説明

教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム

【課題】教育機関で用いられる教育用教材について、情報入力等の手間を省きつつ、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を可能とする。
【解決手段】教育用教材20から画像データを得る読み取り手段2と、記入欄が記入済みの教育用教材20についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材20についての画像データとの差分を抽出する追記情報抽出手段6と、その差分抽出結果から教育用教材上における前記記入欄の位置情報を算出する解答位置算出手段12と、その算出結果を記憶保持する記憶手段1と、前記読み取り手段2が得た画像データから前記教育用教材20に記入された正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段8〜11と、前記記憶手段1の記憶内容および前記正誤判定認識手段8〜11による抽出結果に基づいて前記正誤判定の採点集計を行う採点集計手段13と、を備えて教材処理装置を構成する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、教育機関で用いられる教育用教材を取り扱う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関し、特にその教育用教材についての採点処理を行う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
一般に、学校や塾等の教育機関では、例えばペーパーテストや練習問題シートのような教育用教材を用いることが多い。すなわち、問題およびその解答記入欄を有した教育用教材を用いて、その教育用教材上に生徒に解答を記入させ、その記入された解答に対して教師が採点を行う、といったことが広く行われている。
【0003】
ところで、教育用教材については、その採点処理の省力化が強く求められている。これに応えるべく、採点処理の省力化を実現するものとしては、例えば、パーソナルコンピュータ(以下、単に「PC」という)に採点台および採点ペンを接続し、採点台の所定位置に教育用教材を載置した状態で採点ペンによって○×付けを実施することで、PCに対して教育用教材上に記入された解答の位置情報およびその正否情報を入力し得るようにし、これによりPCにて教育用教材上の解答についての自動採点を実施するように構成されたシステムが提案されている(例えば、特許文献1参照)。
【0004】
【特許文献1】特開平6−266278号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
ただし、教育用教材についての採点処理にあたり、採点台や採点ペン等といった専用の構成機器を必要とすることは、必ずしも好適とはいえない。専用の構成機器は、システム全体の構成の複雑化や高コスト化等を招く要因となり得るからである。また、専用の構成機器を必要とすると、対応可能な教育用教材が限定されてしまい、その教育用教材についての汎用性が制限されてしまうおそれもある。
【0006】
その一方で、近年、教育機関には、PCや複写機、あるいはスキャン機能、プリント機能およびネットワーク通信機能等を統合した、いわゆる複合機が設置されて用いられていることが一般的である。
【0007】
このことから、教育用教材の採点処理については、例えば「○」または「×」といった正誤判定の記入がされた教育用教材について、これを複写機等のスキャン機能を用いて読み取り、その読み取り結果である画像データに対してPC等の画像処理機能を用いて画像処理を行うことで、特別な構成機器を必要とすることなく、教育用教材上の解答についての自動採点を可能にすることも考えられる。具体的には、教育用教材から画像データを得ると、その画像データから正誤判定の記入内容を抽出することで、教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行い、さらにはその画像データから教育用教材への解答記入者による記名内容を抽出して、OCR(Optical Character Reader)技術等によりその解答記入者の特定を行い、これらの採点集計結果と解答者特定結果とを互いに関連付けて出力することで、上述した特許文献1に開示されたものと同様の自動採点結果が得られるようになる。
【0008】
ところで、上述したように正誤判定の記入内容を抽出して採点集計を行う場合には、教育用教材上における解答記入欄についての位置情報の存在が必要となる。採点集計にあたっては、各解答記入欄(設問)に対して設定された配点を認識する必要があり、また教育用教材上には複数の解答記入欄が配されており、それぞれの配点が異なることが一般的だからである。
【0009】
しかしながら、教育用教材上における解答記入欄の位置情報については、採点処理を行うシステムや装置等への入力を、そのシステムや装置等を利用する利用者の手作業で行おうとすると、非常に煩雑なものとなってしまい、また作業ミス等も生じ得るため、必ずしも好ましいとは言えない。特に、学科別や生徒の学年別等の如く、様々な種類の教育用教材を採点集計処理の対象とする場合には、その情報入力の煩雑化が顕著となり得る。
【0010】
そこで、本発明は、教育機関で用いられる教育用教材について、情報入力等の手間を省きつつ、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を行うことを可能とし、これによりその採点処理の省力化を実現することのできる、教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0011】
本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理装置で、記入欄を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取り手段と、前記記入欄が記入済みの教育用教材についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材についての画像データとを比較して差分を抽出する追記情報抽出手段と、前記追記情報抽出手段による抽出結果から前記教育用教材上における前記記入欄についての位置情報を算出する解答位置算出手段と、前記解答位置算出手段による算出結果を記憶保持する記憶手段と、前記記入欄への記入および当該記入に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、前記記憶手段における記憶内容および前記正誤判定認識手段による抽出結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段とを備えることを特徴とするものである。
【0012】
また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理方法で、記入欄を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取りステップと、前記記入欄が記入済みの教育用教材についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材についての画像データとを比較して差分を抽出する追記情報抽出ステップと、前記追記情報抽出ステップでの抽出結果から前記教育用教材上における前記記入欄についての位置情報を算出する解答位置算出ステップと、前記解答位置算出ステップでの算出結果を記憶保持する記憶ステップと、前記記入欄への記入および当該記入に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取りステップでの画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識ステップと、前記記憶ステップでの記憶内容および前記正誤判定認識ステップでの抽出結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計ステップとを含むことを特徴とする。
【0013】
