田口雅弘教授が共同論文「研究利用可能な小論文データに基づく参照文書を利用した小論文採点手法の開発」で第38回電気通信普及財団賞（テレコム学際研究賞）を受賞されました。
　この研究は、田口教授らの行った講義・模擬試験と同教授らが作成したルーブリックに基づき出題者が採点した評価値と、竹内准教授らが開発したWEB上の参照文書と講義原稿との類似度を利用した複数の自動採点手法を比較し、相関が高い手法を明らかにしたものです。類似度計算法として、形態素の頻度、Wikipediaを利用したidf値、LSI、LDA、分散表現ベクトル、BERTを用いた文書ベクトルを利用しています。評価実験の結果、形態素の頻度とidf値を利用した手法が他の手法に比べて人手による評価値と複数の課題で相関が高く有効な手法であることが明らかになりました。
　これは将来的に、大学入試などで大量の論述問題の解答をAIを使って短時間に採点したり、出題者による手作業の採点のゆらぎ（採点を長時間続けているうちに途中で採点が甘くなったり辛くなったりすること）を自動採点結果と対照させることにより修正する場合などに応用できます。

竹内孔一、大野雅幸、泉仁宏太、田口雅弘、稲田佳彦、飯塚誠也、阿保達彦、上田均「研究利用可能な小論文データに基づく参照文書を利用した小論文採点手法の開発」、『情報処理学会論文誌』、62(9)、2021年9月、pp.1586-1604。(ISSN 1882-7764)