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    <title>LLM on 佐藤桂輔 研究室</title>
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    <description>Recent content in LLM on 佐藤桂輔 研究室</description>
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      <title>論文が『大学の物理教育』に掲載されました</title>
      <link>https://skeisuke-lab.com/posts/daigaku-no-butsuri-kyouiku-2026-llm-grading/</link>
      <pubDate>Sat, 04 Apr 2026 00:00:00 +0900</pubDate>
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      <description>&lt;p&gt;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。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;論文情報:&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;タイトル: &amp;ldquo;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&amp;rdquo;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;英文タイトル: &amp;ldquo;Practical Implementation of a Large Language Model–Based Grading Support System for Physics Exams&amp;rdquo;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;著者: 佐藤桂輔&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;掲載誌: 大学の物理教育, Vol. 32, No. 1 (2026), p. 19&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;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。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;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。&lt;/p&gt;</description>
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