JP2007057882A - 教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】教育用教材上に「点数記入枠」を専用に設けると、教育用教材のフォームに対する制約が多く、また採点者は常に配点を確認しながら採点を行わなければならないなど、採点者にとって採点処理の作業性が悪い。
【解決手段】採点集計部12での正誤判定の採点集計において、「○」や「×」等の正解/不正解を表す図形に基づく採点集計のみならず、解答欄21の近傍に記入された部分点を示す「△」や得点(数字や記号)についても採点集計を行えるようにすることで、採点処理の作業性を改善する。
【選択図】図1
【解決手段】採点集計部12での正誤判定の採点集計において、「○」や「×」等の正解/不正解を表す図形に基づく採点集計のみならず、解答欄21の近傍に記入された部分点を示す「△」や得点(数字や記号)についても採点集計を行えるようにすることで、採点処理の作業性を改善する。
【選択図】図1
Description
本発明は、教育機関で用いられる教材(以下、「教育用教材」と記述する)を取り扱う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関し、特にその教育用教材についての採点処理を行う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関する。
一般に、学校や塾等の教育機関では、例えばテストの答案用紙や練習問題用紙のような教育用教材を用いることが多い。そして、問題およびその解答欄を含む教育用教材を用いて、その教育用教材(用紙)上に生徒に解答を記入させ、その記入された解答に対して教師が採点を行う、といったことが広く行われている。
ところで、教育用教材については、その採点処理の省力化が強く求められている。これに応えるべく、採点処理の省力化を実現するものとしては、例えば、パーソナルコンピュータ(以下、単に「PC」と記述する)に採点台および採点ペンを接続し、採点台の所定位置に教育用教材を載置した状態で採点ペンによって○×付けを実施することで、PCに対して教育用教材上に記入された解答の位置情報およびその正否情報を入力し得るようにし、これによりPCにて教育用教材上の解答についての自動採点を実施するように構成されたシステムが提案されている(例えば、特許文献1参照)。
また、教育用教材の採点にあたっては、正解/不正解を表す「○」/「×」の図形のみならず、配点の一部の点数を数字で記入したりすることもある。この数字で記入される部分点についても採点システムとして、文字認識を基本とし、教育用教材上に「点数記入枠」を専用に設けておき、当該「点数記入枠」に採点結果として点数を記入し、文字認識によって採点結果を得るシステムが提案されている(例えば、特許文献2参照)。
しかしながら、特許文献1記載の従来技術では、教育用教材についての採点処理にあたって、採点台や採点ペン等といった専用の構成機器を必要とするために、システム全体の構成の複雑化や高コスト化等を招く要因となり、好ましいとは言えない。また、専用の構成機器を必要とすることで、対応可能な教育用教材が限定されてしまい、その教育用教材についての汎用性が制限されてしまうおそれもある。さらに、部分点の採点には対応できないという不具合がある。
一方、特許文献2記載の従来技術では、部分点の採点には対応できるものの、教育用教材上に「点数記入枠」を専用に設けなければならないために、教育用教材のフォームに対する制約が多く、また採点者は常に配点を確認しながら採点を行わなければならなく、しかも配点の半分の点数を表す「△」等の記号(図形)を使用することができないために、採点者にとって採点処理の作業性が悪いという問題がある。
そこで、本発明は、教育機関で用いられる教育用教材について、その採点処理にあたって専用の構成機器を必要とすることがなく教育用教材についての汎用性を十分に確保することができるとともに、△や半丸等の図形や得点(数字)で記入される部分点についても採点処理が可能な教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明では、解答欄を含む教育用教材についての電子データをデータベース手段で保持蓄積する一方、前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定図形が記入された教育用教材に対する画像読み取りを読み取り手段で行って当該教育用教材から画像データを得て、前記データベース手段が保持する電子データと前記読み取り手段が得た画像データとの比較結果に基づいて前記正誤判定図形の形状および記入位置を正誤判定認識手段で認識し、この正誤判定認識手段が認識した正誤判定図形の形状および記入位置を、前記データベース手段が保持蓄積している電子データに含まれる解答欄の位置情報および配点情報と対応させて、当該正誤判定認識手段による認識結果に基づく正誤判定の採点集計を採点集計手段で行う教材処理装置、当該一連の処理を行う教材処理方法、または画像読み取り装置と接続するコンピュータを、上記各手段として機能させる教材処理プログラムにおいて、採点集計にあたって正解/不正解を表す図形に基づく採点集計に加えて、設問の配点の一部の点数を表す図形あるいは数字で前記解答欄の近傍に記入された部分点に基づく採点集計を行う構成を採っている。
上記構成を採る教材処理装置、教材処理方法または教材処理プログラムにおいて、正解/不正解を表す図形に基づく採点集計のみならず、解答欄の近傍に記入された部分点についても採点集計が行えることで、教育用教材上に「点数記入枠」を専用に設けなくても済むとともに、配点を確認しながら採点処理を行わなくて済む。しかも、図形で記入された部分点についても採点処理が可能になる。
本発明によれば、解答欄の近傍に記入された部分点についても採点集計を行うことができるために、採点処理の作業性を向上できるとともに、信頼性の高い採点処理を行うことができることとなる。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図1は、本発明の一実施形態に係る教材処理装置の概略構成例を示すシステム構成図である。図1に示すように、本実施形態に係る教材処理装置は、データベース部1と、画像読み取り部2と、画像データ解析部3と、教材判別部4と、歪み補正部5と、差分抽出部6と、解答者抽出部7と、正誤判定抽出部8と、途切れ補正部9と、図形形状認識部10と、記入位置算出部11と、採点集計部12と、集計結果出力部13とを有する構成となっている。
かかる教材処理装置において、データベース部1は、本発明におけるデータベース手段に相当し、教育用教材についての電子データを保持蓄積する。
ここで、教育用教材について簡単に説明する。図2は、教育用教材の一具体例を示す説明図である。図2に示すように、教育用教材20は、教育機関で用いられるテストの答案用紙や練習問題用紙等であり、問題およびその解答欄21が記載されている。ただし、教育用教材20は、少なくとも解答欄21が記載されていればよく、問題文については必ずしも記載されていなくてもよい。
また、教育用教材20には、その教育用教材20を識別特定するための情報が記載された識別情報欄22と、解答欄21への解答記入者に関する情報を記載するための解答者情報欄23とが設けられている。識別情報欄22には、例えば教育用教材20の科目、タイトル、適用学年等の情報が予め記載されるものとする。一方、解答者情報欄23には、解答記入者の学級、出席番号、氏名等が記入され得るようになっている。
なお、識別情報欄22には、科目、タイトル、適用学年等の情報の記載に加えて、またはこれらの記載とは別に、教育用教材20を識別するためのコード情報が識別情報欄22に埋め込まれていてもよい。コード情報の埋め込みは、公知技術を利用して実現すればよい。その具体例の一つとして、例えば「iTone(登録商標)」と呼ばれるもののように、階調表現としての万線スクリーンまたはドットスクリーンを構成する画素の形態(位置、形状等)を変化させることで、ハーフトーン画像の中にデジタル情報を埋め込むようにする、といった技術を用いることが考えられる。
