[4G1-GS-6] 言語メディア処理：

[4G1-GS-6-01] ローカル環境におけるファインチューニングした生成AIによる英語パフォーマンステスト採点支援システムの開発

〇金子 淳¹、大槻 恭士²、坂口 隆之²、サコラヴスキー ジェシー¹、庄山 大樹³、井上 大⁴ (1. 三重大学、2. 山形大学、3. 三重大学 教育学部 附属中学校、4. 三重大学 教育学部 附属小学校)

キーワード：生成モデル、ファインチューニング、教育応用

学校現場では、英語のスピーキングやライティングの成績評価を行う際、パフォーマンステストを実施している。ただ、その採点業務は教員にとって負担が大きい。民間企業では、AIを使った自動採点が試みられている。それらの多くは、評価項目ごとにスコアを算出、集計、評価している。しかし、何を評価項目にし、いくつにするか、重みづけや評価基準をどうするかなど、調整・決定しなければならないことが多く、難しい。加えて、そのサービスは営利企業による提供が多く、コストや個人情報保護の問題もある。これらの問題を解決するため、オープンソースの生成AIモデルをローカル環境でファイン・チューニングし、英語のパフォーマンステスト評価用の生成AIが作れないか試みた。文部科学省が評価の観点としている「知識・技能」「思考・判断・表現」「主体的に学習に取り組む態度」の3観点を用い、それに基づいてラベルづけを行った学習データでファインチューニングさせたモデルを作成、効果を検証した。その結果、パフォーマンステスト評価を支援するシステムの構築が可能であることが示唆された。