また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理プログラムで、記入欄を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像読み取り装置と接続するコンピュータを、前記記入欄が記入済みの教育用教材についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材についての画像データとを比較して差分を抽出する追記情報抽出手段と、前記追記情報抽出手段による抽出結果から前記教育用教材上における前記記入欄についての位置情報を算出する解答位置算出手段と、前記解答位置算出手段による算出結果を記憶保持する記憶手段と、前記記入欄への記入および当該記入に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、前記記憶手段における記憶内容および前記正誤判定認識手段による抽出結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段として機能させることを特徴とするものである。
【0014】
上記構成の教材処理装置、上記手順の教材処理方法、および、上記構成の教材処理プログラムでは、記入欄が記入済みの教育用教材から得た画像データと、記入欄が未記入の教育用教材から得た画像データとを比較し、その差分を抽出して、その抽出結果から教育用教材上における記入欄についての位置情報を算出する。この算出は、例えば、記入欄への記入内容の教育用教材上における座標検知を通じて行うことが考えられる。そして、記入欄についての位置情報を算出すると、その算出結果を、記憶手段が、その記入欄に対する配点と対応付けて、解答配点対応情報として記憶保持しておく。ここで、記入欄に対する配点は、例えば、教育用教材上の記入欄に対応して付記された配点に関する記載についての文字認識等を通じて取得することが考えられる。
したがって、例えば教育用教材上に複数の問題およびその解答の記入欄が配されており、それぞれに対する配点が異なる場合であっても、記憶手段が記憶する解答配点対応情報を基にすることで、各記入欄の位置とそれぞれに対する配点とが明確となるので、採点集計手段が正誤判定についての採点集計を行うことが可能となる。しかも、その解答配点対応情報は、記入欄が記入済みの教育用教材から得た画像データと記入欄が未記入の教育用教材から得た画像データとの差分を基に抽出されるので、記入欄が記入済みの教育用教材と未記入の教育用教材とを用意するだけでよく、採点集計を行うのに先立って解答欄の位置情報の手入力等を行っておく必要もない。
【発明の効果】
【0015】
以上のように、本発明の教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育機関で用いられる教育用教材について、例えばその教育用教材上に複数の問題およびその解答の記入欄が配されており、それぞれに対する配点が異なる場合であっても、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を行うことが可能であり、しかもそのために記入欄の位置情報の手入力等の労力を要してしまうこともなく、その採点処理の省力化を実現することができる。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点処理を円滑に行えるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0016】
以下、図面に基づき本発明に係る教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムについて説明する。
【0017】
先ず、教材処理装置の概略構成について説明する。図1は、本発明に係る教材処理装置の概略構成例を示すブロック図である。
【0018】
図例のように、ここで説明する教材処理装置は、データベース部1と、画像読み取り部2と、画像データ解析部3と、教材判別部4と、歪み補正部5と、差分抽出部6と、解答者抽出部7と、正誤判定抽出部8と、途切れ補正部9と、図形形状認識部10と、記入位置認識部11と、解答位置配点認識部12と、採点集計部13と、集計結果出力部14と、を備えて構成されている。
【0019】
データベース部1は、教育用教材についての電子データを保持蓄積するものである。さらに、データベース部1は、詳細を後述する解答配点対応情報を、電子データを保持蓄積している教育用教材のそれぞれと対応付けた状態で、記憶保持するものである。すなわち、データベース部1は、本発明における記憶手段として機能するものである。
【0020】
ここで、教育用教材について簡単に説明する。図2は、教育用教材の一具体例を示す説明図である。図例のように、教育用教材20は、問題および解答者による記入欄を有したもので、具体的には教育機関で用いられるペーパーテストや練習問題シート等がこれに相当する。ただし、教育用教材20は、問題文については必ずしも記載されていなくともよい。
記入欄としては、問題に対する解答を記入するための解答記入欄(以下、単に「解答欄」という)21が挙げられる。
また、教育用教材20は、その教育用教材を識別特定するための識別情報欄22と、解答欄21への解答記入者に関する解答者情報欄23と、を有している。識別情報欄22には、例えば教育用教材の科目、タイトル、適用学年等が予め記載されるものとする。ただし、これらの記載に加えて、またはこれらの記載とは別に、教育用教材20を識別するためのコード情報が埋め込まれていてもよい。コード情報の埋め込みは、公知技術を利用して実現すればよいが、その一つの具体例として、例えば「iTone(登録商標)」と呼ばれるもののように、階調表現としての万線スクリーンまたはドットスクリーンを構成する画素の形態(位置、形状等)を変化させることで、ハーフトーン画像の中にデジタル情報を埋め込むようにする、といった技術を用いることが考えられる。一方、解答者情報欄23には、解答記入者の学級、出席番号、氏名等が記入され得るようになっている。すなわち、解答者情報欄23は、解答欄21とは属性の異なる情報が記入される記入欄である。
さらに、教育用教材20は、解答欄21についての配点情報24を有している。配点情報24とは、解答欄21に対する配点を特定する情報で、その配点に相当する「数字」と「点」の文字とが記載されている情報である。すなわち、教育用教材上における各解答欄21について、それぞれの配点を特定するための情報である。ただし、配点を特定できれば、必ずしも「数字」+「点」の文字に限定されることはなく、例えば所定のコード情報からなるものであってもよい。また、配点情報24は、教育用教材20上の各解答欄21に個別に対応して配されたものであっても、あるいは配点が同一である幾つかの解答欄21に対して纏めて配されたものであってもよい。いずれの場合であっても、配点情報24は、その配点情報24によって配点が特定される解答欄21との対応関係が明確となるように、解答欄21の近傍に一定の規則性(問題文の末尾近傍に配される等)を持って配されているものとする。
【0021】
このような教育用教材20についての電子データは、その教育用教材20における解答欄21、識別情報欄22、配点情報24等や、これらについてのレイアウトを特定し得るものであり、かつ、データベース部1にて保持蓄積可能なものであれば、そのデータ形式を問わない。具体的には、例えば、後述する画像読み取り部2での画像読み取りによって得られるラスター形式の画像データを、教育用教材20についての電子データとして記憶保持することが考えられる。
【0022】
また図1において、画像読み取り部2は、読み取り対象となる教育用教材20に対して、公知の光学的画像読み取り技術を用いた画像読み取りを行って、その教育用教材20から画像データを得るものである。すなわち、画像読み取り部2は、本発明における読み取り手段として機能するものである。読み取り対象となる教育用教材20としては、解答欄21への解答記入、解答者情報欄23への氏名等の記入および当該解答に対する正誤判定(具体的には、例えば「○」または「×」の図形)の記入がされたものの他に、各欄21,23が未記入であるもの(以下「原本」という)が挙げられる。また、解答欄21への解答記入がされているが、正誤判定の記入がされていないもの(以下「模範解答答案」という)も、画像読み取り部2での読み取り対象となり得る。
【0023】
画像データ解析部3は、画像読み取り部2で得られた画像データについて、その解析処理を行うものである。解析処理としては、レイアウト解析、文字図形分離、文字認識、コード情報認識、図形処理、色成分認識等が挙げられるが、いずれも公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
【0024】
教材判別部4は、タイトル解析部とコード情報解析部との少なくとも一方からなるもので、画像データ解析部3での解析処理の結果、特に識別情報欄22についてのタイトル解析部によるタイトル解析またはコード情報解析部によるコード解析の少なくとも一方の結果を基にして、画像読み取り部2で得られた画像データの元となった教育用教材20を識別特定するものである。このとき、教材判別部4では、データベース部1が電子データを保持蓄積している教育用教材と照らし合わせ、該当する電子データがデータベース部1に保持蓄積されていなければ、教育用教材の識別特定エラーと判定するようになっている。