このような教育用教材20についての電子データに関しては、その教育用教材20における解答欄21や識別情報欄22等のレイアウトを特定し得るものであって、かつ、データベース部1にて保持蓄積可能なものであれば、そのデータ形式を問わない。例えば、画像データであっても、文書作成ソフトウェアで作成したアプリケーション文書データであっても良い。
ただし、教育用教材20の電子データは、その教育用教材20における各解答欄21についての配点情報を含んでいるものとする。配点情報とは、教育用教材20上における各解答欄21について、どの位置に存在する解答欄21への配点が何点であるかを特定するための情報である。なお、配点は、各解答欄21毎に異なっていても、あるいは一律であっても構わない。
図1に説明を戻す。画像読み取り部2は、本発明における読み取り手段に相当し、解答欄21への解答記入、解答者情報欄23への氏名等の記入および当該解答に対する正誤判定(採点)のためのチェック記号の記入が為された教育用教材20に対して、公知の光学的画像読み取り技術を用いた画像読み取りを行って、その教育用教材20から画像データを得る。
採点のためのチェック記号(図形)としては、一般的に、正解を表す「○」、不正解を表す「×」、部分点を表す「△」や半丸等の記号が用いられる。以下では、これらの記号(図形)を単に「正誤判定図形」と記す場合もあり、さらに部分点の図形として「△」を代表して用いるものとする。ここに、部分点とは、正解とも不正解とも言えない場合に、「△」等の図形を記入することによって与えられる例えば設問の配点の半分を言う。ただし、部分点として、「△」等のチェック記号(図形)を記入するのではなく、設問の配点の一部の得点を数字で記入する採点の仕方もある。
先述したように、教育用教材20の電子データには、その教育用教材20における各解答欄21についての配点情報が含まれていることから、後述する採点集計の際は、「○」の図形が記入された解答欄21についての配点情報が用いられることになる。なお、教育用教材20の電子データには、正解の配点情報のみならず、部分点を表す「△」等の図形に対応して予め規定された点数情報も含まれているものとする。「△」等の図形に対応する点数としては、例えば配点の半分の得点等が規定される。
画像データ解析部3は、画像読み取り部2で得られた画像データについて、その解析処理を行う。解析処理としては、レイアウト解析、文字図形分離、文字認識、コード情報認識、図形処理、色成分認識等が挙げられるが、いずれも公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
教材判別部4は、タイトル解析部41とコード情報解析部42との少なくとも一方によって構成され、画像データ解析部3での解析処理の結果、特に識別情報欄22についてのタイトル解析部41によるタイトル解析またはコード情報解析部42によるコード解析の少なくとも一方の解析結果を基にして、画像読み取り部2で得られた画像データの元となった教育用教材20を識別特定する。
このとき、教材判別部4においては、データベース部1が保持蓄積している教育用教材20の電子データと照らし合わせ、該当する電子データがデータベース部1に保持蓄積されていなければ、教育用教材の識別特定エラーとする判定を行う。すなわち、教材判別部4は、画像データ解析部3での解析結果から、画像読み取り部2で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定する。
歪み補正部5は、画像読み取り部2で得られた画像データに対して、その画像データにおける画像歪みの補正を行う。画像歪みの補正としては、傾き補正や主走査方向または副走査方向の拡縮補正等が挙げられる。これらの歪補正については、いずれも公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。あるいは、画像読み取り部2で得られた画像データと、比較対象となるデータベース部1内の電子データとを比較照合し、その画像歪み(傾き、拡縮など)を補正するようにしても良い。
差分抽出部6は、教材判別部4での教育用教材20の識別特定の結果に基づいて、画像読み取り部2で得られ、歪み補正部5での歪み補正処理後の画像データと、その比較対象となるデータベース部1内の電子データとを比較して、それぞれの間の差分を抽出する。なお、差分抽出処理の手法自体については、公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
解答者抽出部7は、出席番号情報切り出し部71と手書きOCR(Optical Character Reader)部72との少なくとも一方、好ましくは両方から構成され、画像データ解析部3での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部6で抽出された差分のうち、解答者情報欄23についての差分に対し、その差分からの出席番号情報切り出し部71による文字情報抽出や手書きOCR部72による文字認識処理等を通じて、画像読み取り部2で読み取り対象となった教育用教材における解答者情報を抽出する。解答者情報としては、解答記入者の学級、出席番号、氏名等といった、解答記入者を識別するための情報が挙げられる。
正誤判定抽出部8は、画像データ解析部3での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部6で抽出された差分から、さらに正誤判定の記入内容を抽出する。正誤判定の記入内容の抽出は、例えば差分抽出部6での抽出結果に対する色成分認識処理を通じて、所定色成分についてのものを抽出することによって行えばよい。何故ならば、正誤判定の記入は、一般に、赤色で行われるからである。
途切れ補正部9は、正誤判定抽出部8での抽出結果に対して途切れ補正処理を行う。ここに、途切れ補正処理とは、抽出された線分同士を接続して、その抽出線分間の途切れを解消するための処理である。
図形形状認識部10は、正誤判定抽出部8で抽出され、途切れ補正部9で途切れ補正が為された正誤判定の記入内容に対して、その形状認識を行って正誤判定の記入内容を認識する。形状認識は、採点のためのチェック記号、具体的には「○」,「×」,「△」等の図形の形状とのパターンマッチングによって行えばよい。すなわち、図形形状認識部10は、正誤判定の記入内容が「正解(○)」、「不正解(×)」あるいは「部分点(△)」であるかを認識するものである。あるいは、認識対象図形の特徴量を算出し、その特徴量から形状を認識するようにしてもよい。特徴量としては、例えば、穴の個数、外接矩形に占める対象図形の面積率などが挙げられる。
記入位置算出部11は、図形形状認識部10にて形状が認識された正誤判定の記入内容について、その教育用教材20上における記入位置を算出する。記入位置の算出は、例えば教育用教材20上における座標解析によって行えばよい。図形形状認識部10および記入位置算出部11は、本発明における正誤判定認識手段を構成している。
採点集計部12は、本発明における採点集計手段に相当し、図形形状認識部10による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置算出部11による正誤判定の記入位置の算出結果と、データベース部1が保持蓄積している教育用教材20の電子データに含まれる当該教育用教材20の各解答欄21についての配点情報とを基にして、画像読み取り部2が画像読み取りを行った教育用教材20について、その教育用教材20に記入された正誤判定の採点集計を行う。
この採点集計の際に、採点集計部12では、正解(○)/不正解(×)に対して対応できるだけでなく、「△」等の図形や数字と記号で記入された部分点に対しても対応できる。この点が本発明の特徴とするところであり、その詳細については後述する。なお、「△」等の図形で記入された部分点については、先述したように、図形形状認識部10におけるパターンマッチングが適用され、数字と記号で記入された部分点については、画像データ解析部3における文字認識が適用されることになる。
