1. トップ
  2. STEM・プログラミング
  3. 手書き文字を読み取るAIで教員の事務作業を大幅削減

2016年9月20日

手書き文字を読み取るAIで教員の事務作業を大幅削減

Findアクティブラーニングは15日、グループ企業のAI insideマーケティングと協働し、教育分野向け手書き文字読み取りサービスの提供を開始した。

AI insideは、人工知能「Neural X」による画像解析技術を利用したIntelligent OCRサービスで、手書き文字の認識率99.89%を実現しているという。100万枚を超える手書き書類の読取処理実績があり、金融業界など高いセキュリティレベルが求められる業務での運用にも耐えうるという。で、この技術を、主に新テストの答案採点などのテスト分野での活用、教員の手書き文字入力業務などの日常業務の負担軽減に活用していく予定という。

19find

現行の大学入試センター試験に代わる新しい入試改革案として、2020年からセンター試験から新たに「大学入学希望者学力評価テスト」が実施。このテストは、大学に入学を希望する生徒が1次試験として受けるもので、従来のテストとの大きな変更点は、「記述式問題の導入」だ。記述式問題は、思考力・判断力・表現力を測るには従来のマークシート方式だけでは限界があるとして、それに代わるものとして導入が検討されている。

だが、大きな課題としてあげられているのが、記述式問題を増やしたり、記述式問題の文字数を増やすことで、採点に関わる人手と期間がかかってしまうという点。

また、国際的に見ても業務時間が最も長いといわれている日本の教員の、業務負担の主な要因の一つとなっている成績管理や生徒の手書き文字の入力作業、各種帳票作成に関わる事務作業による業務負担を一気に軽減できるようになるという。

これまでは、パンチャーという人の手を使ったデータ入力作業が手書き文字をデータ化するための一つの方法だったが、人の手を使う以上大幅な時間短縮は困難。また、スキャナーを使用しながらデータ化を行うためのOCR(光学文字認識)技術は、入力枠という制約が生じるだけでなく、手書き文字の場合の認識誤りも一定割合以上発現してしまい、試験の採点に耐えうる品質精度を達成することは難しいと考えられてきた。

しかし、99.89%という圧倒的な認識率を誇る人工知能を活用することで、教員の事務作業時間の短縮が可能であると判断。今回のサービス提供に至ったという。

関連URL

アクティブ・ラーニング

自律的な学習者への第一歩に 自己効力感の向上 活用事例多数紹介 すらら 活用事例のご紹介
大塚商会
株式会社TENTO

アーカイブ

  • ICT要員派遣はおまかせ! ICTまるごとサポート 詳細はこちら
  • 事例紹介作って掲載します。 ICT教育ニュースの楽々 事例作成サービス