【0025】
歪み補正部5は、画像読み取り部2で得られた画像データに対して、その画像データにおける画像歪みの補正を行うものであり、本発明における歪み補正手段として機能するものである。画像歪みの補正としては、傾き補正や主走査方向または副走査方向の拡縮補正等が挙げられるが、いずれも公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
【0026】
差分抽出部6は、教材判別部4での教育用教材20の識別特定の結果に基づいて、画像読み取り部2で得られた画像データで、歪み補正部5での画像歪みの補正処理後のものと、その比較対象となるデータベース部1内の電子データとを比較して、それぞれの間の差分を抽出するものである。また、差分抽出部6は、解答に対する正誤判定が記入された教育用教材20または模範解答答案となる教育用教材20から得られた画像データと、原本となる教育用教材20から得られた画像データとの差分、すなわち画像読み取り部2で得られた画像データ同士の差分についても、例えば画像データの一時的な記憶処理を利用して、その抽出を行い得るようになっている。さらには、模範解答答案または原本についての電子データがデータベース部1内に保持されていれば、画像読み取り部2で得た画像データではなく、そのデータベース部1内に保持されている電子データについてラスター化したものを用いて、それぞれの間の差分を抽出するものであってもよい。つまり、差分抽出部6は、本発明における追記情報抽出手段として機能するものである。なお、差分抽出処理の手法自体については、公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
【0027】
解答者抽出部7は、出席番号情報切り出し部と手書きOCR(Optical Character Reader)部との少なくとも一方、好ましくは両方からなるもので、画像データ解析部3での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部6に抽出された差分のうち、解答者情報欄23についての差分に対し、その差分からの出席番号情報切り出し部による文字情報抽出や手書きOCR部による文字認識処理等を通じて、画像読み取り部2で読み取り対象となった教育用教材20における解答者情報を抽出するものである。解答者情報としては、解答記入者の学級、出席番号、氏名等といった、解答記入者を識別するための情報が挙げられる。
【0028】
正誤判定抽出部8は、画像データ解析部3での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部6に抽出された差分から、さらに正誤判定の記入内容を抽出するものである。正誤判定の記入内容の抽出は、例えば差分抽出部6での抽出結果に対する色成分認識処理を通じて、所定色成分についてのものを抽出することによって行えばよい。一般に、正誤判定の記入は、赤色で行われるからである。
【0029】
途切れ補正部9は、正誤判定抽出部8での抽出結果に対して途切れ補正処理を行うものである。途切れ補正処理とは、抽出された線分同士を接続して、その抽出線分間の途切れを解消するための処理である。
【0030】
図形形状認識部10は、正誤判定抽出部8で抽出され、途切れ補正部9で途切れ補正がされた正誤判定の記入内容に対して、その形状認識を行って、その正誤判定の記入内容を認識するものである。形状認識は、例えば「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングによって行えばよい。すなわち、図形形状認識部10は、正誤判定の記入内容が「正解(○)」または「不正解(×)」であるかを認識するものである。
また、記入位置認識部11は、図形形状認識部10に形状が認識された正誤判定の記入内容について、その教育用教材20上における記入位置を認識するものである。記入位置の認識は、例えば教育用教材上における座標解析によって行えばよい。
すなわち、これら図形形状認識部10および記入位置認識部11は、本発明における正誤判定認識手段として機能するものである。
【0031】
解答位置配点認識部12は、差分抽出部6での差分抽出結果を基にして、教育用教材20上における解答欄21についての位置情報を算出して特定するものである。さらに、解答位置配点認識部12は、位置情報を特定した解答欄21に対する配点を認識し、これら解答欄21の位置情報と配点情報24とを互いに対応付けて解答配点対応情報としてデータベース部1に記憶保持させるものである。すなわち、解答位置配点認識部12は、教育用教材20上における各解答欄21について、それぞれの位置と配点を特定するものである。なお、この解答位置配点認識部12については、その詳細を後述する。
【0032】
採点集計部13は、図形形状認識部10による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部11による正誤判定の記入位置の認識結果と、データベース部1が記憶保持している解答配点対応情報とを基にして、画像読み取り部2が画像読み取りを行った教育用教材20について、その教育用教材20に記入された正誤判定の採点集計を行うものである。すなわち、採点集計部13は、本発明における採点集計手段として機能するものである。
【0033】
集計結果出力部14は、採点集計部13による採点集計の結果を、解答者抽出部7が抽出した解答者情報と関連付けて出力するものである。なお、集計結果出力部14による出力先としては、教材処理装置と接続するデータベース装置31またはファイルサーバ装置32で、教育用教材についての採点集計結果を管理するものが挙げられる。
【0034】
なお、以上に説明した各部1〜14のうち、画像読み取り部2については、画像読み取り装置としての機能を有した複写機、複合機またはスキャナ装置を利用して実現することが考えられる。その場合に、自動原稿搬送装置(Automatic Document Feeder;ADF)が付設されていると、複数の教育用教材に対する画像読み取りを連続的に行うことができる。
また、画像読み取り部2を除く他の各部1,3〜14については、例えばPCのように、所定プログラムを実行することによって情報記憶処理機能、画像処理機能、演算処理機能等を実現するコンピュータ機器を利用して実現することが考えられる。その場合に、各部1,3〜14の実現に必要となる所定プログラムは、予めPC内にインストールしておくことが考えられるが、予めインストールされているのではなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであっても、または有線若しくは無線による通信手段を介して配信されるものであってもよい。つまり、上述した構成の教材処理装置は、画像読み取り装置と接続するコンピュータを教材処理装置として機能させる教材処理プログラムによっても実現可能である。
【0035】
ここで、以上に説明した各部1〜14のうちの解答位置配点認識部12について、さらに詳しく説明する。図3は、解答位置配点認識部12の機能構成例を示すブロック図である。図例のように、解答位置配点認識部12は、グループ化部41と、解答位置算出部42と、配点認識部43と、解答配点対応情報出力部44と、を備えている。さらに、手動修正部45を備えたものであってもよい。また、設問数情報46と配点情報47との少なくとも一方がデータベース部1内に予め用意されている場合には、これら設問数情報46または配点情報47を取得し得るように構成されていてもよい。なお、設問数情報46および配点情報47については、その詳細を後述する。
【0036】
グループ化部41は、差分抽出部6による差分の抽出結果で、解答に対する正誤判定が記入された教育用教材20または模範解答答案となる教育用教材20から得られた画像データと原本となる教育用教材20から得られた画像データとの差分の抽出結果に対して、その抽出結果を所定規則により分類するグループ分けを行うものである。なお、グループ化部41は、設問数情報46を取得し得る場合には、その設問数情報46に応じてグループ分けの数を制限するようにしてもよい。
【0037】
解答位置算出部42は、差分抽出部6による差分の抽出結果で、グループ化部41によるグループ分けの処理後のものについて、各グループの教育用教材20上における位置情報を算出するものである。すなわち、解答位置算出部42は、教育用教材20上における解答欄21についての位置情報を算出する、本発明の解答位置算出手段として機能するものである。また、解答位置算出部42では、差分抽出部6が抽出した差分のうちの所定データ成分(例えば色データ成分)に基づいて、その差分から特定される教育用教材20上における記入欄21,23の属性の違いを認識し得るようにもなっている。さらに、解答位置算出部42は、解答欄21についての位置情報に加えて、解答者情報欄23についての位置情報を算出するものであってもよい。