集計結果出力部13は、採点集計部12による採点集計の結果を、解答者抽出部7が抽出した解答者情報と関連付けて出力する。なお、集計結果出力部13による出力先としては、本教材処理装置と接続するデータベース装置31またはファイルサーバ装置32など、教育用教材20についての採点集計結果を管理するものが挙げられる。
なお、以上説明した各構成要素、即ちデータベース部1〜集計結果出力部13のうち、画像読み取り部2については、画像読み取り装置としての機能を有した複写機、複合機あるいはスキャナ装置を利用して実現することが考えられる。その場合に、自動原稿搬送装置(Automatic Document Feeder;ADF)が付設されていると、複数の教育用教材に対する画像読み取りを連続的に行うことができる。
また、画像読み取り部2を除く他の各構成要素、即ちデータベース部1、画像データ解析部3〜集計結果出力部13については、例えばPCのように、所定プログラムを実行することによって情報記憶処理機能、画像処理機能、演算処理機能等を実現するコンピュータ機器を利用して実現することが考えられる。
その場合に、データベース部1、画像データ解析部3〜集計結果出力部13の実現に必要となる所定プログラムは、予めPC内にインストールしておくことが考えられる。ただし、予めインストールされているのではなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであってもよく、または有線若しくは無線による通信手段を介して配信されるものであってもよい。つまり、上述した構成の教材処理装置は、画像読み取り装置と接続するコンピュータを教材処理装置として機能させる教材処理プログラムによっても実現可能である。
(教材処理方法の処理手順)
次に、以上のように構成された本実施形態に係る教材処理装置(教材処理プログラムによっても実現される場合を含む)における処理動作、すなわち本発明に係る教材処理方法の処理手順の一例について、図3の説明図を参照して説明する。図3は、本発明に係る教材処理装置における処理動作例を示す説明図である。
次に、以上のように構成された本実施形態に係る教材処理装置(教材処理プログラムによっても実現される場合を含む)における処理動作、すなわち本発明に係る教材処理方法の処理手順の一例について、図3の説明図を参照して説明する。図3は、本発明に係る教材処理装置における処理動作例を示す説明図である。
教材処理装置を利用する場合には、先ず、生徒等の解答者によって解答者情報欄23への氏名等の情報の記入および解答欄21への解答記入が為され、さらに教師等によって各解答欄21に記入された解答に対する「○」や「×」等の正誤判定のチェック記号(正誤判定図形)の記入が為された教育用教材20について、画像読み取り部2が画像読み取りを行って、その教育用教材20からの画像データを得る(ステップS101)。
このとき、ADFを用いれば、例えば同一学級のような一つのグループに纏めて処理すべき複数の教育用教材20について、一括して画像読み取りを行って、各教育用教材20から連続的に画像データを得ることができる。そして、画像読み取りによって得られた画像データについては、一旦ワークエリアとして用いられるメモリ等に保持しておく。
その後は、各教育用教材20から得られたそれぞれの画像データに対して、順次、以下のような自動採点処理が行われる(ステップS102)。
すなわち、ある一つの教育用教材20から得られた画像データについて、画像データ解析部3がその解析処理を行い、その解析処理の結果に基づいて教材判別部4が教育用教材20の識別特定を行う。この識別特定は、例えば「理科」、「5年」、「1.天気と気温の変化」といったタイトル解析または識別情報欄22に埋め込まれたコード情報についてのコード解析を通じて行えばよい。この識別特定を経ることで、教材判別部4において、画像読み取り部2で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定することが可能となる。
なお、この識別特定は、画像読み取り部2が画像読み取りを行った複数の教育用教材20のそれぞれについて順次行うことも考えられるが、一般に一つのグループに纏めて処理される教育用教材20は全て同一のものであるため、その纏めて処理される中で最初に処理される教育用教材20についてのみ行えばよい。
教材判別部4が電子データを特定すると、データベース部1は、その特定結果に従いつつ、保持蓄積している中から該当する電子データを取り出して、これを差分抽出部6へ受け渡す。
また、ある一つの教育用教材20から得られた画像データについては、歪み補正部5がその画像データにおける画像歪みの補正を行う。この画像歪みの補正は、その後に行う電子データとの比較や差分抽出等の精度向上を図ることを目的として、画像読み取り部2での画像読み取りの際に生じ得る画像歪みを補正するために行われる。
そして、差分抽出部6は、データベース部1から受け渡された電子データと、画像読み取り部2で得られ、歪み補正部5で画像歪みが補正された後の画像データとをそれぞれ比較して、その差分を抽出する。この差分抽出によって、解答者情報欄23および各解答欄21への記入内容、並びに各解答欄21に対する正誤判定の記入内容が抽出されることになる。
差分抽出部6が差分を抽出すると、その後は、解答者抽出部7が、その差分に対する文字認識処理等を通じて、画像読み取り部2で読み取り対象となった教育用教材における解答者情報を抽出する。これにより、ある一つの教育用教材20に解答を記入した解答記入者の学級、出席番号、氏名等を特定することが可能となる。
また、差分抽出部6による差分抽出結果に対しては、各解答欄21への正誤判定の記入内容を抽出するために、その差分抽出結果から正誤判定抽出部8がさらに所定色成分についてのもの、具体的には例えば赤色成分のものを抽出する。所定色成分の抽出は、例えば差分抽出結果が画素データからなる場合であれば、その画素データを構成する色成分データに着目することで行うことができる。
ただし、一般に、教育用教材20上での「○」,「×」,「△」等の正誤判定図形の記入は、問題文、各解答欄21を特定する枠、各解答欄21への解答記入内容等に重ねて行われることが多い。そのため、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果は、その重なり部分が除かれたもの、すなわち「○」,「×」,「△」等の正誤判定図形に途切れ部分が生じたものとなるおそれがある。このことから、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果に対しては、途切れ補正部9が途切れ補正処理を行う。
(途切れ補正の一例)
ここで、途切れ補正部9による途切れ補正処理について、図4のフローチャートに沿って説明する。図4は、途切れ補正の処理手順の一例を示すフローチャートである。
ここで、途切れ補正部9による途切れ補正処理について、図4のフローチャートに沿って説明する。図4は、途切れ補正の処理手順の一例を示すフローチャートである。
途切れ補正処理にあたっては、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果、すなわち「○」,「×」,「△」等の正誤判定図形である筈の抽出結果に対して細線化処理を実行し(ステップS201)、さらに端点抽出処理を実行する(ステップS202)。これにより、「○」,「×」,「△」等の正誤判定図形に途切れ部分が生じている場合に、その途切れ部分における端点が抽出されることになる。なお、このときに行う細線化処理および端点抽出処理は、公知技術を利用して行えばよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対し、接続処理済みと判定するまで(ステップS203)、以下のような処理を実行する。すなわち、先ず、未処理の端点を一つ選択し(ステップS204)、その選択した端点(以下、「第一端点」と記す)から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点(以下、「第二端点」と記す)をさらに選択する(ステップS205)。
