜６３…判定手段 ７３…言語解析手段

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 問題の解答を言語解析して解答モデルを
   作成する言語解析手段と、 この問題の解答モデルと予め格納されている当該問題の
   模範解答とを比較し正解の有無を判定する解答判定手段
   と、 この解答判定手段により正解と判定された解答に対し、
   予め定める配点に従って採点処理する採点処理手段とを
   備えたことを特徴とする自動採点システム。
2. 【請求項２】 外部から入力される記述解答文である画
   像データを文字認識し、類似する文字数に応じた複数の
   解答文候補を出力する文字認識手段と、 この文字認識手段からの各解答文候補をそれぞれ言語解
   析して解答モデルを作成する言語解析手段と、 この各解答文候補のモデルと予め格納されている問題の
   模範解答とを比較し正解の有無を判定する解答判定手段
   と、 この解答判定手段によりて正解と判定された解答に対
   し、予め定める配点に従って採点処理する採点処理手段
   とを備えたことを特徴とする自動採点システム。
3. 【請求項３】 各問題に対する模範解答モデルおよび各
   問題に対する正解時の配点表を記憶する記憶手段を有
   し、前記問題に対する記述式解答を採点するためのプロ
   グラムを記録した記録媒体であって、コンピュータに、 問題数管理用カウンタに初期値を設定する初期化処理機
   能と、前記問題に対する解答を解析して解析木モデルの
   解答を作成するモデル作成機能と、この解析木モデルの
   解答と当該問題に対する前記模範解答モデルとを比較し
   て正解か否かを判定し、正解の場合には前記配点表に基
   づいて配点を行う解答判定機能と、この解答判定機能に
   よる配点後、前記カウンタを＋１インクリメントし、当
   該カウンタのカウント値から最終問題の配点が終了した
   か否かを判断する判断機能と、この判断機能により前記
   最終問題の配点未終了の場合には前述する一連の機能を
   繰返し実行し、最終問題の配点終了の場合には前記配点
   を集計し採点結果とする採点処理機能を実現させるため
   の前記プログラムを記録した前記コンピュータ読取可能
   な記録媒体。
4. 【請求項４】 問題に対する模範解答および当該模範解
   答に関連する同義語を記憶する記憶手段と、 前記問題の解答および当該問題に対する模範解答を言語
   解析してモデル化する言語解析手段と、 この言語解析手段による前記問題の解答モデルと当該問
   題に対する模範解答のモデルとを比較し、正解が存在し
   ない場合には前記記憶手段に記憶される同義語から模範
   解答のモデルを作成し正解の有無を判定する解答判定手
   段と、 この解答判定手段により正解と判定された解答に対し、
   予め定める配点に従って採点処理する採点処理手段とを
   備えたことを特徴とする自動採点システム。
5. 【請求項５】 問題に対する模範解答および当該模範解
   答に関連する同義語を記憶する記憶手段と、 外部から入力される記述解答文である画像データを文字
   認識し、類似する文字数に応じた複数の解答文候補を出
   力する文字認識手段と、 この文字認識手段から入力された解答文候補および当該
   問題に対する模範解答を言語解析してモデル化する言語
   解析手段と、 この各解答文候補のモデルと予め保存されている各問題
   に対する模範解答とを比較し、正解が存在しない場合に
   は前記記憶手段に記憶される同義語から模範解答のモデ
   ルを作成し正解の有無を判定する解答判定手段と、 この解答判定手段により正解と判定された解答に対し、
   予め定める配点に従って採点処理する採点処理手段とを
   備えたことを特徴とする自動採点システム。
6. 【請求項６】 各問題に対する模範解答、各模範解答に
   関連する同義語および各問題に対する正解時の配点表を
   記憶する記憶手段を有し、前記問題に対する記述式解答
   を採点するためのプログラムを記録した記録媒体であっ
   て、コンピュータに、 問題数管理用カウンタに初期値を設定する問題数初期化
   処理機能と、前記問題に対する解答を解析して解析木モ
   デルの解答を作成する解答モデル作成機能と、同義語数
   管理用カウンタに初期値を設定する同義語数初期化処理
   機能と、最初の問題に対する前記模範解答を解析してモ
   デルを作成する模範解答モデル作成機能と、前記解答モ
   デル作成機能によるモデル解答と前記模範解答モデルと
   を比較して正解か否かを判定する第１の解答判定機能
   と、この解答判定機能によって不正解のとき、前記同義
   語数管理用カウンタに＋１インクリメントした後、当該
   模範解答に対する同義語を解析してモデルを作成する同
   義語モデル作成機能と、前記解答モデル作成機能による
   解答モデルと前記同義語モデル作成機能による同義語模
   範解答モデルとを比較して正解か否かを判定する第２の
   解答判定機能と、前記第１または第２の解答判定機能に
   よって正解と判定されたとき、前記配点表に基づいて配
   点を行う機能と、このによる配点後、前記問題数管理用
   カウンタを＋１インクリメントし、当該カウンタのカウ
   ント値から最終問題の配点が終了したか否かを判断する
   判断機能と、この判断機能により前記最終問題の配点未
   終了の場合には前述する一連の機能を繰返し実行し、最
   終問題の配点終了の場合には前記配点を集計し採点結果
   とする採点処理機能を実現させるための前記プログラム
   を記録した前記コンピュータ読取可能な記録媒体。
7. 【請求項７】 問題の解答を入力する解答入力手段と、 予め複数の判定基準が設定されている判定データベース
   と、 前記解答入力手段から入力された解答に対し、前記判定
   基準ごとに順次評価して配点する複数の判定手段と、 これら判定手段によって各判定基準ごとに評価して得ら
   れる配点を集計し採点結果とする採点処理手段とを備え
   たことを特徴とする自動採点システム。
8. 【請求項８】 問題の解答を入力する解答入力手段と、 予め複数の第１判定基準が設定されている第２の判定デ
   ータベースと、 前記解答入力手段から入力された解答に対し、前記第１
   判定基準ごとに順次評価して配点する第１の判定手段
   と、 前記問題の解答を言語解析して解答モデルを作成する言
   語解析手段と、 前記複数の第１判定基準と同一または異なる複数の第２
   判定基準が設けられ、前記言語解析手段により作成され
   た前記解答モデルに対し、前記第２判定基準ごとに順次
   評価して配点する第２の判定手段と、 これら第１および第２の判定手段によって得られる配点
   を集計し採点結果とする採点処理手段とを設けたことを
   特徴とする自動採点システム。