【0038】
配点認識部43は、解答位置算出部42が位置情報を算出した解答欄21に対する配点を認識するものである。配点の認識は、教育用教材20上に存在する配点情報24を用いて行うことが考えられる。ただし、データベース部1から配点情報47を取得し得る場合には、その配点情報47を用いて行うことも考えられる。
【0039】
解答配点対応情報出力部44は、解答位置算出部42での算出結果と配点認識部43での認識結果、すなわち教育用教材20上における解答欄21についての位置情報とその解答欄21に対する配点とを、それぞれ互いに対応付けて解答配点対応情報として出力し、その解答配点対応情報をデータベース部1に記憶保持させるものである。
【0040】
手動修正部45は、解答位置算出部42での算出結果または配点認識部43での認識結果に対して、必要に応じて教材処理装置の利用者が修正を加えるためのものである。なお、この手動修正部45は、必須ではないため、備えていなくともよい。
【0041】
次に、以上のように構成された教材処理装置(教材処理プログラムによっても実現される場合を含む)における処理動作例、すなわち本発明に係る教材処理方法の手順について説明する。
【0042】
教材処理装置を利用する場合には、先ず、はじめに、解答配点対応情報を認識してデータベース部1に記憶保持させるための処理を行う。図4〜9は、その処理動作例の概略を示す説明図である。
【0043】
解答配点対応情報を記憶保持させる処理にあたっては、図4(a)に示すような、教育用教材20の原本、すなわち解答欄21および解答者情報欄23が未記入であり、解答に対する正誤判定の記入もされていない教育用教材20を用意し、その教育用教材20について画像読み取り部2での画像読み取りを行う。これにより、教材処理装置は、その教育用教材20から画像データを得ることになる。なお、画像読み取りの対象となった教育用教材20については、その電子データがデータベース部1内に保持されていれば、画像読み取り部2で得た画像データではなく、そのデータベース部1内に保持されている電子データについてラスター化したものを用いてもよい。また、データベース部1内に電子データがない場合には、画像読み取り部2で得た画像データを用いて以下に述べる処理を行うが、その画像データを教育用教材20についての電子データとしてデータベース部1内に保持蓄積し、その後に行う採点集計処理の際に利用可能とすることが望ましい。
【0044】
また、原本についての画像データの取得に併せて、図4(b)に示すような、解答欄21への解答記入がされた教育用教材20について画像読み取り部2での画像読み取りを行う。これにより、教材処理装置は、原本のみならず、解答欄21への解答記入がされた教育用教材20についても、その教育用教材20から画像データを得ることになる。このとき、読み取り対象となる教育用教材20としては、模範解答答案を用いることが望ましい。模範解答答案であれば、解答の記入漏れ等がないからであり、また模範解答が印刷されたものであれば、その後に行う処理精度の向上も期待できるからである。模範解答答案の解答欄21には、模範解答ではなく、四角印等の所定記号が記されていてもよい。以下、模範解答答案から画像データを得た場合について説明する。なお、模範解答答案についても、その電子データがデータベース部1内に保持されていれば、画像読み取り部2で得た画像データではなく、そのデータベース部1内に保持されている電子データについてラスター化したものを用いてもよい。
【0045】
原本および模範解答答案についての各画像データを得たら、教材処理装置では、それぞれの画像データに対して、画像データ解析部3がその解析処理を行い、さらに歪み補正部5が各画像データにおける画像歪みの補正を行う。この画像歪みの補正は、画像読み取り部2での画像読み取りの際に生じ得る画像歪みを補正するために行うものである。そして、歪み補正部5での画像歪みの補正処理後の各画像データについて、差分抽出部6が、それぞれを比較して、図4(c)に示すように、その差分を抽出する。この差分抽出によって、解答欄21への記入内容が抽出されることになる。
【0046】
その後は、解答位置配点認識部12が、差分抽出部6での差分抽出結果から解答欄21についての位置情報を算出するとともに、その解答欄21に対応する配点の認識を行う。
【0047】
具体的には、先ず、グループ化部41が差分抽出部6での差分抽出結果に対するグループ分けを行う。グループ分けは、図5に示すような差分抽出結果に対して、図6に示すように、一定回数(例えば、2画素分)画素を太らせていき、画素の塊を大きくしていく「膨張処理」を行った後、図7に示すように、その膨張処理後の画素の塊のうち、連結した画素の塊について、同一の番号を付す「ラベリング処理」を行う。そして、ラベリング処理後の画素の塊のうち、差分抽出結果ではない画素については、図8に示すように、背景と同じ番号に変更する。このような処理を経た後、同じ番号を振られた画素は、同じグループとする。このようなグループ分けを行えば、例えば差分抽出結果に「100」という数字があった場合でも、その差分抽出結果が「1」「0」「0」という数字として別々に扱われることなく、一つのグループとして扱われるようになる。
ただし、グループ化部41によるグループ分けは、上述した所定規則、すなわち膨張処理およびラベリング処理を経るものに限られることはなく、例えば複数の画素の塊のうち互いの間の距離が所定閾値以下のものを同一グループとして扱ったり、画像データ解析部3によるレイアウト解析結果から矩形領域を抽出したり教育用教材20上の空白部分を認識したりして複数の画素の塊の間の関連性を判定したり、あるいは文字認識によって単語としての纏まりを判断する、といった他の所定規則に従いつつ行うようにしてもよい。
また、グループ分けに際して、設問数情報46を取得し得る場合には、その設問数情報46に応じて、グループ分け後にグループ数を制限することも考えられる。設問数情報46とは、教育用教材20上における設問の数を特定する情報である。つまり、設問数情報46をデータベース部1から取得して、グループ分けを行う際の分割・統合の補助情報として用いたり、あるいはグループ分けの信頼度(確からしさ)を算出する指標として用いたりすることで、そのグループ分けの処理精度の向上を図ることも考えられる。
【0048】
グループ化部41によるグループ分けの後は、そのグループ分けの結果を用いて、解答位置算出部42が教育用教材20上における解答欄21についての位置情報の算出を行う。すなわち、解答位置算出部42では、先ず、図9(a)に示すように、グループ化部41がグループ分けした各グループ毎に、それぞれの外接矩形を求め、さらにその外接矩形の座標位置および大きさを求める。具体的には、同一グループ内の画素座標の最大・最小値を抽出し、それぞれの差を算出することで、外接矩形並びにその位置および大きさを求めることが考えられる。そして、例えば図9(b)に示すようなテーブル形式に纏め、これを教育用教材20上における解答欄21についての位置情報とする。
【0049】
その一方で、配点認識部43は、解答位置算出部42が位置情報を算出した解答欄21に対する配点を認識する。配点の認識は、データベース部1から配点情報47を取得し得る場合には、その配点情報47を用いて行えばよい。ここで、配点情報47とは、どの設問(解答欄)への配点が何点であるかを特定する情報である。ただし、配点情報47を取得できない場合には、教育用教材20上に配点情報24が存在していることから、その配点情報24を用いて行うことが考えられる。教育用教材20上に配点情報24を用いる場合には、その教育用教材20(原本であっても模範解答答案であってもよい)についての画像データから「数字」+「点」の文字からなる記載を抽出して、数字部分から配点を認識すればよい。あるいは、事前の設定によって、予め決められた点数を全ての配点とするか、合計点を問題数で割ったものを配点としてもよい。
【0050】
そして、解答位置算出部42が解答欄21の位置情報を算出し、配点認識部43がその解答欄21に対する配点を認識すると、その後は、解答配点対応情報出力部44が、その算出結果および認識結果を互いに対応付けて、解答配点対応情報としてデータベース部1に記憶保持させる。このときの対応付けは、例えば、解答欄21の位置と配点情報24の抽出位置との間の距離に基づいて行うことが考えられる。最も距離の近いものを互いに対応付けるといった具合である。配点情報24は、その配点情報24によって配点が特定される解答欄21との対応関係が明確となるように、解答欄21の近傍に配されるからである。