そして、対応する端点(第二端点)が有るか否かを判断し(ステップS206)、対応する端点があれば、第一端点と第二端点とを互いに接続し(ステップS207)、次いで第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする(ステップS208)。一方、対応する端点が第二端点で無ければ、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする(ステップS209)。
このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う(ステップS203〜S209)。これにより、例えば図5に示す図形が抽出された場合には、端点Aに対して、所定距離内に端点B,Cが存在していても、その中で最も近傍の端点Bが端点Aと接続され、「○」の図形における途切れ部分が補正されることになる。
(途切れ補正の他の例)
図6は、途切れ補正部9による途切れ補正の処理手順の他の例を示すフローチャートである。途切れ補正処理の他の例では、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果の他に、歪み補正部5による画像歪み補正後の画像データをも用いて、途切れ補正処理の精度向上を図っている。
図6は、途切れ補正部9による途切れ補正の処理手順の他の例を示すフローチャートである。途切れ補正処理の他の例では、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果の他に、歪み補正部5による画像歪み補正後の画像データをも用いて、途切れ補正処理の精度向上を図っている。
すなわち、途切れ補正処理の他の例では、歪み補正部5による画像歪み補正後の画像データに対して二値化処理を行う(ステップS301)。ただし、差分抽出部6による差分抽出または正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出の際に二値化処理をしていれば、その二値化処理後の画像データを使用しても構わない。
また、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果に対しては、細線化処理を実行し(ステップS302)、さらに端点抽出処理を実行する(ステップS303)。そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、接続処理済みと判定するまで(ステップS304)、以下のような処理を実行する。
先ず、未処理の端点を一つ選択し(ステップS305)、その選択した第一端点から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点を第二端点として選択する(ステップS306)。次いで対応する端点(第二端点)が有るか否かを判断する(ステップS307)。
そして、対応する端点があれば、第一端点と第二端点とを連結するような画素群が、二値化処理後の画像データ中にあるか否かを判断する(ステップS308)。つまり、途切れの発生要因となった画像の重なり部分があるか否かを判断する。その結果、重なり部分があれば、第一端点と第二端点とを互いに接続し(ステップS309)、次いで第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする(ステップS310)。
一方、重なり部分がなければ、ステップS306に戻り、第一端点から所定距離内にあって、かつ、最も近傍の端点の次に近距離にある端点を第二端点として選択する。このとき、選択すべき端点がなければ、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする(ステップS311)。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う(ステップS304〜S311)。
これにより、例えば図7に示す図形が抽出された場合に、端点Aに対して、所定距離内に端点B,Cが存在していると、その中で最も近傍の端点Cが選択されるが、二値化処理後の画像データ中に端点A,C間を連結する画素群がないので、端点A,C間は接続しない。そして、端点Cの次に距離の近い端点Bが選択されるが、その端点Bと端点Aとの間には二値化処理後の画像データ中に画素群が存在するので、端点Bが端点Aと接続されることになる。つまり、「○」と「×」とが誤って接続されてしまうことなく、「○」の図形における途切れ部分が補正されるのである。
以上のような途切れ補正部9による途切れ補正処理の後は、図形形状認識部10が正誤判定の記入内容に対する形状認識、すなわち「○」,「×」,「△」等の図形形状とのパターンマッチングを行って、その正誤判定の記入内容が「正解」であるか、「不正解」であるか、あるいは「部分点」であるかを認識する。
このときに行うパターンマッチングは、公知技術を利用して実現すればよいため、ここではその説明を省略する。あるいは、認識対象図形の特徴量を算出し、その特徴量から形状を認識するようにしてもよい。特徴量としては、例えば、穴の個数、外接矩形に占める対象図形の面積率、など公知のものを使用すればよく、ここではその説明を省略する。
そして、図形形状認識部10での正誤判定の記入内容に対する形状認識が終わると、それを受けて、記入位置算出部11は、正誤判定の記入内容について、その教育用教材20上における記入位置を算出する。
なお、図形形状認識部10による形状認識の際は、「○」,「×」,「△」等の図形を構成する連続画素群を一つに纏めて取り扱うために、その連続画素群に対して識別子を付与すべく、一般的な画像処理技術であるラベリング処理が行われる。このことから、記入位置認識部11による位置算出の際にも、そのラベリング処理の結果を利用して、「○」,「×」,「△」等の図形を構成する連続画素群を一つの纏まりとして取り扱う。
(正誤判定記入位置の算出)
ここで、記入位置算出部11による正誤判定記入位置の算出処理について、図8のフローチャートに沿って説明する。図8は、正誤判定記入位置の算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
ここで、記入位置算出部11による正誤判定記入位置の算出処理について、図8のフローチャートに沿って説明する。図8は、正誤判定記入位置の算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定記入位置の算出処理にあたっては、教育用教材20上には正誤判定のチェック記号(「○」,「×」,「△」等の図形)が複数記入されていることから、先ず、そのチェック記号についてのカウント数Kを「1」に設定する(ステップS401)。これにより、カウント数Kが教育用教材20上に存在し得るチェック記号の数、すなわち解答欄21の数を超えるまでは(ステップS402)、予め定められた走査順で検出されるチェック記号について、一つ目から順にその位置が算出されることとなる。
位置認識は、例えば「○」,「×」,「△」等の図形の外接矩形情報を算出し(ステップS403)、さらにその外接矩形の中心座標を算出することによって行うことが考えられる(ステップS404)。
具体的には、算出対象となる図形(連続画素群)に対して外接矩形を抽出するとともに、その外接矩形の所定点(例えば、左上頂点)のxy座標、並びに、その外接矩形の幅wおよび高さhを算出する。そして、これらの算出結果から、中心x座標=x+w/2、中心y座標=y+h/2を算出し、その算出結果を連続画素群の位置、すなわちチェック記号の記入位置の算出結果とする。
このような処理を、カウント数Kの値をインクリメントしつつ(ステップS405)、教育用教材20上に存在する全てのチェック記号について算出するまで繰り返して実行する(ステップS402〜S405)。
このようにして、記入位置算出部11がチェック記号の記入位置を算出した後は、採点集計部12が正誤判定の採点集計を行う。このとき、採点集計部12は、図形形状認識部10による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置算出部11による正誤判定の記入位置の算出結果と、データベース部1が保持蓄積している教育用教材20の電子データに含まれる当該教育用教材20の各解答欄21についての配点情報とを基にして、その採点集計を行う。
