「それは特にこれが私達の最初試みだったので、私達が」言ったコンピュータ・サイエンスのUB部のSargur N. Srihari、Ph.D。、SUNYによって区別された教授およびプロジェクトの設計および主任調査官を、また私達がされたこと私達を驚かした。

プロジェクトはニューヨーク州の英語の芸術の検査からのこの質問に答えたバッファローの公立学校の8年生から得られた手書きエッセイに焦点を合わせた: 「いかに最初にあったマーサワシントン州の役割がEleanor Rooseveltのそれと別の女性としてか」。

エッセイの300は人間の検査官によって96がコンピュータ記録したかどれをエッセイに対する「金本位」が判断されたと同時に記録され、使用した。

エッセイは最も高いスコアで6が0-6の尺度で、等級別になった。

場合の70%では、報告されたUBの研究者は計算機プログラム人間の検査官が割り当てたそれらの1ポイント内のエッセイを等級別にした。

UBの研究は2つの重要な人工知能問題に取り組んだり、SrihariをUBの文書解析のおよび認識(ヒマラヤスギ)優秀な研究機関のディレクター、手書きを確認し、読むことができる新技術の開発に捧げられる世界で最も大きい研究所言った。

「私達は言った」、彼に本質的に地図にない領域である子供の手書きを読むのに自動化された手書き文字認識の機能が使用することができるかどうか会いたいと思った。 「それから私達はそれに人間の検査官のようなこれらのエッセイを記録するために私達が」。コンピュータを得ることができるかどうか見るために一歩先に踏んだ

パイロット・スタディでは、エッセイはコンピュータに最初にスキャンされた。 各テキスト行は分割された個々の単語だった。 このステップでは、システム目標はサンプル、答えの赤文字および質問の残りからのコンテキスト情報を使用して達成した単語認識だった。

単語の大半が確認されたら、エッセイはデジタルテキスト・ファイルに回った。

自動化された記録のステップの場合、UBの研究者は人工の神経ネットワークのアプローチを使用した。

「この方法で、システムは、異なった価値かスコアをエッセイの異なった特徴と関連付ける」、説明されたSrihari 「人間によって既に記録された一組の答えから学び」。

計算用具は既に存在している、Srihari説明したタイプされる手書きエッセイを、評価するように設計した。

「しかしこれらはすべてテスト受け手がタイプインすると電子テキストに基づいているコンピュータのキーボードを使用して」、彼は言った。 「この場合、私達は多くのたくさんの州全体の統治を委任された読解力テストの一部として学童が書いている手書きエッセイを読み、評価するために計算用具を発達させることの方に働いている」。

プログラムが使用する薄い速度 -- エッセイごとの文字通り秒 -- 最も明らかな利点はあると、UBの研究者は言った。

手書きエッセイはあらゆる州で与えられるあらゆる標準化された読解力テストの重要な部分である。 しかしそれらの手書きエッセイすべてを等級別にすることが人間の検査官によって仕事の多くの時間を要求する非常に巨大な仕事であるので1月の検査を取る学生はばね学期の終わりまでいかにほとんどか調べない。

「この量の手書きエッセイを判断することは非常に困難である」、Srihariを言った。 「このプロセスを自動化することは素晴らしい従って多分学生により多くの指示を受け取る5月のテストを、取ることができ次に6月にある結果が」。

そして何人かの教師がきちんとエッセイ、ジェームスL. Collins、学習のUB部のEd.D.、教授およびおよびco調査官UBの大学院の教育学研究科の指示を等級別にするコンピュータの能力に慎重かもしれない間、かなり確信しているがある。

人間の検査官はまだ極めて特殊な規準の等級分けに必要であるかもしれないことに彼が注意する間、評価の大半はコンピュータによっておそらく全く同じようにすることができる。

「コンピュータ的言語学大きい跳躍をここ十年間し、ペーパーの全面的な質を判断するためのそれをひっくり返す、人間のグレーダーが」、はCollins言った信頼できるコンピュータは全く。

それは重要な開発である、彼は読者からの練習そしてフィードバックを書いてあらゆる平面で書くことを学習の主要な面がありなさいので、言った。

「いかに教師が彼らの学生が作り出す執筆すべてに役立って答えるか問題、「はあるか。」」彼は言った。 「今、教師は長時間彼らの学生のこれらの共通テストの準備ができた得を使う、そして学生は検査を取り、彼らのスコアに後で背部月を得る。 記録していてコンピュータが学生は結果がそれでも演説することができる時彼らのスコアを大いにより速い取り戻すことができる。 査定のスコアは「ブラックホールにどうしても入っていなかった。」」

UBで開発されたソフトウェアプログラムは6つの特定の執筆特性に基づいてエッセイを評価するために「訓練された」: 考え、構成、単語の選択、構文、声および大会は綴り、使用法および句読点好む。

Collinsは開発の下のソフトウェアが今重要な授業で使う道具として使用できると言った。

「私達は学生がhandwriteエッセイそれ「読まれて」私達が評価するためにそれを訓練した特定の特性のためのそれを分析するためにコンピュータにそれをスキャンするためにプログラムを」彼言った想像し。

そのフィードバックは教師にすぐに利用でき、分析されたとタイプされたエッセイとして学生は編集する、方法のより有益なレッスンを可能にしておよび修正、Collinsは6つの特性のために言った。

ソフトウェアプログラムはまた教育の研究者に新しい機会をように3年のUBで同僚と働いているCollins $1.5百万プロジェクトの呼ばれた執筆教育省米国ので教育科学の協会が資金を供給する集中的な読解力提供する。 調査は10の低実行都市学校で2,000人以上の第4および5年生を含む。 これまでは、学生が助けられた執筆の使用によって彼らの読書能力をかなり改善できることをCollinsは言った、結果は示す。

「手書きエッセイがコンピュータによって「読まれたら」、私達は私達が一般的なパターンに斑点を付けてもいく、どんな子供との悩みを持っているか発見するために」、Collinsが続いたように執筆のある特定の特徴を見るためにコンピュータを頼んでもいい。

SrihariおよびCollinsの人工知能のペーパーの共著者はJanina Brutt-Griffler、学習のUB部のEd.D.、助教授および指示である; UBのコンピュータ・サイエンスのRohini Srihari、Ph.D。、教授および工学; Harish Srinivasanのヒマラヤスギの博士の候補者、およびShravya Shettyの今Google著用いられるヒマラヤスギの前の大学院生。

バッファローの大学はニューヨークの州立大学の首位の研究集約的な公立大学、最も大きく、広範囲のキャンパスである。 UBの28,000人以上の学生は以上300大学生、卒業生および専門家の履修プログラムによって彼らの学術の興味を追求する。 、大学はバッファローで1846年に創設されてアメリカ大学の連合のメンバーである。