【0051】
以上のような手順でデータベース部1内に解答配点対応情報が記憶保持されると、教材処理装置では、それ以降、教育用教材20上に記入された正誤判定に対する採点集計処理を行うことが可能となる。
なお、上述した一連の処理において、手動修正部45を備えている場合には、その手動修正部45から解答位置算出部42での算出結果または配点認識部43での認識結果に対して修正を加えるようにしてもよい。例えば、解答欄21の候補として、領域をGUI(Graphical User Interface表示し、それを目視した利用者がGUI上で修正作業を行えるようにするといった具合である。
【0052】
次に、教育用教材20上に記入された正誤判定に対する採点集計処理について説明する。図10は、本発明に係る教材処理装置における採点集計処理の処理動作例を示す説明図である。
【0053】
採点集計処理にあたっては、先ず、生徒等によって解答者情報欄23への氏名等の記入および解答欄21への解答記入がされ、さらに教師等によって各解答欄21に記入された解答に対する「○」や「×」等の正誤判定の図形記入がされた教育用教材20について、画像読み取り部2が画像読み取りを行って、その教育用教材20からの画像データを得る(ステップ101、以下ステップを「S」と略す)。このとき、ADFを用いれば、例えば同一学級のような一つのグループに纏めて処理すべき複数の教育用教材20について、一括して画像読み取りを行って、各教育用教材20から連続的に画像データを得ることができる。そして、画像読み取りによって得られた画像データについては、一旦ワークエリアとして用いられるメモリ等に保持しておく。
【0054】
その後は、各教育用教材20から得られたそれぞれの画像データに対して、順次、以下のような自動採点処理が行われる(S102)。
【0055】
すなわち、ある一つの教育用教材20から得られた画像データについて、画像データ解析部3がその解析処理を行い、その解析処理の結果に基づいて教材判別部4が教育用教材20の識別特定を行う。この識別特定は、例えば「理科」「5年」「1.天気と気温の変化」といったタイトル解析または教材判別部4に埋め込まれたコード情報についてのコード解析を通じて行えばよい。この識別特定を経ることで、教材判別部4では、画像読み取り部2で得られた画像データとの比較対象となるデータベース部1内の電子データを特定することが可能となる。なお、この識別特定は、画像読み取り部2が画像読み取りを行った複数の教育用教材20のそれぞれについて順次行うことも考えられるが、一般に一つのグループに纏めて処理される教育用教材20は全て同一のものであるため、その纏めて処理される中で最初に処理される教育用教材20についてのみ行えばよい。
【0056】
教材判別部4が電子データを特定すると、データベース部1は、その特定結果に従いつつ、保持蓄積している中から該当する電子データを取り出して、これを差分抽出部6へ受け渡す。
【0057】
また、ある一つの教育用教材20から得られた画像データについては、歪み補正部5がその画像データにおける画像歪みの補正を行う。この画像歪みの補正は、画像読み取り部2での画像読み取りの際に生じ得る画像歪みを補正するために行うものであり、その後に行う電子データとの比較や差分抽出等の精度向上を図るためのものである。
【0058】
そして、差分抽出部6は、データベース部1から受け渡された電子データと、画像読み取り部2で得られ、歪み補正部5で画像歪みが補正された後の画像データとを、それぞれ比較して、その差分を抽出する。この差分抽出によって、解答者情報欄23および各解答欄21への記入内容並びに各解答欄21に対する正誤判定の記入内容が抽出されることになる。
【0059】
差分抽出部6が差分を抽出すると、その後は、解答者特定処理部7が、その差分に対する文字認識処理等を通じて、画像読み取り部2で読み取り対象となった教育用教材の解答記入者についての氏名情報を特定する。これにより、ある一つの教育用教材20に解答を記入した解答記入者の学級、出席番号、氏名等を特定することが可能となる。
【0060】
また、差分抽出部6による差分抽出結果に対しては、各解答欄21への正誤判定の記入内容を抽出するために、その差分抽出結果から正誤判定抽出部8がさらに所定色成分についてのもの、具体的には例えば赤色成分のものを抽出する。所定色成分の抽出は、例えば差分抽出結果が画素データからなる場合であれば、その画素データを構成する色成分データに着目することで行うことができる。
【0061】
ただし、一般に、教育用教材20上での「○」や「×」等の正誤判定の図形記入は、問題文、各解答欄21を特定する枠、各解答欄21への解答記入内容等に重ねて行われることが多い。そのため、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果は、その重なり部分が除かれたもの、すなわち「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じたものとなるおそれがある。このことから、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果に対しては、途切れ補正部9が途切れ補正処理を行う。
【0062】
ここで、途切れ補正部9による途切れ補正処理について詳しく説明する。
【0063】
図11は、途切れ補正処理の一例を示す説明図である。
途切れ補正処理にあたっては、図11(a)に示すように、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果、すなわち「○」や「×」等の図形であるはずの抽出結果に対して、細線化処理を実行し(S201)、さらに端点抽出処理を実行する(S202)。これにより、「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じている場合に、その途切れ部分における端点が抽出されることになる。なお、このときに行う細線化処理および端点抽出処理は、公知技術を利用して行えばよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する(S203)。すなわち、先ず、未処理の端点を一つ選択し(S204)、その選択した端点(以下「第一端点」という)から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点(以下「第二端点」という)をさらに選択する(S205)。そして、第二端点があれば(S206)、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに(S207)、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする(S208)。一方、第二端点が存在しない場合には(S206)、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする(S209)。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う(S203〜S209)。
これにより、例えば図11(b)に示す図形が抽出された場合には、端点Aに対して、所定距離内に端点B,Cが存在していても、その中で最も近傍の端点Bが端点Aと接続されることとなり、「○」の図形における途切れ部分が補正されることになる。
【0064】
図12は、途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。
途切れ補正処理の他の例では、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果の他に、歪み補正部5による画像歪み補正後の画像データをも用いて、途切れ補正処理の精度向上を図っている。すなわち、途切れ補正処理の他の例では、図12(a)に示すように、歪み補正部5による画像歪み補正後の画像データに対して二値化処理を行う(S301)。ただし、差分抽出部6による差分抽出または正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出の際に二値化処理をしていれば、その二値化処理後の画像データを使用しても構わない。
また、正誤判定抽出部8による所定色成分の抽出結果に対しては、細線化処理を実行し(S302)、さらに端点抽出処理を実行する(S303)。そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する(S304)。