ただし、「○」,「×」,「△」等の正誤判定図形(採点のためのチェック記号)の記入は、一般に教育用教材20上の各解答欄21に対応して行われるが、教師等によって手書きで行われるため、各解答欄21に対する記入位置が必ずしも一義的に定まっている訳ではない。
その一方で、正誤判定の採点集計にあたっては、各解答欄21と正誤判定の記入位置との対応を明確にする必要がある。何故ならば、正誤判定の採点集計は、各解答欄21に対応する正誤判定図形の記入結果を明確にした上で、採点結果(正解/不正解/部分点)および各解答欄21についての配点(部分点を含む)に基づいて行われるからである。このことから、採点集計部12では、後述するように、正誤判定図形と解答欄21との対応付けが行われる。
(解答欄位置領域情報)
教育用教材20上で解答欄21となる領域は、各解答欄21についての配点情報として、または当該配点情報と同様に、教育用教材20の電子データに含まれる解答欄位置領域情報によって特定されるものとする。
教育用教材20上で解答欄21となる領域は、各解答欄21についての配点情報として、または当該配点情報と同様に、教育用教材20の電子データに含まれる解答欄位置領域情報によって特定されるものとする。
図9は、解答欄位置領域情報の一具体例を示す説明図である。解答欄位置領域情報は、教育用教材20上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する配点と、その問題の解答を記入する解答欄21として扱われる領域の所定点(例えば、左上頂点)のxy座標、並びに、その外接矩形の幅Wおよび高さHとからなる情報で、図例のように、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、データベース部1内に予め保持蓄積されている。
(答案用紙のフォーマット)
ところで、部分点を考慮したときの教育用教材20である答案用紙としては種々のフォーマットのものが考えられる。例えば、図10(A)に示すように、答案用紙20A上の解答欄21の近傍に、部分点である得点を記入するための部分点記入欄24が設けられたものや、図10(B)に示すように、答案用紙20B上の解答欄21毎に当該解答欄21のみならず設問領域(問題領域)をも囲むような大きな領域の採点領域25が設けられたものなどが考えられる。
ところで、部分点を考慮したときの教育用教材20である答案用紙としては種々のフォーマットのものが考えられる。例えば、図10(A)に示すように、答案用紙20A上の解答欄21の近傍に、部分点である得点を記入するための部分点記入欄24が設けられたものや、図10(B)に示すように、答案用紙20B上の解答欄21毎に当該解答欄21のみならず設問領域(問題領域)をも囲むような大きな領域の採点領域25が設けられたものなどが考えられる。
採点にあたって部分点を記入するときに、図10(A)に示すフォーマットの答案用紙20Aの場合は、解答欄21内の解答の上に部分点を示す「△」を記入した上で部分点記入欄24に部分点である得点を記入することになる。ただし、「△」を記入しないで得点のみを部分点記入欄24に記入したり、あるいは、部分点は配点の半分とした上で「△」のみを解答欄21内の解答の上に記入したりすることも考えられる。一方、図10(B)に示すフォーマットの答案用紙20Bの場合は、採点領域25内に「△」と得点を一緒に記入したり、得点のみを採点領域25内に記入したり、あるいは、部分点を配点の半分とした上で「△」のみを採点領域25内に記入したりすることが考えられる。
(正誤判定の採点集計)
これら2種類の答案用紙20A,20Bを用いた場合の正誤判定の採点集計について、実施例1,2として以下に説明する。
これら2種類の答案用紙20A,20Bを用いた場合の正誤判定の採点集計について、実施例1,2として以下に説明する。
〈実施例1〉
図11は、実施例1に係る正誤判定の採点集計のための処理手順の一例を示すフローチャートである。
図11は、実施例1に係る正誤判定の採点集計のための処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定の採点集計にあたっては、答案用紙20A上には正誤判定のチェック記号が複数記入されていることから、先ず、そのチェック記号についてのカウント数Kを「1」に設定する(ステップS501)。これにより、カウント数Kが答案用紙20A上に存在し得るチェック記号の数、すなわち解答欄21の数を超えるまでは(ステップS502)、予め定められた走査順で検出される正誤判定のチェック記号(「○」,「×」,「△」等の図形)について、一つ目から順に採点集計のための処理が行われることになる。
すなわち、K番目の「○」,「×」,「△」等のチェック記号の図形(正誤判定図形)についてその外接矩形の面積を算出して、これを「L」とする(ステップS503)。また、解答欄21の数(=問題数)についてのカウント数Pを「1」に設定し(ステップS504)、そのカウント数Pを答案用紙20A上に存在する問題数(設問数)と比較する(ステップS505)。
そして、カウント数Pが答案用紙20A上に存在する問題数以下であれば、K番目の外接矩形とP番目の領域との重なり面積を算出し、その算出結果を「S(P)」とする(ステップS506)。次いで、その重なり面積S(P)と外接矩形の面積Lとの面積比を算出し、これを「R(P)」とする(ステップS507)。次いで、カウント数Pの値をインクリメントする(ステップS508)。このような処理を、全ての解答欄位置領域情報について終了するまで繰り返して行う(ステップS505〜S508)。
その後は、面積比R(P)の最大値を求めて、これを「Max」とし(ステップS509)、次いで重なり面積S(P)が最大となるカウント数Pの値を求め、これを「Pmax」とする(ステップS510)。そして、最大値Maxの値が所定閾値Th未満であるか否かを判断する(ステップS511)。最大値Maxの値が所定閾値Th未満の場合には、正誤判定図形と解答欄21との対応付けが不能であり、その正誤判定図形に対応する問題番号が不明であると判断する(ステップS512)。
これに対して、最大値Maxの値が所定閾値Th以上であれば、面積比R(P)が最大の正誤判定図形と解答欄21とを対応付ける(ステップS513)。そして、K番目のチェック記号の図形が「○」であるか、あるいは「×」であるかを判定する(ステップS514)。その判定結果が「○」であれば、後述する「問題別採点結果」において、カウント数Pmaxの問題の解答に対する配点を加算する(ステップS515)。判定結果が「×」であれば、カウント数Pmaxの問題の解答に対する配点加算を行わずに「0点」とする(ステップS516)。
一方、ステップS514において、K番目のチェック記号の図形が「○」,「×」以外(解答欄21へのチェック記号の記入無しを含む)であると判定した場合は、部分点の集計処理を行う(ステップS517)。この部分点の集計処理の詳細については後述する。
そして、このような処理を、カウント数Kの値をインクリメントしつつ(ステップS518)、答案用紙20A上における全ての正誤判定について完了するまで繰り返して行う(ステップS502〜S518)。以上のような処理を経ることで、採点集計部12からは、答案用紙20A上に記入された正誤判定の採点集計の結果が、問題別採点結果として出力される。
続いて、実施例1に係る採点集計における部分点の集計処理の一例について、図12のフローチャートに沿って説明する。
先述したように、図10(A)に示すフォーマットの答案用紙20Aを用いた場合の採点処理として、部分点を例えば配点の半分とした上で部分点を示す「△」のみを解答欄21内の解答の上に記入したり、部分点として配点の半分以外の得点を与える際に解答欄21内の解答の上に「△」を記入した上で部分点記入欄24に得点を記入したり、あるいは、「△」を記入しないで部分点である得点のみを部分点記入欄24に記入したりすることが考えられる。
