大規模言語モデル（LLM）を用いた物理試験の採点支援システムに関する教育実践論文が、『大学の物理教育』に掲載されました。

論文情報:

  • タイトル: “大規模言語モデルを用いた物理試験の採点支援システムの実践”
  • 英文タイトル: “Practical Implementation of a Large Language Model–Based Grading Support System for Physics Exams”
  • 著者: 佐藤桂輔
  • 掲載誌: 大学の物理教育, Vol. 32, No. 1 (2026), p. 19

本研究では、高専の物理科目（応用物理I・波動分野）の定期試験を対象に、LLMが採点基準に基づいて観点別評価とフィードバックコメントを自動生成し、手書き答案に注釈付きPDFとして返却するシステムを構築・実践しました。

教員による最終確認を前提とした運用で、LLM判断の修正率は約1.7%にとどまり、学生アンケートでは全項目で平均4.1以上（5段階）の肯定的評価が得られました。LLMを「教員の代替」ではなく「採点作業とフィードバック生成を支援するツール」と位置づけることで、採点精度と学生の受容性の両立を探った実践報告です。