先ず、未処理の端点を一つ選択し(S305)、その選択した第一端点から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点を第二端点として選択する(S306)。そして、第二端点があれば(S307)、第一端点と第二端点とを連結するような画素群が、二値化処理後の画像データ中にあるか否かを判断する(S308)。つまり、途切れの発生要因となった画像の重なり部分があるか否かを判断するのである。その結果、重なり部分があれば、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに(S309)、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする(S310)。一方、重なり部分がなければ、上述したステップ(S306)に戻り、第一端点から所定距離内にあって、かつ、最も近傍の端点の次に近距離にある端点を第二端点として選択する。このとき、選択すべき端点がなければ、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする(S311)。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う(S304〜S311)。
これにより、例えば図12(b)に示す図形が抽出された場合に、端点Aに対して、所定距離内に端点B,Cが存在していると、その中で最も近傍の端点Cが選択されるが、二値化処理後の画像データ中に端点A,C間を連結する画素群がないので、端点A,C間は接続しない。そして、端点Cの次に距離の近い端点Bを選択されるが、その端点Bと端点Aとの間には二値化処理後の画像データ中に画素群が存在するので、端点Bが端点Aと接続されることになる。つまり、「○」と「×」とが誤って接続されてしまうことなく、「○」の図形における途切れ部分が補正されるのである。
【0065】
以上のような途切れ補正部9による途切れ補正処理の後は、図形形状認識部10が正誤判定の記入内容に対する形状認識、すなわち「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングを行って、その正誤判定の記入内容が「正解」であるか、あるいは「不正解」であるかを認識する。このときに行うパターンマッチングは、公知技術を利用して実現すればよいため、ここではその説明を省略する。
【0066】
そして、図形形状認識部10が正誤判定の記入内容に対する形状認識を行うと、続いて、記入位置認識部11は、正誤判定の記入内容について、その教育用教材20上における記入位置を認識する。なお、図形形状認識部10による形状認識の際には、「○」または「×」の図形を構成する連続画素群を一つに纏めて取り扱うために、その連続画素群に対して識別子を付与すべく、一般的な画像処理技術であるラベリング処理が行われている。このことから、記入位置認識部11による位置認識の際にも、そのラベリング処理の結果を利用して、「○」または「×」の図形を構成する連続画素群を一つの纏まりとして取り扱う。
【0067】
ここで、記入位置認識部11による正誤判定記入位置の認識処理について詳しく説明する。図13は、正誤判定記入位置の認識処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定記入位置の認識処理にあたっては、教育用教材20上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Kを「1」に設定する(S401)。これにより、カウント数Kが教育用教材20上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄21の数を超えるまでは(S402)、予め定められた走査順で検出される正誤判定(「○」または「×」の図形)について、一つ目から順にその位置が認識されることとなる。
位置認識は、例えば「○」または「×」の図形の外接矩形情報を算出し(S403)、さらにその外接矩形の中心座標を算出することによって行うことが考えられる(S404)。具体的には、認識対象となる図形(連続画素群)に対して外接矩形を抽出するとともに、その外接矩形の所定点(例えば左上頂点)のxy座標、並びに、その外接矩形の幅(w)および高さ(h)を算出する。そして、これらの算出結果から、中心x座標=x+w/2、中心y座標=y+h/2を算出し、その算出結果を連続画素群の位置、すなわち正誤判定記入位置の認識結果とする。
このような処理を、カウント数Kの値をインクリメントしつつ(S405)、教育用教材20上に存在する全ての正誤判定について認識するまで繰り返して行う(S402〜S405)。
【0068】
このようにして、記入位置認識部11が正誤判定記入位置を認識した後は、採点集計部13が正誤判定の採点集計を行う。このとき、採点集計部13は、その採点集計を、図形形状認識部10による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部11による正誤判定の記入位置の認識結果と、データベース部1が保持蓄積している解答配点対応情報と、を基にして行う。
【0069】
ただし、正誤判定の記入は、一般に教育用教材20上の各解答欄21に対応して行われるが、教師等によって手書きでされるため、各解答欄21に対する記入位置が必ずしも一義的に定まっている訳ではない。
その一方で、正誤判定の採点集計にあたっては、各解答欄21と正誤判定の記入位置との対応を明確にする必要がある。正誤判定の採点集計は、各解答欄21に対応する正誤判定を記入結果を明確にした上で、正誤判定の内容(正解か不正解か)および各解答欄21についての配点に基づいて行われるからである。
【0070】
このことから、採点集計部13では、以下に述べるような手順で、正誤判定の採点集計を行う。すなわち、採点集計部13は、「○」または「×」といった正誤判定図形の外接矩形と、教育用教材20上で解答欄21となる領域との重なり面積を求め、その面積(外接矩形に対する面積比でも同様)が最も大きくなる正誤判定図形と解答欄21とを互いに対応付け、その正誤判定図形を当該解答欄21対して記入された正誤判定結果とする。ただし、重なり面積の外接矩形に対する比が所定閾値未満の場合には、重なる部分が小さいことから、対応付けについての判定が不能であると判断する。そして、対応付けを行った後は、正誤判定図形が「○」であれば、これに対応する解答欄21についての配点情報から特定される配点を加算し、また正誤判定図形が「×」であれば、これに対応する解答欄21についての配点加算を行わず、このような採点集計を教育用教材20上の全ての解答欄21について行う。なお、教育用教材20上で解答欄21となる領域は、各解答欄21についての解答配点対応情報によって特定すればよい。
【0071】
ここで、採点集計部13による正誤判定の採点集計についさらに詳しく説明する。図14は、正誤判定の採点集計の処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定の採点集計にあたっては、教育用教材20上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Kを「1」に設定する(S501)。これにより、カウント数Kが教育用教材20上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄21の数を超えるまでは(S502)、予め定められた走査順で検出される正誤判定(「○」または「×」の図形)について、一つ目から順に採点集計のための処理が行われることになる。
すなわち、K番目の「○」または「×」の図形についてその外接矩形の面積を算出して、これを「L」とする(S503)。また、解答欄21の数(=問題数)についてのカウント数Pを「1」に設定し(S504)、そのカウント数Pが教育用教材20上に存在する問題数以下であれば(S505)、その解答欄21についての解答欄位置領域情報と取り出す。そして、K番目の外接矩形とP番目の領域との重なり面積を算出し、その算出結果を「S(P)」とする(S506)。さらには、その重なり面積S(P)と外接矩形面積Lとの比を算出し、これを「R(P)」とする(S507)。このような処理を、カウント数Pの値をインクリメントしつつ(S508)、全ての解答欄位置領域情報について終了するまで繰り返して行う(S505〜S508)。
その後は、比R(P)の最大値を求め、これを「Max」とするとともに(S509)、重なり面積S(P)が最大となるカウント数Pの値を求め、これを「Pmax」とする(S510)。そして、最大値Maxの値が所定閾値Th未満の場合には(S511)、正誤判定図形と解答欄21との対応付けが不能であり、その正誤判定図形に対応する問題番号が不明であると判断する(S512)。これに対して、最大値Maxの値が所定閾値Th以上であれば(S511)、続いて、K番目の正誤判定図形が「○」であるか、あるいは「×」であるかを判定する(S513)。その結果、「○」であれば、後述する「問題別採点結果」において、カウント数Pmaxの問題の解答に対する配点を加算する(S514)。また、「×」であれば、カウント数Pmaxの問題の解答に対する配点加算を行わずに、「0点」とする(S515)。