そこで、部分点の集計処理では先ず、K番目のチェック記号の図形が存在するか否かを判断し(ステップS601)、存在すれば続いて、答案用紙20A上の部分点記入欄24に得点が記入されているか否かを判断する(ステップS602)。そして、チェック記号の図形が存在しかつ部分点記入欄24に得点が記入されていないときは、後述する「問題別採点結果」において、所定の得点、例えば配点の半分の得点を加算する(ステップS603)。
一方、ステップS601において、K番目のチェック記号の図形が存在しないと判断したときは、部分点記入欄24に得点が記入されているか否かを判断する(ステップS604)。そして、部分点記入欄24に得点が記入されているときは、解答欄21にチェック記号が記入されていなく、部分点である得点のみが部分点記入欄24に記入されていることになるので、画像データ解析部3での文字認識によって部分点記入欄24に記入されている得点の文字認識を行う(ステップS605)。
また、ステップS602において、部分点記入欄24に得点が記入されていると判断したときにも、ステップS605に移行して部分点記入欄24に記入されている得点の文字認識を行う。一方、ステップS604において、部分点記入欄24に得点が記入されていないと判断したときは、チェック記号も部分点である得点も記入されていないことから、採点漏れとして警告を出す(ステップS606)。
そして、部分点記入欄24に記入されている得点がK番目の設問の配点を超えるか否かを判断し(ステップS607)、超えない場合には、その得点を加算する(ステップS608)。このとき、部分点記入欄24に複数の数字が記入されているときは、それらの数字を合計し、その合計点が設問の配点を超えない場合に得点として加算する。また、部分点記入欄24に記入されている得点に「−」が付されている場合は、配点から“得点”分を減算する。なお、各設問の配点以上の得点を与えることを認める採点方式を使用するケースにおいては、減点のケースとは逆に、例えば部分点記入欄24に記入されている数字に「+」が付されて記入される。この場合には配点に数値分を加算して得点とする。
一方、ステップS607において、部分点記入欄24に記入されている得点がK番目の設問の配点を超えると判断したときも、部分点が設問の配点を超えることはあり得なく、その設問についての採点に誤りであることから、警告を出す(ステップS609)。警告が出されたときは、例えば、その設問について採点に不備がなかったか否かを採点者が見直す処理が行われることになる。
〈実施例2〉
続いて、実施例2に係る正誤判定の採点集計について説明する。
続いて、実施例2に係る正誤判定の採点集計について説明する。
実施例1に係る正誤判定の採点集計では、正誤判定図形と解答欄とを対応付けることによって採点集計処理を行うとした。これに対して、本実施例2に係る正誤判定の採点集計は、図10(B)に示すように、解答欄21のみならず設問領域をも囲むような大きな採点領域25が設定された答案用紙20Bに対応した実施例であることから、正誤判定図形および部分点の外接矩形と採点領域25とを対応付けることによって採点集計処理を行うことになる。
また、正誤判定図形および部分点の外接矩形と採点領域25との対応付けのために、採点領域25の座標を含む答案原稿情報がデータベース部1内に予め保持蓄積されている。図13は、答案原稿情報の一具体例を示す説明図である。答案原稿情報は、答案用紙20B上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する配点と、採点領域25のxy座標等とからなる情報で、図例のように、これらを互いに関連付けるテーブル形式で保持蓄積される。
図14は、実施例2に係る正誤判定の採点集計のための処理手順を示すフローチャートである。
正誤判定の採点集計にあたっては、答案用紙20B上には正誤判定のチェック記号が複数記入されていることから、先ず、そのチェック記号についてのカウント数Kを「1」に設定する(ステップS701)。これにより、カウント数Kが答案用紙20B上に存在し得るチェック記号の数、すなわち解答欄21の数を超えるまでは(ステップS702)、予め定められた走査順で検出される正誤判定のチェック記号(「○」,「×」,「△」等の図形)について、一つ目から順に採点集計のための処理が行われることになる。
すなわち、図15に示すように、K番目の「○」,「×」,「△」等のチェック記号の図形(正誤判定図形)と部分点(得点)との外接矩形26の面積を算出し、これを「M」とする(ステップS703)。また、採点領域25の数(=問題数)についてのカウント数Qを「1」に設定し(ステップS704)、そのカウント数Qを答案用紙20B上に存在する問題数(設問数)と比較する(ステップS705)。
そして、カウント数Qが答案用紙20B上に存在する問題数以下であれば、K番目の外接矩形とQ番目の採点領域25との重なり面積を算出し、その算出結果を「S(Q)」とする(ステップS706)。次いで、その重なり面積S(Q)と外接矩形の面積Mとの面積比を算出し、これを「R(Q)」とする(ステップS707)。次いで、カウント数Qの値をインクリメントする(ステップS708)。このような処理を、全ての採点領域25について終了するまで繰り返して行う(ステップS705〜S708)。
その後は、面積比R(Q)の最大値を求めて、これを「Max」とし(ステップS709)、次いで重なり面積S(Q)が最大となるカウント数Qの値を求め、これを「Qmax」とする(ステップS710)。そして、最大値Maxの値が所定閾値Th未満であるか否かを判断する(ステップS711)。最大値Maxの値が所定閾値Th未満の場合には、正誤判定図形および部分点の外接矩形と採点領域25との対応付けが不能であり、その正誤判定図形に対応する問題番号が不明であると判断する(ステップS712)。
一方、最大値Maxの値が所定閾値Th以上であれば、面積比R(Q)が最大の正誤判定図形および部分点の外接矩形と採点領域25とを対応付ける(ステップS713)。そして、例えば特徴量より分類することによって、対応付けられた外接矩形のうち、最大面積の画像を正誤判定図形として認識し(ステップS714)、次いで対応付けられた外接矩形のうち、正誤判定図形以外の画像を部分点として認識する(ステップS715)。
続いて、K番目のチェック記号の図形が「○」であるか、あるいは「×」であるかを判定する(ステップS716)。その判定結果が「○」であれば、後述する「問題別採点結果」において、カウント数Qmaxの問題の解答に対する配点を加算する(ステップS717)。また、判定結果が「×」であれば、カウント数Qmaxの問題の解答に対する配点加算を行わずに「0点」とする(ステップS718)。
一方、ステップS716において、K番目のチェック記号の図形が「○」,「×」以外(採点領域25へのチェック記号の記入無しを含む)であると判定した場合には、部分点の集計処理を行う(ステップS719)。この部分点の集計処理の詳細については後述する。
そして、このような処理を、カウント数Kの値をインクリメントしつつ(ステップS720)、答案用紙20B上における全ての正誤判定について完了するまで繰り返して行う(ステップS702〜S720)。以上のような処理を経ることで、採点集計部12からは、答案用紙20B上に記入された正誤判定の採点集計の結果が、問題別採点結果として出力される。
続いて、実施例2に係る採点集計における部分点の集計処理について、図16のフローチャートに沿って説明する。
先述したように、図10(B)に示すフォーマットの答案用紙20Bを用いた場合の採点処理として、採点領域25内に「△」と得点を一緒に記入したり、得点のみを採点領域25内に記入したり、あるいは、部分点を配点の半分とした上で「△」のみを採点領域25内に記入したりすることが考えられる。
そこで、部分点の集計処理では先ず、K番目のチェック記号の図形が存在するか否かを判断し(ステップS801)、存在すれば続いて、採点領域25内に部分点が記入されているか否かを判断する(ステップS802)。そして、チェック記号の図形が存在しかつ採点領域25内に部分点が記入されていないときは、後述する「問題別採点結果」において、所定の得点、例えば配点の半分の得点を加算する(ステップS803)。
