論文の概要: Can AI Assistance Aid in the Grading of Handwritten Answer Sheets?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12870v1
- Date: Fri, 23 Aug 2024 07:00:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-26 15:49:48.572889
- Title: Can AI Assistance Aid in the Grading of Handwritten Answer Sheets?
- Title（参考訳）: 手書きアンサーシートのグラフ化にAIアシストは有効か?
- Authors: Pritam Sil, Parag Chaudhuri, Bhaskaran Raman,
- Abstract要約: この作業では、AI支援のグレーティングパイプラインが導入されている。
パイプラインはまずテキスト検出を使用して、質問紙PDFに存在する質問領域を自動的に検出する。
次に、SOTAテキスト検出法を用いて、スキャンされた回答シートの手書き回答領域に存在する重要なキーワードをハイライトし、評価プロセスを支援する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.025468874117372
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With recent advancements in artificial intelligence (AI), there has been growing interest in using state of the art (SOTA) AI solutions to provide assistance in grading handwritten answer sheets. While a few commercial products exist, the question of whether AI-assistance can actually reduce grading effort and time has not yet been carefully considered in published literature. This work introduces an AI-assisted grading pipeline. The pipeline first uses text detection to automatically detect question regions present in a question paper PDF. Next, it uses SOTA text detection methods to highlight important keywords present in the handwritten answer regions of scanned answer sheets to assist in the grading process. We then evaluate a prototype implementation of the AI-assisted grading pipeline deployed on an existing e-learning management platform. The evaluation involves a total of 5 different real-life examinations across 4 different courses at a reputed institute; it consists of a total of 42 questions, 17 graders, and 468 submissions. We log and analyze the grading time for each handwritten answer while using AI assistance and without it. Our evaluations have shown that, on average, the graders take 31% less time while grading a single response and 33% less grading time while grading a single answer sheet using AI assistance.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最近の進歩により、手書きの回答シートのグレーディングを支援するため、最先端(SOTA)AIソリューションの使用への関心が高まっている。
いくつかの商用製品が存在するが、AIアシスタントが実際にグレーティングの労力と時間を削減できるかどうかという問題は、まだ公表された文献で慎重に検討されていない。
この作業では、AI支援のグレーティングパイプラインが導入されている。
パイプラインはまずテキスト検出を使用して、質問紙PDFに存在する質問領域を自動的に検出する。
次に、SOTAテキスト検出法を用いて、スキャンされた回答シートの手書き回答領域に存在する重要なキーワードをハイライトし、評価プロセスを支援する。
そして、既存のeラーニング管理プラットフォーム上にデプロイされたAI支援のグレーティングパイプラインのプロトタイプ実装を評価する。
評価には、評価機関の4つの異なるコースにまたがる5つの異なる実生活試験が含まれており、合計42の質問、17の学年、468の応募がある。
私たちは、AIアシストを使用しながら、それなしで、手書きの回答の採点時間をログし分析します。
評価の結果,1回の回答は平均31%,1回の回答は33%,1回の回答シートはAIアシストで評価した。
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