そして、このような処理を、カウント数Kの値をインクリメントしつつ(S516)、教育用教材20上における全ての正誤判定について終了するまで繰り返して行う(S502〜S515)。
【0072】
以上のような処理を経ることで、採点集計部13からは、教育用教材20上に記入された正誤判定の採点集計の結果が、問題別採点結果として出力されるのである。図15は、問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。問題別採点結果は、教育用教材20上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する正誤判定と、その正誤判定に基づく得点とからなる情報で、図例のように、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、採点集計部13から出力されるものである。
【0073】
採点集計部13から問題別採点結果が出力されると、その後は、集計結果出力部14が、その問題別採点結果、すなわち採点集計部13による採点集計の結果を、解答者抽出部7が抽出した解答者情報と関連付けて、教材処理装置と接続するデータベース装置31またはファイルサーバ装置32に対して出力する(図10におけるS103)。これにより、データベース装置31またはファイルサーバ装置32では、教育用教材20についての採点集計結果を、例えば一覧形式で、管理または利用することが可能となる。
【0074】
以上に説明したように、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、正誤判定の記入がされた教育用教材20から読み取った画像データと、その教育用教材20についての電子データ、すなわち解答欄21への解答記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされていない原本についてのデータとを比較し、互いの差分から正誤判定の記入内容を認識して、その正誤判定の採点集計を行うようになっている。したがって、正誤判定が記入された教育用教材20に対する画像読み取りを行えば、その記入された正誤判定について、採点結果の自動集計が行われるので、結果として教育用教材20についての採点処理が省力化されることとなる。しかも、教育用教材20から読み取った画像データを基にするため、例えば、複写機、複合機またはスキャナ装置によって実現されるスキャン機能と、PC等のコンピュータ機器が有する情報記憶処理機能、画像処理機能および演算処理機能とがあれば、装置構成を実現することができ、専用の構成機器を必要とすることもない。さらには、教育用教材20から読み取った画像データを、データベース部1が保持する電子データと比較するため、そのデータベース部1に各種教育用教材20についての電子データを保持蓄積しておけば、対応可能な教育用教材についての汎用性を十分に確保し得る。
【0075】
しかも、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、例えば模範解答答案のような解答欄21が記入済みの教育用教材20から得た画像データと、解答欄21が未記入である原本から前記読み取り手段が得た画像データとの差分を基に、その教育用教材20が有する解答欄21についての位置情報を算出し、その算出結果を当該解答欄21に対する配点の認識結果と対応付けて、解答配点対応情報としてデータベース部1内に記憶保持するようになっている。すなわち、模範解答答案と原本との差分に基づいて解答配点対応情報を得て、これをデータベース部1に記憶保持しておくことで、その後に行う採点集計処理の際に利用可能とするのである。したがって、例えば教育用教材20上に複数の問題およびその解答欄21が配されており、それぞれに対する配点が異なる場合であっても、データベース部1が記憶する解答配点対応情報を基にすることで、各解答欄21とそれぞれに対する配点との対応関係が明確となるので、採点集計部13が正誤判定についての採点集計を確実に行うことが可能となる。その上、その解答配点対応情報は、模範解答答案および原本に対する画像読み取りの結果の差分から抽出作成されるので、採点集計を行うのに先立って解答欄21の位置情報の手入力等を行っておく必要もない。
【0076】
つまり、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムによれば、教育機関で用いられる教育用教材20について、情報入力等の手間を省きつつ、正誤判定の記入内容についての自動採点集計を行うことが可能となるので、その採点処理の省力化を実現することのできる。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点処理を円滑に行えるようになる。
【0077】
また、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、解答配点対応情報の認識処理にあたり、模範解答答案と原本との差分の抽出結果に対して、その抽出結果を所定規則により分類するグループ分けを行い、そのグループ分けの処理結果を用いて教育用教材20上に存在する解答欄21を特定するようになっている。したがって、例えば、模範解答答案と原本との差分抽出結果に「100」という数字があった場合でも、グループ分けを行うことによって、その差分抽出結果が「1」「0」「0」という数字として別々に扱われることなく、一つのグループとして扱われるようになる。つまり、模範解答答案と原本との差分抽出結果から解答欄21の位置情報を算出する場合であっても、その算出精度の向上を図ることができ、結果として信頼性の高い採点処理を行えるようになる。
【0078】
なお、本実施形態では、本発明の好適な実施具体例を説明したが、本発明はその内容に限定されるものではない。例えば、上述した歪み補正処理や途切れ補正処理等は、必ずしも必須ではない。
【0079】
また、本実施形態では、模範解答答案と原本との差分抽出結果から解答欄21の位置情報を算出する場合について説明したが、教育用教材20上には解答欄21の他に解答者情報欄23が記入欄として存在しているため、単に解答欄21の位置情報を算出するだけではなく、その解答者情報欄23の位置情報についても算出するとともに、その差分抽出結果から解答欄21であるか、あるいは解答者情報欄23であるかの違い、すなわち教育用教材20上における記入欄の属性の違いを認識することも考えられる。
ここで、記入欄の属性の違いを認識する場合について、具体例を挙げて説明する。図16および図17は、記入欄の属性違いの認識例の概要を示す説明図である。
記入欄の属性違いを認識する場合には原本および解答記入済み答案のそれぞれから画像データを得るが、その解答記入済み答案上では、図16に示すように、解答者氏名欄が黒文字、得点欄が青文字、解答欄が赤文字といった如く、その属性別に記入文字色が異なっているものとする。そして、原本および解答記入済み答案の差分抽出結果から各記入欄の位置情報を算出するとともに、その差分抽出結果のうちの色データ成分を抽出して、その抽出結果を図17に示すような色・属性対応情報と照合し、その照合結果から各記入欄の属性の違いを認識する。このような各記入欄の属性の違いをも認識すれば、解答だけでなく、解答者氏名や得点等の抽出も非常に容易となる。このことは、属性が互いに異なる複数の記入欄が存在するものであれば、教育用教材20のみならず、他の帳票にも応用可能であることを意味する。
ただし、記入欄の属性違いの認識にあたっては、その認識を色データ成分に基づいて行うのではなく、他のデータ成分に基づいて行っても構わない。具体的には、記入文字の線太さの違いを骨格化処理(線を段階的に細らせる処理)等を経て認識したり、記入欄に所定形状の図形(○印や□印等)が記入されている場合にその図形の形状認識を行ったりすることが考えられる。
【0080】
このように、本発明は、本実施形態での説明に対し、その要旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【0081】
【図1】本発明に係る教材処理装置の概略構成例を示すブロック図である。
【図2】教育用教材の一具体例を示す説明図である。
【図3】本発明に係る教材処理装置の解答位置配点認識部の機能構成例を示すブロック図である。
【図4】解答配点対応情報を認識する際に行う差分抽出処理の一例を示す説明図である。
【図5】解答配点対応情報を認識する際に行うグループ化処理の一例を示す説明図(その1)である。
【図6】解答配点対応情報を認識する際に行うグループ化処理の一例を示す説明図(その2)である。