一方、ステップS801において、K番目のチェック記号の図形が存在しないと判断したときは、採点領域25内に部分点が記入されているか否かを判断する(ステップS804)。そして、採点領域25内に部分点が記入されているときは、採点領域25内にチェック記号が記入されていなく、部分点である得点のみが採点領域25に記入されていることになるので、ステップS715で認識した部分点について文字認識を行う(ステップS805)。
また、ステップS802において、採点領域25内に得点が記入されていると判断したときにも、ステップS805に移行して採点領域25内に記入されている得点の文字認識を行う。一方、ステップS804において、採点領域25内に部分点が記入されていないと判断したときは、チェック記号も部分点である得点も記入されていないことから、採点漏れとして警告を出す(ステップS806)。
そして、採点領域25内に記入されている得点がK番目の設問の配点を超えるか否かを判断し(ステップS807)、超えない場合には、その得点を加算する(ステップS808)。このとき、採点領域25内に複数の数字が記入されているときは、それらの数字を合計し、その合計点が設問の配点を超えない場合に得点として加算する。また、採点領域25内に記入されている得点に「−」が付されている場合は、配点から“得点”分を減算する。
一方、ステップS807において、採点領域25内に記入されている得点がK番目の設問の配点を超えると判断したときは、部分点が設問の配点を超えることはあり得なく、その設問についての採点に誤りであることから、警告を出す(ステップS809)。警告が出されたときは、例えば、その設問について採点に不備がなかったか否かを採点者が見直す処理が行われることになる。
なお、本実施例2に係る正誤判定の採点集計では、採点領域25内の正誤判定図形(チェック記号)について先ず形状認識し、正誤判定図形以外を文字認識するとしたが、はじめに文字認識し、得点が記入されていない採点領域25について形状認識したり、あるいは、生徒が記入した解答(あるいは、解答欄21)に最も近い画像を正誤判定図形として認識処理し、それ以外を文字認識したりする構成を採ることも可能である。
(問題別採点結果)
図17は、問題別採点結果の一具体例を示す説明図であり、(A)は答案用紙20Aの場合を、(B)は答案用紙20Bの場合をそれぞれ示している。問題別採点結果は、答案用紙20A,20B上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する正誤判定(部分点を含む)と、その正誤判定に基づく得点とからなる情報で、図例のように、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、採点集計部12から出力されるものである。
図17は、問題別採点結果の一具体例を示す説明図であり、(A)は答案用紙20Aの場合を、(B)は答案用紙20Bの場合をそれぞれ示している。問題別採点結果は、答案用紙20A,20B上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する正誤判定(部分点を含む)と、その正誤判定に基づく得点とからなる情報で、図例のように、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、採点集計部12から出力されるものである。
図17(A)では、部分点を配点の半分とした上で、問題の番号No.2,4の正誤判定結果が「△」の場合を示している。図17(B)では、問題の番号No.2の採点領域25内に「△」と一緒に得点「3」が記入され、No.4の採点領域25内に「△」と一緒に得点「−3」が記入されている場合をそれぞれ示している。
採点集計部12から問題別採点結果が出力されると、その後は、集計結果出力部13がその問題別採点結果、すなわち採点集計部12による採点集計の結果を、解答者抽出部7が抽出した解答者情報と関連付けて、教材処理装置と接続するデータベース装置31またはファイルサーバ装置32に対して出力する(図3におけるステップS103の処理)。これにより、データベース装置31またはファイルサーバ装置32では、教育用教材20(答案用紙20A,20B)についての採点集計結果を、例えば一覧形式で管理または利用することが可能となる。
以上説明したように、教材処理装置、教材処理方法また教材処理プログラムにおいて、正誤判定の記入がされた教育用教材20から読み取った画像データと、その教育用教材20についての電子データ、すなわち解答欄21への解答記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされていないものについてのデータとを比較し、互いの差分から正誤判定の記入内容を認識して、その正誤判定の採点集計を行うようにしたことで、正誤判定が記入された教育用教材20に対する画像読み取りを行えば、その記入された正誤判定について採点結果の自動集計を行うことができるために、教育用教材20についての採点処理の省力化を図ることができることとなる。
しかも、教育用教材20から読み取った画像データを基にするため、例えば、複写機、複合機またはスキャナ装置によって実現されるスキャン機能と、PC等のコンピュータ機器が有する情報記憶処理機能、画像処理機能および演算処理機能とがあれば、装置構成を実現することができ、専用の構成機器を必要とすることもない。
つまり、本実施形態に係る教材処理装置、教材処理方法または教材処理プログラムによれば、教育機関で用いられる教育用教材20について、その採点処理の省力化を実現することが可能となるのに加えて、その採点処理にあたって専用の構成機器を必要とせず、しかも対応可能な教育用教材20についての汎用性を十分に確保することができる。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点処理を円滑に行えるようになる。
また、本実施形態に係る教材処理装置、教材処理方法または教材処理プログラムでは、正誤判定の記入内容として、当該正誤判定の記入図形形状および記入位置の両方を認識するようになっており、さらにはその記入図形形状および記入位置の認識結果を、電子データに含まれる解答欄21の位置情報および配点情報と対応させて、正誤判定の採点集計を行うようになっている。
つまり、正誤判定の記入位置を算出し、これを解答欄21の位置情報と対応させているので、教育用教材20上で解答欄21がどのようにレイアウトされていても、その教育用教材20に記入された正誤判定に対する採点集計を行い得るようになる。しかも、単に位置情報だけではなく、配点情報とも対応させるので、例えば解答欄21によって配点が異なるような教育用教材20についても、正誤判定に対する採点集計を行うことが可能となる。
特に、本実施形態に係る教材処理装置、教材処理方法または教材処理プログラムでは、正誤判定の採点集計において、正解/不正解を表す図形に基づく採点集計のみならず、解答欄21の近傍に記入された部分点についても採点集計が行えることで、従来技術の場合のように、教育用教材20上に「点数記入枠」を専用に設けなくても済むとともに、配点を確認しながら採点処理を行わなくて済む。しかも、図形で記入された部分点についても採点処理が可能になる。その結果、採点処理の作業性を向上できるとともに、信頼性の高い採点処理を行うことができることとなる。
なお、上記実施形態では、本発明の好適な実施具体例を説明したが、本発明はその内容に限定されるものではない。例えば、歪み補正処理や途切れ補正処理等は、必ずしも必須ではない。
このように、本発明は、上記実施形態での構成に対し、その要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更することが可能である。
