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[8241]
Re: 復元論文についてchatgptの評価どおりにA判定になった方おられますか
Name:技師A 2025/06/27(金) 17:57:27
AIの点数には、現段階ではあまり厳密な意味は持たせられないかもしれません。
記述式試験においては、AIの評価には限界があります。
AIは指定がない場合に回答を広げがちであり、問いの焦点からずれる内容を丁寧に説明してしまうことがあります。
これは、AIが「過不足のない説明」を優先し、「沈黙より過剰」を選ぶためです。なので、設問に対するピンポイントな応答性や、出題者の意図を汲む力はまだ限定的です。
AIを用いた論文評価ではまず、
・合格論文と試験の要求事項をAIに読ませ、設問意図と論述構造の整合性を確認する
・解答に求められる構成や表現方針について、あらかじめ「プロトコル(方針)」を設計する
・そのプロトコルに基づいて採点用のチェックリストや観点を設け、評価を行う
といったステップを踏むことになると思います。
評価については指示がなければ、AIは「解答に必要な情報が全体として含まれているかどうか」といった分布的な観点でざっくり評価する傾向があります。
それだけでは不十分なので、人間的な視点での補完的評価が必要
・論理構成が適切か、読み手の視点で筋道が通っているか
・文中にくどい表現や繰り返しがないか(可読性・論旨の明瞭性)
・内容に対する説得力、技術者としての視座の深さがあるか
AIはあくまで確認者・補助者として位置づけというのが現段階での限界。AIの出力をそのまま信用するのではなく、“評価の補助材料”としてフィードバックを得る道具として活用することが、現実的で信頼性の高い使い方といえるかもです。
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→Re: Re: 復元論文についてchatgptの評価どおりにA判定になった方おられますか
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■No8241に返信(技師Aさんの記事) > AIの点数には、現段階ではあまり厳密な意味は持たせられないかもしれません。 > 記述式試験においては、AIの評価には限界があります。 > > AIは指定がない場合に回答を広げがちであり、問いの焦点からずれる内容を丁寧に説明してしまうことがあります。 > これは、AIが「過不足のない説明」を優先し、「沈黙より過剰」を選ぶためです。なので、設問に対するピンポイントな応答性や、出題者の意図を汲む力はまだ限定的です。 > > AIを用いた論文評価ではまず、 > ・合格論文と試験の要求事項をAIに読ませ、設問意図と論述構造の整合性を確認する > ・解答に求められる構成や表現方針について、あらかじめ「プロトコル(方針)」を設計する > ・そのプロトコルに基づいて採点用のチェックリストや観点を設け、評価を行う > といったステップを踏むことになると思います。 > > > 評価については指示がなければ、AIは「解答に必要な情報が全体として含まれているかどうか」といった分布的な観点でざっくり評価する傾向があります。 > それだけでは不十分なので、人間的な視点での補完的評価が必要 > ・論理構成が適切か、読み手の視点で筋道が通っているか > ・文中にくどい表現や繰り返しがないか(可読性・論旨の明瞭性) > ・内容に対する説得力、技術者としての視座の深さがあるか > > AIはあくまで確認者・補助者として位置づけというのが現段階での限界。AIの出力をそのまま信用するのではなく、“評価の補助材料”としてフィードバックを得る道具として活用することが、現実的で信頼性の高い使い方といえるかもです。
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記述式試験においては、AIの評価には限界があります。
AIは指定がない場合に回答を広げがちであり、問いの焦点からずれる内容を丁寧に説明してしまうことがあります。
これは、AIが「過不足のない説明」を優先し、「沈黙より過剰」を選ぶためです。なので、設問に対するピンポイントな応答性や、出題者の意図を汲む力はまだ限定的です。
AIを用いた論文評価ではまず、
・合格論文と試験の要求事項をAIに読ませ、設問意図と論述構造の整合性を確認する
・解答に求められる構成や表現方針について、あらかじめ「プロトコル(方針)」を設計する
・そのプロトコルに基づいて採点用のチェックリストや観点を設け、評価を行う
といったステップを踏むことになると思います。
評価については指示がなければ、AIは「解答に必要な情報が全体として含まれているかどうか」といった分布的な観点でざっくり評価する傾向があります。
それだけでは不十分なので、人間的な視点での補完的評価が必要
・論理構成が適切か、読み手の視点で筋道が通っているか
・文中にくどい表現や繰り返しがないか(可読性・論旨の明瞭性)
・内容に対する説得力、技術者としての視座の深さがあるか
AIはあくまで確認者・補助者として位置づけというのが現段階での限界。AIの出力をそのまま信用するのではなく、“評価の補助材料”としてフィードバックを得る道具として活用することが、現実的で信頼性の高い使い方といえるかもです。