【図7】解答配点対応情報を認識する際に行うグループ化処理の一例を示す説明図(その3)である。
【図8】解答配点対応情報を認識する際に行うグループ化処理の一例を示す説明図(その4)である。
【図9】解答配点対応情報を認識する際に行う解答欄位置情報算出処理の一例を示す説明図である。
【図10】本発明に係る教材処理装置における採点集計処理の処理動作例を示す説明図である。
【図11】途切れ補正処理の一例を示す説明図である。
【図12】途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。
【図13】正誤判定記入位置の認識処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図14】正誤判定の採点集計の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図15】問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。
【図16】記入欄の属性違いの認識例の概要を示す説明図(その1)である。
【図17】記入欄の属性違いの認識例の概要を示す説明図(その2)である。
【符号の説明】
【0082】
1…データベース部、2…画像読み取り部、3…画像データ解析部、4…教材判別部、5…歪み補正部、6…差分抽出部、7…解答者抽出部、8…正誤判定抽出部、9…途切れ補正部、10…図形形状認識部、11…記入位置認識部、12…解答位置配点認識部、13…採点集計部、14…集計結果出力部、20…教育用教材、21…解答欄、22…識別情報欄、23…解答者情報欄、31…データベース装置、32…ファイルサーバ装置、41…グループ化部、42…解答位置算出部、43…配点認識部、44…解答配点対応情報出力部、45…手動修正部、46…設問数情報、47…配点情報

【特許請求の範囲】
【請求項1】
記入欄を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取り手段と、
前記記入欄が記入済みの教育用教材についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材についての画像データとを比較して差分を抽出する追記情報抽出手段と、
前記追記情報抽出手段による抽出結果から前記教育用教材上における前記記入欄についての位置情報を算出する解答位置算出手段と、
前記解答位置算出手段による算出結果を記憶保持する記憶手段と、
前記記入欄への記入および当該記入に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、
前記記憶手段における記憶内容および前記正誤判定認識手段による抽出結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段と
を備えることを特徴とする教材処理装置。
【請求項2】
前記解答位置算出手段は、前記教育用教材上における前記記入欄のうちの設問に対する解答記入欄についての位置情報を算出するものであり、
前記記憶手段は、前記解答位置算出手段による算出結果を、当該解答位置算出手段が位置情報を算出した解答記入欄に対する配点と対応付けて、解答配点対応情報として記憶保持するものであり、
前記正誤判定認識手段は、前記解答記入欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について当該正誤判定の記入内容を抽出するものである
ことを特徴とする請求項1記載の教材処理装置。
【請求項3】
前記解答位置算出手段は、前記追記情報抽出手段による抽出結果に対して、当該抽出結果を所定規則により分類するグループ分けを行い、当該グループ分けの処理結果を用いて前記教育用教材上に存在する前記記入欄を特定するものである
ことを特徴とする請求項1または2記載の教材処理装置。
【請求項4】
前記解答位置算出手段は、前記教育用教材上に属性が互いに異なる複数の記入欄が存在する場合に、前記追記情報抽出手段が抽出した差分のうちの所定データ成分に基づいて、前記属性の違いを認識するものである
ことを特徴とする請求項1、2または3記載の教材処理装置。
【請求項5】
記入欄を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取りステップと、
前記記入欄が記入済みの教育用教材についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材についての画像データとを比較して差分を抽出する追記情報抽出ステップと、
前記追記情報抽出ステップでの抽出結果から前記教育用教材上における前記記入欄についての位置情報を算出する解答位置算出ステップと、
前記解答位置算出ステップでの算出結果を記憶保持する記憶ステップと、
前記記入欄への記入および当該記入に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取りステップでの画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識ステップと、
前記記憶ステップでの記憶内容および前記正誤判定認識ステップでの抽出結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計ステップと
を含むことを特徴とする教材処理方法。
【請求項6】
記入欄を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像読み取り装置と接続するコンピュータを、
前記記入欄が記入済みの教育用教材についての画像データと前記記入欄が未記入の教育用教材についての画像データとを比較して差分を抽出する追記情報抽出手段と、
前記追記情報抽出手段による抽出結果から前記教育用教材上における前記記入欄についての位置情報を算出する解答位置算出手段と、
前記解答位置算出手段による算出結果を記憶保持する記憶手段と、
前記記入欄への記入および当該記入に対する正誤判定の記入がされた教育用教材について、前記読み取り手段が行った画像読み取りによって得られた画像データから、前記正誤判定の記入内容を抽出する正誤判定認識手段と、
前記記憶手段における記憶内容および前記正誤判定認識手段による抽出結果に基づいて、前記教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段
として機能させることを特徴とする教材処理プログラム。

【図1】
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【図2】
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【図3】
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【図4】
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【図5】
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【図6】
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【図7】
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【図8】
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【図9】
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【図10】
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【図11】
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【図12】
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【図13】
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【図14】
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【図15】
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【図16】
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【図17】
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