1…データベース部、2…画像読み取り部、3…画像データ解析部、4…教材判別部、5…歪み補正部、6…差分抽出部、7…解答者抽出部、8…正誤判定抽出部、9…途切れ補正部、10…図形形状認識部、11…記入位置算出部、12…採点集計部、13…集計結果出力部、20…教育用教材、20A,20B…答案用紙、21…解答欄、22…識別情報欄、23…解答者情報欄、24…部分点記入欄、25…採点領域、31…データベース装置、32…ファイルサーバ装置、41…タイトル解析部、42…コード情報解析部、71…出席番号情報切り出し部、72…手書きOCR部
Claims (9)
- 解答欄を含む教育用教材についての電子データを保持蓄積するデータベース手段と、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定図形が記入された教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取り手段と、
前記データベース手段が保持する電子データと前記読み取り手段が得た画像データとの比較結果に基づいて前記正誤判定図形の形状および記入位置を認識する正誤判定認識手段と、
前記正誤判定認識手段が認識した正誤判定図形の形状および記入位置を、前記データベース手段が保持蓄積している電子データに含まれる解答欄の位置情報および配点情報と対応させて、当該正誤判定認識手段による認識結果に基づく正誤判定の採点集計を行う採点集計手段とを備え、
前記採点集計手段は、正解/不正解を表す図形に基づく採点集計に加えて、部分点に基づく採点集計を、前記解答欄に対応して記入された、設問の解答に部分点を付与することを表す図形あるいは数字に基づいて行う
ことを特徴とする教材処理装置。 - 前記教育用教材には、前記解答欄に対応して数字や記号で部分点を記入する部分点記入欄が設けられており、
前記採点集計手段は、前記解答欄に記入された前記正誤判定図形の外接矩形と前記解答欄となる領域との重なり面積を求め、当該重なり面積が最も大きくなる正誤判定図形と解答欄とを対応付け、当該対応付けられた正誤判定図形が正解/不正解を表す図形以外の場合であって、前記解答欄に設問の配点の解答に部分点を付与することを表す図形が記入されかつ前記部分点記入欄に数字が記入されていないときは、所定の得点を部分点とする
ことを特徴とする請求項1記載の教材処理装置。 - 前記採点集計手段は、前記部分点記入欄に数字が記入されているときは、前記部分点記入欄に記入されている数字と該当する設問の配点に基づいて得点を決定する
ことを特徴とする請求項2記載の教材処理装置。 - 前記採点集計手段は、前記部分点記入欄に記入されている部分点が前記設問の配点を超えているときは警告を出す
ことを特徴とする請求項2記載の教材処理装置。 - 前記教育用教材には、設問領域を囲む前記解答欄を含む採点領域が設定されており、
前記採点集計手段は、前記設問領域に記入された前記正誤判定図形と前記部分点との外接矩形と前記採点領域との重なり面積を求め、当該重なり面積が最も大きくなる外接矩形内の正誤判定図形と採点領域内の解答欄とを対応付ける
ことを特徴とする請求項1記載の教材処理装置。 - 前記採点集計手段は、対応付けられた前記外接矩形のうち、最大面積の画像を前記正誤判定図形として認識する
ことを特徴とする請求項5記載の教材処理装置。 - 前記採点集計手段は、対応付けられた前記外接矩形のうち、前記正誤判定図形以外の画像を前記部分点として認識する
ことを特徴とする請求項6記載の教材処理装置。 - 解答欄を有した教育用教材についての電子データをデータベース内に保持蓄積させる第1ステップと、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定図形が記入された教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る第2ステップと、
前記第1ステップで保持した電子データと前記第2ステップで得た画像データとの比較結果に基づいて前記正誤判定図形の形状および記入位置を認識する第3ステップと、
前記第3ステップで認識した正誤判定図形の形状および記入位置を、前記第1ステップで保持した電子データに含まれる解答欄の位置情報および配点情報と対応させて、当該第3ステップでの認識結果に基づく正誤判定の採点集計を行う第4ステップとを含み、
前記第4ステップでは、正解/不正解を表す図形に基づく採点集計に加えて、部分点に基づく採点集計を、前記解答欄に対応して記入された、設問の解答に部分点を付与することを表す図形あるいは数字で前記解答欄の近傍に記入された部分点に基づく採点集計を行う
ことを特徴とする教材処理方法。 - 解答欄を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像読み取り装置と接続するコンピュータを、
解答欄を含む教育用教材についての電子データを保持蓄積するデータベース手段と、
前記解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定図形が記入された教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取り手段と、
前記データベース手段が保持する電子データと前記読み取り手段が得た画像データとの比較結果に基づいて前記正誤判定図形の形状および記入位置を認識する正誤判定認識手段と、
前記正誤判定認識手段が認識した正誤判定図形の形状および記入位置を、前記データベース手段が保持蓄積している電子データに含まれる解答欄の位置情報および配点情報と対応させて、当該正誤判定認識手段による認識結果に基づく正誤判定の採点集計を行うとともに、当該採点集計の際に、正解/不正解を表す図形に基づく採点集計に加えて、部分点に基づく採点集計を、前記解答欄に対応して記入された、設問の解答に部分点を付与することを表す図形あるいは数字で前記解答欄の近傍に記入された部分点に基づく採点集計を行う採点集計手段
として機能させることを特徴とする教材処理プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005243896A JP2007057882A (ja) | 2005-08-25 | 2005-08-25 | 教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2005243896A JP2007057882A (ja) | 2005-08-25 | 2005-08-25 | 教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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JP2007057882A true JP2007057882A (ja) | 2007-03-08 |
Family
ID=37921442
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP2005243896A Pending JP2007057882A (ja) | 2005-08-25 | 2005-08-25 | 教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
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JP (1) | JP2007057882A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017009696A (ja) * | 2015-06-18 | 2017-01-12 | 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 | 答案採点プログラム、答案採点装置、及び答案処理システム |
JP7556264B2 (ja) | 2020-10-27 | 2024-09-26 | 大日本印刷株式会社 | 情報処理装置、制御方法及びプログラム |
-
2005
- 2005-08-25 JP JP2005243896A patent/JP2007057882A/ja active Pending
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